TurboQuant: Is the Compression and Performance Worth the Hype?
如何在不损失准确性的情况下提高效率？它真的值得炒作吗？
KV Cache Is Eating Your VRAM. Here’s How Google Fixed It With TurboQuant.
探索 TurboQuant（一种新颖的 KV 缓存量化框架）的端到端管道。本概述详细介绍了多级压缩如何通过 PolarQuant 和 QJL 残差实现近乎无损的存储，从而以最小的内存开销实现大量上下文窗口后 KV 缓存正在吞噬您的 VRAM。以下是 Google 如何使用 TurboQuant 修复该问题。首先出现在《走向数据科学》上。
