# 谷歌开发了“Pied Piper”类技术，以八倍加速神经网络中的计算谷歌的研究部门推出了TurboQuant——一种用于人工智能的内存压缩算法。用户将该技术比作电视剧《硅谷》中创业公司Pied Piper的技术。> TurboQuant是新的Pied Piper 🤣 pic.twitter.com/iMAYJs02zt> > — Justin Trimble (@justintrimble) 2026年3月25日TurboQuant大幅降低了大型语言模型和向量搜索系统的资源需求。人工智能处理复杂的多维数组，存储关于单词或图像的信息。这些数据占用大量缓存空间，减慢了响应生成速度。传统的压缩方法需要存储额外的变量，常常抵消了优化的效果。TurboQuant通过两种机制解决了内存过度消耗的问题。第一种算法将向量转换为极坐标系并压缩主要数据。第二种作为数学控制器，仅用一位内存消除残留的隐藏误差。Cloudflare的CEO马修·普林斯将该算法比作中国的DeepSeek模型的成就，后者在设备成本极低的情况下表现出高效性能。> 这是谷歌的DeepSeek。AI推理在速度、内存使用、电力消耗和多租户利用方面仍有很大优化空间。@Cloudflare的多个团队都在关注这些领域。#敬请期待 https://t.co/hHoY4sLT2I> > — Matthew Prince (@eastdakota) 2026年3月25日开发者在开源模型Llama、Gemma和Mistral上测试了这项技术。算法将缓存压缩到三比特，且不影响响应质量。内存使用减少至少六倍，H100图形加速器的计算速度提升了八倍。这项创新无需对神经网络进行额外训练。据公司介绍，将在搜索算法和自有AI产品（包括Gemini）中应用该技术。项目的公开展示预计将在2026年的ICLR和AISTATS会议上举行。提醒一下，3月25日，谷歌公布了其向后量子密码学转型的计划。
Google разработала «类比 Pied Piper» 用于神经网络中八倍加速计算 - ForkLog：加密货币、人工智能、奇点、未来
谷歌的研究部门推出了TurboQuant——一种用于人工智能的内存压缩算法。用户将该技术比作电视剧《硅谷》中创业公司Pied Piper的技术。
TurboQuant大幅降低了大型语言模型和向量搜索系统的资源需求。
人工智能处理复杂的多维数组，存储关于单词或图像的信息。这些数据占用大量缓存空间，减慢了响应生成速度。传统的压缩方法需要存储额外的变量，常常抵消了优化的效果。
TurboQuant通过两种机制解决了内存过度消耗的问题。第一种算法将向量转换为极坐标系并压缩主要数据。第二种作为数学控制器，仅用一位内存消除残留的隐藏误差。
Cloudflare的CEO马修·普林斯将该算法比作中国的DeepSeek模型的成就，后者在设备成本极低的情况下表现出高效性能。
开发者在开源模型Llama、Gemma和Mistral上测试了这项技术。算法将缓存压缩到三比特，且不影响响应质量。内存使用减少至少六倍，H100图形加速器的计算速度提升了八倍。
这项创新无需对神经网络进行额外训练。据公司介绍，将在搜索算法和自有AI产品（包括Gemini）中应用该技术。项目的公开展示预计将在2026年的ICLR和AISTATS会议上举行。
提醒一下，3月25日，谷歌公布了其向后量子密码学转型的计划。