반응형 LLM메모리최적화1 구글 TurboQuant란?｜3비트 KV 캐시 압축·6배 메모리 절감·반도체 영향 구글 TurboQuant(터보퀀트)는 대형언어모델의 KV 캐시와 벡터 검색에 사용되는 고차원 벡터를 저비트로 압축해 메모리 사용량과 계산 부담을 줄이는 양자화 기술입니다.Google Research가 2026년 3월 24일 공개했고, 관련 논문은 현재 ICLR 2026 컨퍼런스 논문으로 발표됐습니다. 특히 긴 문맥을 처리할수록 커지는 KV 캐시 병목을 줄일 수 있다는 점 때문에 AI 인프라뿐 아니라 HBM·DRAM 등 메모리 반도체 시장에서도 큰 관심을 받았습니다.먼저 핵심: TurboQuant가 AI 모델 자체를 6배 작게 만들거나 모든 AI 연산을 8배 빠르게 만드는 기술은 아닙니다. 핵심은 KV 캐시·벡터 데이터의 메모리 효율을 크게 높이고, 특정 attention 연산에서 속도를 높이는 것입니다... 2026. 3. 26. 이전 1 다음 반응형
