Google Research’ün yeni TurboQuant algoritması, yapay zeka modellerinin bellek ihtiyacını en az 6 kat azaltarak maliyetleri düşürmeyi hedefliyor.
Teknoloji devi Google, yapay zeka modellerinin bellek ve işlem gücü maliyetlerini düşürmeyi hedefleyen “TurboQuant” adlı ultra verimli bir bellek sıkıştırma algoritmasını tanıttı. Google Research laboratuvarlarında geliştirilen bu yenilik, üretken yapay zekanın verimliliğini artırmayı amaçlıyor.
TechCrunch’ta yer alan bilgilere göre, Google’ın TurboQuant algoritması, “Silicon Valley” dizisindeki Pied Piper teknolojisiyle benzerlik gösteriyor. Dizideki Pied Piper, dosyaları kayıpsız sıkıştıran bir algoritmaydı. TurboQuant ise yapay zeka sistemlerinde kalite kaybı olmadan aşırı bellek sıkıştırması hedefliyor.
Google Research, TurboQuant’ı yapay zekanın performansını etkilemeden çalışma belleğini küçültmenin yeni bir yolu olarak tanımlıyor. Araştırmacılar, bu yöntemin yapay zekanın doğruluğunu korurken daha az yer kaplayarak daha fazla bilgiyi işlemesine olanak tanıyacağını belirtiyor.
Araştırmacılar, bulgularını ve PolarQuant ile QJL adlı sıkıştırma yöntemlerini ICLR 2026 konferansında sunmaya hazırlanıyor. TurboQuant’ın, “KV önbelleği” olarak adlandırılan çalışma belleğini en az altı kat azaltarak yapay zeka işletim maliyetlerini önemli ölçüde düşürebileceği öngörülüyor.
Cloudflare CEO’su Matthew Prince, bu gelişmeyi “Google’ın DeepSeek anı” olarak nitelendirdi. Bu benzetme, düşük maliyetli ve daha zayıf çiplerle eğitilmesine rağmen rekabetçi sonuçlar elde eden DeepSeek adlı Çinli yapay zeka modelinin verimlilik sıçramasına işaret ediyor.
Yorum Yap