谷歌推出TurboQuant压缩算法 大模型内存减至1/6推理提8倍

2026年3月25日，谷歌研究院正式发布全新极端压缩算法TurboQuant，针对大语言模型普遍存在的KV Cache内存瓶颈实现核心技术突破，实测可将AI内存占用锐降至原有水平的1/6，推理速度最高提升8倍。该技术有望重塑AI运行效率体系，对下游AI部署、存储芯片市场均将产生深远影响。

对于很多尝鲜本地大模型的用户来说，“爆显存”几乎是长文本生成、多轮对话场景下的标配痛点：哪怕是搭载24G显存的高端消费级显卡，跑70B参数的大模型最多也只能支持32k上下文窗口，再长就会因为内存不足直接崩溃。这一问题的核心根源，就是占大模型显存开销七成以上的KV Cache缓存。

KV Cache是大语言模型生成文本时的高速缓存机制，通过存储历史计算结果避免重复计算，是大模型提升生成速度的核心技术，但随着上下文窗口从4k一路扩展到128k、256k，KV Cache的内存占用也呈线性增长，成为制约大模型性能的首要瓶颈。

此前行业普遍采用高维向量量化技术压缩KV Cache，但这类技术需要为每个微小数据块计算、存储独立的量化常数，额外引入的内存开销抵消了近四成的压缩收益，始终无法实现根本性突破。云厂商的大模型推理成本中，显存开销占比已经超过60%，消费级设备跑大模型的门槛也始终居高不下。

此次谷歌研究院推出的TurboQuant，直接放弃了传统分块量化的技术路线，采用全局动态量化校准机制，仅用极少量的全局参数就能实现对高维向量的无损压缩，完全消除了传统方案的额外内存开销，量化精度反而较行业主流方案提升12%。