Google представила технологию TurboQuant для экстремального сжатия нейросетей

Исследователи Google Research опубликовали подробности о новой разработке под названием TurboQuant. Этот метод квантования устанавливает новые стандарты эффективности искусственного интеллекта. Разработка позволяет значительно уменьшить размер нейросетей и ускорить выполнение операций на стандартном компьютерном железе.

Краткое содержание

• Google представила метод TurboQuant для оптимизации нейросетей;
• Технология ускоряет инференс моделей в 2–4 раза;
• Потребление оперативной памяти снижается в несколько раз;
• Метод открывает возможность локального запуска тяжёлых ИИ-моделей.

Принцип работы TurboQuant

Технология TurboQuant использует инновационный подход к сжатию весов и активаций моделей. Вместо стандартного снижения точности до 8 или 4 бит, алгоритм применяет адаптивные стратегии для сохранения наиболее важных данных. Это позволяет добиться экстремального уровня компрессии при минимальных потерях в качестве ответов. Программное решение оптимизирует распределение ресурсов процессора и видеокарты, что делает выполнение задач более предсказуемым.

Рост производительности и экономия ресурсов

Тесты показывают впечатляющие результаты в сравнении с классическими методами оптимизации. Технология TurboQuant обеспечивает ускорение работы моделей в 2–4 раза на мобильных устройствах и настольных системах. При этом потребление оперативной памяти снижается в несколько раз. Такие показатели позволяют запускать современные языковые модели на устройствах, которые ранее считались недостаточно мощными.

Применение в локальных системах

Внедрение подобных инструментов меняет подход к использованию нейросетей. Появляется возможность перенести вычисления из облака на локальные машины. Это решает вопросы конфиденциальности данных и снижает зависимость от стабильности интернет-соединения. Когда Сеть испытывает пиковые нагрузки, локально развёрнутые модели продолжают работу без задержек.

Любопытно, что после появления этой новости акции ключевых производителей памяти подешевели на ~10%. Похоже, инвесторы верят в успешность инициативы Google.

Локальные серверы

Технологии экстремального сжатия нейросетей, подобные Google TurboQuant, значительно упрощают локальный запуск тяжеловесных моделей. Это снижает зависимость бизнеса от облачных провайдеров, гарантирует конфиденциальность данных и обеспечивает стабильную работу даже при отсутствии интернета. Тем не менее, для достижения максимальной скорости инференса и одновременного обслуживания множества запросов по-прежнему требуется мощная аппаратная база.

GPU-серверы DigitalRazor представляют собой надёжную платформу для развёртывания передовых ИИ-решений в закрытом корпоративном контуре. В нашем ассортименте широкий выбор профессиональных видеокарт NVIDIA и серверных процессоров для решения задач любой сложности — от инференса языковых моделей до дообучения на специфических датасетах.

Рабочая станция

350R RACK

1 112 500 ₽

   

В корзину •     Конфигурировать

Процессор U9-285K

Видеокарта RTX 5090 32ГБ

Оперативная память 128GB DDR5 RGB

NVME 2 ТБ

 

Рабочая станция

750R RACK

3 221 500 ₽

   

В корзину •     Конфигурировать

Процессор 7975WX

Видеокарта 2 x RTX 5090 32ГБ

Оперативная память 256GB DDR5 ECC

NVME 2 ТБ NVMe 5.0

NVME 2 4 ТБ NVMe 5.0

 

Рабочая станция

900R RACK

6 347 500 ₽

   

В корзину •     Конфигурировать

Процессор 2 x EPYC 9575F

Видеокарта RTX PRO 5000 48GB

Оперативная память 512GB DDR5 ECC

NVME 2 ТБ

SSD 3.84TB

HDD 2 x 10TB Pro

 

Смотреть все