Google, yapay zeka modellerinin bellek ihtiyacını ve maliyetlerini düşürecek ‘TurboQuant’ algoritmasını tanıttı. Teknoloji, ‘Silicon Valley’ dizisindeki Pied Piper’ı andırıyor.
Üretken yapay zeka modellerinin ihtiyaç duyduğu devasa bellek ve işlem gücü kapasiteleri, teknoloji dünyasının önemli darboğazlarından biri haline gelmişti. Yazılım devi Google’ın geliştirdiği yeni ultra verimli yapay zeka bellek sıkıştırma algoritması ‘TurboQuant’, bu maliyetleri ve donanım krizlerini çözmeye aday.
Google Research tarafından tanıtılan TurboQuant, ‘Silicon Valley’ dizisindeki Pied Piper’ın sıkıştırma algoritmasını anımsatıyor. Dizi karakterlerinin geliştirdiği teknoloji, dosya boyutlarını kayıpsız bir şekilde küçültürken, Google’ın yeni algoritması yapay zeka sistemlerinin bellek kullanımını optimize etmeyi hedefliyor. Bu yöntemle yapay zeka, kalite kaybı olmadan aşırı sıkıştırma gerçekleştirebilecek.
TurboQuant, yapay zekanın performansını etkilemeden çalışma belleğini küçülterek daha fazla bilgiyi hatırlamasını sağlıyor. Araştırmacılar, bu bulguları ve PolarQuant ile QJL adlı iki yöntemi ICLR 2026 konferansında sunacak. Başarılı olması durumunda algoritma, ‘KV önbelleği’ olarak bilinen çalışma belleğini en az 6 kat azaltarak yapay zeka çalıştırma maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir.
Cloudflare CEO’su Matthew Prince gibi sektör liderleri, bu gelişmeyi ‘Google’ın DeepSeek anı’ olarak nitelendiriyor. Bu benzetme, Çinli yapay zeka modeli DeepSeek’in düşük maliyetle rekabetçi sonuçlar elde etmesiyle yaratılan verimlilik sıçramasına işaret ediyor.
Yorum Yap