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Google ha logrado que la IA consuma hasta seis veces menos memoria. Micron, Samsung y SK Hynix lo están pagando muy caro

Llevamos meses envueltos en la crisis de la memoria , pero quizás haya una salida. La semana pasada Google Research publicó un estudio en el que desvelaba una técnica llamada TurboQuant. Se trata de un algoritmo de compresión capaz de comprimir la memoria de trabajo de los modelos de IA hasta seis veces sin pérdida apreciable de calidad o rendimiento. Fantásticas noticias para los usuarios finales, que ven una luz al final del túnel, pero terribles para los fabricantes, a los que se les puede ac

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Google ha logrado que la IA consuma hasta seis veces menos memoria. Micron, Samsung y SK Hynix lo están pagando muy caro
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Llevamos meses envueltos en la crisis de la memoria , pero quizás haya una salida. La semana pasada Google Research publicó un estudio en el que desvelaba una técnica llamada TurboQuant. Se trata de un algoritmo de compresión capaz de comprimir la memoria de trabajo de los modelos de IA hasta seis veces sin pérdida apreciable de calidad o rendimiento. Fantásticas noticias para los usuarios finales, que ven una luz al final del túnel, pero terribles para los fabricantes, a los que se les puede ac

  • La semana pasada Google Research publicó un estudio en el que desvelaba una técnica llamada TurboQuant
  • El paper de Google Research afirma que este método es capaz de reducir la KV cache seis veces sin diferencia apreciable en el rendimiento en conversaciones largas
  • El 18 de marzo rondaba los 471 dólares, y hoy sus acciones están a 357 dólares, lo que supone una asombrosa caída del 24,2%
  • Por ejemplo, los módulos Corsair Vengeance DDR5 32 GB 6000MHz (2x16GB) estaban a 489,59 euros en Amazon hasta hace unas semanas según CamelCamelCamel, pero ahora mismo están a 339,89 euros, una rebaja notable

Llevamos meses envueltos en la crisis de la memoria , pero quizás haya una salida. La semana pasada Google Research publicó un estudio en el que desvelaba una técnica llamada TurboQuant. Se trata de un algoritmo de compresión capaz de comprimir la memoria de trabajo de los modelos de IA hasta seis veces sin pérdida apreciable de calidad o rendimiento. Fantásticas noticias para los usuarios finales, que ven una luz al final del túnel, pero terribles para los fabricantes, a los que se les puede ac

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