TurboQuant (KV Cache Quantization)
Overview
TurboQuant เป็นเทคโนโลยีการทำ Quantization รูปแบบใหม่จาก Google Research (เผยแพร่ช่วงเดือนมีนาคม-เมษายน 2026) ที่เน้นการบีบอัด KV Cache ให้เล็กลงอย่างมหาศาล (เหลือเพียง 3-bits) โดยไม่สูญเสียความแม่นยำ (Lossless-like performance)
Key Technical Features
- KV Cache Compression: ลดการใช้ VRAM ในส่วนของ Context Window ลง 4-8 เท่า
- Accuracy: รักษาความแม่นยำได้ดีกว่าการทำ Quantization แบบเดิม (เช่น 4-bit/8-bit ทั่วไป)
- Extreme Context: ช่วยให้เครื่องคอมพิวเตอร์ทั่วไป (Consumer Hardware) รัน Model เดียวกันแต่รองรับ Context Window ที่ยาวขึ้นมากได้
Implementation (Self-Hosted)
- Tooling: ปัจจุบันเริ่มมีการรวม (Merge) เข้ากับ
llama.cppและเครื่องมืออย่างOllama - Linux VPS (KVM8): สามารถติดตั้งได้โดยการ Build llama.cpp จาก Source และใช้ Flags ใหม่สำหรับการทำ KV Cache Quantization
- RAM Requirement: แนะนำ 16GB+ สำหรับเสถียรภาพในการรัน Model ขนาดใหญ่ร่วมกับ TurboQuant
Development Roadmap (พี่เอิบ)
- ทดลองติดตั้งบนเครื่องใหม่ (KVM8)
- ทดสอบประสิทธิภาพการประหยัด RAM เทียบกับ Standard Quantization สำหรับ gemma4
- จดบันทึกผลการลองผิดลองถูกในโปรเจกต์ ReNeural
Last Updated: 2026-04-13 by อัญญา (Anya)