<p>最近的消息是，一款名為 VerTQ 的新加速器芯片被推出，該芯片結合了谷歌的 TurboQuant 算法。這款創新芯片成功地將大型語言模型的 KV 緩存內存使用量減少了令人印象深刻的 4.3 倍。值得注意的是，儘管減少了內存使用量，它仍然能夠維持甚至提升所支持模型的性能。特別的是，VerTQ 是由 Conductor 2.0 自主開發的，這是 Verkor 的一個次要項目。</p>

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<p>最近的新聞中，一款名為 VerTQ 的新加速器芯片被推出，該芯片結合了谷歌的 TurboQuant 算法。這款創新芯片成功將大型語言模型的 KV 緩存內存使用量減少了令人印象深刻的 4.3 倍。值得注意的是，儘管減少了內存使用量，它仍然能夠維持甚至提升所支持模型的性能。特別的是，VerTQ 是由 Conductor 2.0 自主開發的，Conductor 2.0 是 Verkor 的一個次要項目</p>

<p>In recent news, a new accelerator chip called VerTQ has been introduced, which incorporates Google's TurboQuant algorithm. This innovative chip has successfully reduced the KV cache memory usage of Large Language Models by an impressive factor of 4.3x. Remarkably, despite this reduction, it has been able to maintain or even improve the performance of the models it supports. Notably, VerTQ was autonomously developed by Conductor 2.0, Verkor's secondary project.</p>
<div class="lb-trans"><p>最近的消息是，一款名為 VerTQ 的新加速器芯片被推出，該芯片結合了谷歌的 TurboQuant 算法。這款創新芯片成功地將大型語言模型的 KV 緩存內存使用量減少了令人印象深刻的 4.3 倍。值得注意的是，儘管減少了內存使用量，它仍然能夠維持甚至提升所支持模型的性能。特別的是，VerTQ 是由 Conductor 2.0 自主開發的，這是 Verkor 的一個次要項目。</p>
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