جوجل طورت «نظير Pied Piper» لتسريع الحسابات في الشبكات العصبية بمعدل ثماني مرات - ForkLog: العملات الرقمية، الذكاء الاصطناعي، التفرد، المستقبل

Froklog · 2026-03-26T12:53:36+00:00

خوارزمية TurboQuant من جوجل تعزز بشكل كبير كفاءة الذكاء الاصطناعي من خلال تقليل متطلبات الذاكرة وتسريع العمليات الحسابية في الشبكات العصبية، مما يعادل تقنية Pied Piper. تقوم بضغط البيانات بدون فقدان الجودة، محققة تقليل في الذاكرة بمقدار ستة أضعاف وزيادة في السرعة بمقدار ثمانية أضعاف.

Froklog

2026-03-26 12:53:36

إنشاء الملخص قيد التقدم

# طورت جوجل “نظير Pied Piper” لتسريع عمليات الحوسبة في الشبكات العصبية بمعدل ثماني مرات

قدمت وحدة البحث في جوجل TurboQuant — خوارزمية لضغط الذاكرة للذكاء الاصطناعي. قارن المستخدمون التطوير بتقنية شركة Pied Piper الناشئة من مسلسل “وادي السيليكون”.

TurboQuant هو Pied Piper الجديد 🤣 pic.twitter.com/iMAYJs02zt

— جاستن تريمبل (@justintrimble) 25 مارس 2026

يقلل TurboQuant بشكل كبير من متطلبات الموارد لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة البحث الشعاعي

يتعامل الذكاء الاصطناعي مع مصفوفات متعددة الأبعاد معقدة، تخزن معلومات عن الكلمات أو الصور. تشغل هذه البيانات مساحة كبيرة في الذاكرة المؤقتة وتبطئ عملية توليد الإجابات. تتطلب الطرق التقليدية للضغط تخزين متغيرات إضافية، مما غالبًا ما يلغي فائدة التحسين.

يعالج TurboQuant مشكلة استهلاك الذاكرة المفرط من خلال آليتين. الأولى تحول المتجهات إلى نظام إحداثي قطبي وتضغط الحجم الرئيسي للبيانات. الثانية تعمل كمراقب رياضي، باستخدام بت واحد فقط من الذاكرة لإزالة الأخطاء الخفية المتبقية.

قارن المدير التنفيذي لشركة Cloudflare، ماثيو برنس، الخوارزمية بنجاح النموذج الصيني DeepSeek، الذي أظهر كفاءة عالية مع أدنى تكاليف للمعدات.

هذا هو DeepSeek من جوجل. هناك مجال كبير لتحسين استنتاجات الذكاء الاصطناعي من حيث السرعة، واستخدام الذاكرة، واستهلاك الطاقة، والاستفادة من متعدد المستأجرين. العديد من الفرق في @Cloudflare تركز على هذه المجالات. #ابقوا_متابعين https://t.co/hHoY4sLT2I

— ماثيو برنس (@eastdakota) 25 مارس 2026

اختبر المطورون التقنية على نماذج مفتوحة مثل Llama و Gemma و Mistral. ضغط الخوارزمية الذاكرة إلى ثلاثة بتات دون فقدان جودة الإجابات. انخفض استهلاك الذاكرة بمعدل لا يقل عن ست مرات، وزادت سرعة العمليات على معالجات H100 الرسومية بمقدار ثماني مرات.

لا تتطلب هذه الابتكار تدريبًا إضافيًا للشبكات العصبية. ووفقًا للشركة، سيتم دمج التقنية في خوارزميات البحث ومنتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة، بما في ذلك Gemini. ستُعقد العرض التقديمي العام للمشروع في مؤتمرات ICLR و AISTATS في عام 2026.

تذكيرًا، في 25 مارس كشفت جوجل عن خططها للتحول إلى التشفير بعد الكوانت.

شاهد النسخة الأصلية

قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.