（来源：上观新闻）
Googl👞⛹e在20🎎🦹♂️26年🐇一季度发🎚布的Turbo🇹🇳Qua👨💻🇲🇪nt压缩算法，🧗♂️是理解算力硬件需🌸求长效演进的一个📧🚥变量🐖。特别是随🥽着大模型🐣的兴起，催生🕤了大量开🙈源编译器📇框架（🇹🇻🇦🇪如MLIR🔯🇻🇳、TVM）和自🇰🇷动并行策略，新😁🗂架构芯片的🚉🈳软件适配难度🏋️♀️较过去也🇷🇴🔷显著下降🧩。从工作组协作，👨🍳💴到中国兴🚰🕝趣小组的运作👾，再到U🕓PF测⚓试活动与日本区域🏞👑实体的👠😵建立，蓝牙不🏴🐲断强化🛹🐳的，其实❌🔠是“参与机🏨🇳🇿制”🔈。研究证明，🕷这个验证问题💌是EXP🌷ⓂSPACE-co⬅🗜mplet🦍🇼🇫e的🤺👩💻。
传统向量量化技🇸🇨💇♂️术在压缩数据时，⭕⚖通常需要为每个数🎶⛺据块计算并⌚🧸存储全精度的量化👛✨常数，这不仅🥫增加了1到2 b🇪🇨it的额外🌤内存开销，还🇬🇸🇪🇬容易导致模型精度💽的不可逆失🇦🇹👥真👩🚀💻。但追觅无叶风🛃扇 MF10🛠🌡 不一样，🇨🇵它的设🇲🇳计真得好🏴🤢好聊聊🇮🇲。张良透露，过去🥐，昇腾开发者和华🙂♨为内部团队所做的🌤👩🦰很多适配工作▫，往往只能以😨插件形🇪🇪💤式存在❤🔫。
