Googleは、ニューラルネットワークの計算を8倍高速化するための「Pied Piperの類似品」を開発— ForkLog：暗号通貨、AI、シンギュラリティ、未来

# Googleは、ニューラルネットワークの計算を8倍高速化する「Pied Piperの類似品」を開発

Googleの研究部門は、人工知能向けのメモリ圧縮アルゴリズム「TurboQuant」を発表しました。ユーザーはこの開発を、テレビシリーズ「シリコンバレー」のスタートアップPied Piperの技術に例えました。

TurboQuantは新しいPied Piperです 🤣 pic.twitter.com/iMAYJs02zt

— Justin Trimble (@justintrimble) 2026年3月25日

TurboQuantは、大規模な言語モデルやベクトル検索システムの動作に必要なリソースを大幅に削減します。

人工知能は、単語や画像に関する情報を保持する多次元の複雑な配列を操作します。これらのデータはキャッシュ内で多くのスペースを占め、応答生成を遅らせる原因となります。従来の圧縮方法は追加の変数を保存する必要があり、最適化の効果を打ち消すこともあります。

TurboQuantは、メモリの過剰使用問題を2つの仕組みで解決します。第一のアルゴリズムは、ベクトルを極座標系に変換し、主要なデータを圧縮します。第二の仕組みは数学的コントローラーとして働き、わずか1ビットのメモリを用いて残留する隠れた誤差を排除します。

CloudflareのCEO、マシュー・プリンスは、このアルゴリズムを中国のDeepSeekモデルの成果と比較しました。DeepSeekは、最小限のハードウェアコストで高い効率を示した実績があります。

これはGoogleのDeepSeekです。AI推論の速度、メモリ使用量、電力消費、多テナント利用の最適化余地はまだまだあります。@Cloudflareの多くのチームがこれらの分野に注力しています。#続報 https://t.co/hHoY4sLT2I

— Matthew Prince (@eastdakota) 2026年3月25日

開発者は、オープンソースのLlama、Gemma、Mistralモデルでこの技術を検証しました。アルゴリズムは、品質を損なうことなくキャッシュを3ビットに圧縮しました。メモリ消費は最低6倍削減され、H100グラフィックアクセラレータ上での計算速度は8倍向上しました。

この革新は、ニューラルネットワークの追加学習を必要としません。Googleによると、検索アルゴリズムや自社のAI製品（例：Gemini）にこの技術を導入する予定です。2026年には、ICLRやAISTATSといった専門会議で公開プレゼンテーションが行われる予定です。

また、3月25日にGoogleは、ポスト量子暗号への移行計画を明らかにしました。