ব্লকবিটস সংবাদ, ৬ জুন, মার্কেট গবেষক ফিন্সেলট বলেছেন যে গত মাসে প্রকাশিত ওপেন-সোর্স ভেক্টর ইনডেক্স লাইব্রেরি টার্বোভেক উচ্চ মেমোরি চাহিদা বাজারকে চ্যালেঞ্জ করছে এবং এর প্রভাব ধীরে ধীরে প্রকাশ পাচ্ছে, যা শুক্রবার মেমোরি শেয়ারগুলির পতনের কারণ। ফিন্সেলট বলেছেন, "বিদায় মাইক্রন, স্যানডিস্ক, স্যামসাং, এসকে হাইলিস", এবং তিনি স্টোরেজ সেক্টরের পরবর্তী সপ্তাহের পারফরম্যান্সের প্রতি নেতিবাচক দৃষ্টিভঙ্গি রাখছেন।
তবে সম্প্রদায়ের মতামত অনুযায়ী, টার্বোভেক মেমোরি সেক্টরের উপর সীমিত প্রভাব ফেলে, প্রতিবার নতুন মেমোরি অপ্টিমাইজেশনের ঘোষণা হলেই কেউ না কেউ সম্পূর্ণ সেমিকন্ডাক্টর শিল্পের মৃত্যুর ঘোষণা করে।
গুগল রিসার্চ ২০২৪ সালের মার্চে টার্বোকোয়ান্ট কোয়ান্টাইজেশন অ্যালগরিদম প্রস্তাব করে, যা মে মাসের শেষের দিকে স্বতন্ত্র ডেভেলপার রাইয়ান কোড্রাই দ্বারা ওপেন-সোর্স ভেক্টর ইনডেক্স লাইব্রেরি টার্বোভেক হিসেবে বাস্তবায়িত হয়। এই টুলটি ভেক্টর ডাটাবেসের মেমোরি প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয় (প্রতিনিধিত্বমূলক উদাহরণ: 1000 মিলিয়ন ভেক্টরকে float32-এর 31GB-এর পরিবর্তে প্রায় 4GB-এ কমিয়ে আনা হয়, যা মেমোরি ব্যবহার 87% পর্যন্ত কমিয়ে দেয়, এবং মাত্রা এবং বিট-উইথের উপর নির্ভর করে সর্বোচ্চ 16x পর্যন্ত সঞ্চয় সম্ভব)। এটি সম্পূর্ণঅফলাইনভাবে, সাধারণ Mac-এ দক্ষতার সাথে চলে, ARM প্ল্যাটফর্মে FAISS IndexPQ/FastScan-এর চেয়ে 12–20% দ্রুত অনুসন্ধান করে, এবং সম্পূর্ণভাবে ওপেন-সোর্স, LangChain, LlamaIndex-এর মতো ফ্রেমওয়ার্কগুলির সাথে একীভূতকরণযোগ্য। এর অর্থ, ডেভেলপারদের জন্য, মহঙা GPU ক্লাস্টার বা ক্লাউড সার্ভিসগুলির উপর নির্ভরশীলতা ছাড়াই, সাধারণ কনজিউমার-লেভেল হার্ডওয়্যারে স্থানীয়ভাবে ভেক্টর অনুসন্ধানকে দক্ষভাবে চালানোর সম্ভাবনা।