Сектор зберігання може продовжити спад через зменшення попиту на пам’ять через алгоритм TurboQuant від Google

iconKuCoinFlash
Поділитися
Share IconShare IconShare IconShare IconShare IconShare IconCopy
AI summary iconКороткий зміст

expand icon
Аналіз ланцюга показує, що сектор зберігання може зіткнутися з додатковим тиском, оскільки алгоритм Google TurboQuant через відкритий код бібліотеку TurboVec зменшує потребу в пам’яті. Дослідник ринку Financelot зауважив падіння цін на акції пам’яті та медв’яний прогноз даних ланцюга на наступний тиждень. Деякі стверджують, що вплив перебільшено, посилаючись на подібні заяви в минулому. TurboVec, запущений наприкінці травня, зменшує використання пам’яті до 87% і ефективно працює на стандартних Mac та платформах ARM.

BlockBeats, 7 червня: дослідник ринку Financelot заявив, що відкритий векторний індексний інструмент TurboVec, представлений минулого місяця, починає впливати на ринок з високими вимогами до пам’яті, і цей вплив поступово проявляється — падіння акцій пам’яті в п’ятницю пояснюється саме цим. Financelot сказав: «Прощайте, Micron, SanDisk, Samsung, SK Hynix» — він вважає перспективи сектору зберігання на тиждень негативними.


Однак спільнота вважає, що TurboVec має обмежений вплив на сектор пам’яті: кожного разу, коли оголошується нове оптимізування пам’яті, хтось завжди оголошує, що вся напівпровідникова галузь померла.


У березні цього року Google Research представила квантовий алгоритм TurboQuant, який у кінці травня був реалізований незалежним розробником Райаном Кодраї як відкритий векторний індексний інструмент TurboVec. Цей інструмент значно зменшує вимоги до пам’яті векторних баз даних (типовий приклад: 10 мільйонів векторів зменшуються з 31 ГБ у форматі float32 до приблизно 4 ГБ — зменшення використання пам’яті на 87%, до 16 разів залежно від розмірності та ширини бітів). Підтримує повну роботу в автономному режимі, ефективно працює на звичайному Mac, а швидкість пошуку на платформах ARM на 12–20% швидша, ніж у FAISS IndexPQ/FastScan, і є повністю відкритим — може інтегруватися з такими фреймворками, як LangChain та LlamaIndex. Це означає, що розробники можуть ефективно запускати локальний пошук векторів на звичайному споживчому обладнанні, не залежачи від дорогих GPU-кластерів чи хмарних сервісів.

Відмова від відповідальності: Інформація на цій сторінці може бути отримана від третіх осіб і не обов'язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент надається лише для загального інформування, без будь-яких запевнень або гарантій, а також не може розглядатися як фінансова або інвестиційна порада. KuCoin не несе відповідальності за будь-які помилки або упущення, а також за будь-які результати, отримані в результаті використання цієї інформації. Інвестиції в цифрові активи можуть бути ризикованими. Будь ласка, ретельно оцініть ризики продукту та свою толерантність до ризику, виходячи з ваших власних фінансових обставин. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до наших Умов використання та Розкриття інформації про ризики.