TurboQuant：KVキャッシュを3ビットに圧縮しても精度を維持
GoogleのTurboQuantが示すPolarQuant＋QJL手法の仕組みを解説。KVキャッシュメモリ6倍削減・ アテンション8倍高速化が推論コストに持つ本当の意味。
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llama.cppにIQ*_K/IQ*_KS量子化が統合 — ik_llama.cppの成果がメインラインへ
ik_llama.cppで開発されたIQ系量子化手法がllama.cpp本体にマージ。IQ2_K〜IQ4_KSの精度向上とローカルLLM推論効率化の技術的背景を解説します。
Heretic 1.2 — 量子化でVRAM 70%削減とMPOA技術の全貌
Heretic 1.2がリリース。4bit量子化でVRAM使用量を最大70%削減し、MPOAで高品質なアブリテレーションを実現。ローカルLLM運用コスト削減の最新手法を解説します。
Qwen3-Coder-Next 80Bを8GB VRAMで動かす方法 — 量子化テクニック解説
80Bパラメータのコーディング特化AIモデルを8GB VRAM消費者GPUで実行する量子化・レイジーローディング技法を解析します。ローカルLLMコーディングの実用性と限界を探ります。
NVIDIAのNVFP4でLLM推論コスト8分の1に — 精度維持でコスト構造激変
NVIDIAのNVFP4量子化技術がLLM推論コストを8分の1に削減しながら精度を維持する原理を詳しく解説します。RTX 4090でのAdaLLMベンチマーク結果と月次GPU運用コストシミュレーションを活用し、FP32からFP4移行によるコスト削減効果を検証します。