llama.cpp 史诗级升级：TurboQuant 实现 3.5 倍 KV 缓存压缩，低显存运行大模型省钱攻略

套利逻辑

通过 3.5 倍 KV 缓存压缩，大幅降低 VRAM 占用，让平民显卡也能流畅运行高性能模型，显著降低推理算力成本。

前提条件

实操步骤已完成 0 / 3

1. 01步骤 1访问 GitHub 获取 TurboQuant for llama.cpp 的最新代码或相关 PR。
2. 02步骤 2在本地环境中重新编译支持 CUDA 加速的 llama.cpp 版本。
3. 03步骤 3在推理参数中启用 TurboQuant 压缩选项，实测低显存环境下的性能提升。