github llama.cpp · hace 1 h · inference

llama.cpp b10988 añade selección de multiplicación matricial de expertos MoE vía OpenCL para descodificación especulativa

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El proyecto llama.cpp lanzó la compilación b10988, introduciendo cambios en el backend de OpenCL específicamente para modelos Mixture of Experts (MoE). La actualización implementa lógica para elegir la multiplicación matricial del experto MoE basada en el tamaño del lote durante la descodificación especulativa y la predicción de múltiples tokens.

Enmascarar la operación GEMM q4_0 MoE preconstruida según el recuento de enrutamiento.
Dejar de escribir ceros en las ranuras de activación MoE rellenas para mejorar la eficiencia.
Proporcionar binarios para macOS, Linux, Windows, Android y openEuler a través de plataformas CPU, CUDA, ROCm, Vulkan, OpenVINO, SYCL y Adreno.

Importancia 1/3 Confianza 1/3 llama.cpp Hugging Face Inference efficiency

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llama.cpp b10984 añade soporte CUDA para SUM_ROWS contiguo por filas

El proyecto llama.cpp lanzó la versión b10984, introduciendo soporte CUDA para operaciones SUM_ROWS contiguas por filas. Esta actualización también organiza el código para incluir GGML_OP_MEAN para manejar tensores contiguos por filas mediante un kernel compartido.

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llama.cpp b10985 restringe la caché hash RPC a los pesos

El proyecto llama.cpp lanzó la compilación b10985, que modifica el backend RPC para limitar el almacenamiento en caché basado en hash exclusivamente a tensores de pesos. Este cambio aborda un problema donde los datos de activación se hashaban y almacenaban innecesariamente, lo que provocaba un uso excesivo del disco.

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llama.cpp b10981 corrige la decodificación con estado para Gemma-4 y optimiza la inferencia de MoE en GPU

La versión b10981 de llama.cpp aborda problemas críticos de corrección en la ruta de decodificación con estado del backend OpenVINO, corrigiendo específicamente el soporte para modelos como Gemma-4 que utilizan tamaños de cabeza por capa. También introduce optimizaciones para la inferencia de MoE (Mixture of Experts) en GPU y mejora el rendimiento mediante relayouts del estado KV.

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llama.cpp añade núcleos Metal FA para HSK=96, HSV=64 de MiniCPM3

El proyecto llama.cpp ha añadido soporte para el núcleo Flash Attention (FA) a la configuración específica utilizada por MiniCPM3 en Apple Silicon. Este cambio soluciona un fallo donde la bandera `-fa auto` se abortaba debido a una instanciación de núcleo faltante para la longitud de clave de atención 96 y longitud de valor 64.

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La versión b10970 de llama.cpp utiliza acumulación fp32 en dispositivos MFMA

El proyecto llama.cpp ha lanzado la versión b10970, que incluye una actualización técnica al backend fattn-mma. Este cambio implementa el uso de acumuladores fp32 específicamente para dispositivos de arquitectura CDNA.