github llama.cpp · há 3 d · inference

llama.cpp b10933 adiciona suporte a literais inteiros de propriedades com ponto no Jinja

Traduzido do English → Português (BR)

O projeto llama.cpp lançou a compilação b10933, que inclui uma alteração para suportar literais inteiros de propriedades com ponto em modelos Jinja.

A atualização habilita a sintaxe de literais inteiros de propriedades com ponto do Jinja por meio do pull request #28817.
Binários estão disponíveis para macOS (Apple Silicon e Intel), iOS, Linux (Ubuntu x64, arm64, s390x com CPU, Vulkan, ROCm 10.0, OpenVINO, SYCL FP32/FP16), Android (arm64), Windows (CPU, OpenCL Adreno, CUDA 12/13, Vulkan, OpenVINO, SYCL, ROCm 10.0) e openEuler.
Um binário de UI independente também está incluído no lançamento.

Importância 1/3 Confiança 1/3 llama.cpp Inference efficiency

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llama.cpp b10984 adiciona suporte CUDA para SUM_ROWS contíguo por linha

O projeto llama.cpp lançou a versão b10984, introduzindo suporte CUDA para operações SUM_ROWS contíguas por linha. Esta atualização também organiza o código para incluir GGML_OP_MEAN para lidar com tensores contíguos por linha por meio de um kernel compartilhado.

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llama.cpp b10985 restringe o cache de hash RPC a pesos

O projeto llama.cpp lançou a compilação b10985, que modifica o backend RPC para limitar o armazenamento em cache baseado em hash exclusivamente a tensores de peso. Esta alteração aborda um problema onde os dados de ativação eram desnecessariamente hashados e armazenados, levando ao uso excessivo do disco.

github llama.cpp · há 3 h · 4 visualizações

llama.cpp b10982 adiciona suporte a Flash Attention esparso via Vulkan para DSV4/GLM

O projeto llama.cpp lançou a compilação b10982, que introduz suporte ao Flash Attention esparsivo por meio do backend Vulkan. Esta atualização direciona-se especificamente aos modelos DSV4 e GLM, permitindo que aproveitem mecanismos de atenção esparsa em hardware de GPU compatível.

github llama.cpp · há 4 h · 2 visualizações

llama.cpp b10981 corrige decode com estado para Gemma-4 e otimiza inferência de GPU MoE

O lançamento do llama.cpp b10981 aborda problemas críticos de correção no caminho de decodificação com estado do backend OpenVINO, corrigindo especificamente o suporte para modelos como Gemma-4 que usam tamanhos de cabeça por camada. Também introduz otimizações para inferência de Mixture of Experts (MoE) em GPU e melhora o desempenho por meio de relayouts do estado KV.

github llama.cpp · há 5 h · 1 visualização

llama.cpp adiciona kernels Metal FA para HSK=96, HSV=64 do MiniCPM3

O projeto llama.cpp adicionou suporte ao kernel Flash Attention (FA) para a configuração específica usada pelo MiniCPM3 no Apple Silicon. Esta alteração corrige uma falha onde a flag `-fa auto` abortava devido à falta de instanciação de kernel para o comprimento da chave de atenção 96 e do valor 64.