github llama.cpp · há 2 d · inference

llama.cpp b10937 aplica regra de alinhamento de linha noshuffle a q4_K, q5_K e q8_0

Traduzido do English → Português (BR)

O projeto llama.cpp lançou a versão b10937, que estende a regra de alinhamento de linha noshuffle do OpenCL aos formatos de quantização q4_K, q5_K e q8_0. Anteriormente, essa regra de alinhamento era aplicada apenas ao q6_K.

A alteração aborda a compatibilidade com o OpenCL para tipos específicos de quantização.
Binários estão disponíveis para macOS (Apple Silicon e Intel), Linux (CPU, Vulkan, ROCm, OpenVINO, SYCL), Android, Windows (CPU, CUDA, Vulkan, OpenVINO, SYCL, ROCm) e openEuler.
Um XCFramework para iOS e uma compilação da interface gráfica de usuário também estão incluídos no lançamento.

Importância 1/3 Confiança 1/3 llama.cpp Hugging Face 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 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.

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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.

github llama.cpp · há 19 h · 3 visualizações

Lançamento b10970 do llama.cpp usa acumulação fp32 em dispositivos MFMA

O projeto llama.cpp lançou a versão b10970, que inclui uma atualização técnica no backend fattn-mma. Esta alteração implementa o uso de acumuladores fp32 especificamente para dispositivos da arquitetura CDNA.