github llama.cpp · há 1 d · inference

llama.cpp b11097 adiciona kernel binário dp4a para A8 Q4_0 non-MoE

Traduzido do English → Português (BR)

O projeto llama.cpp lançou a versão b11097, que introduz um kernel binário OpenCL para o formato A8 Q4_0 non-MoE dp4a.

A atualização adiciona suporte ao formato de quantização específico A8 Q4_0 por meio de um novo kernel dp4a.
Binários estão disponíveis para macOS (Apple Silicon e Intel), Linux (CPU, Vulkan, CUDA 12/13, ROCm 10.0, OpenVINO, SYCL), Windows (CPU, Vulkan, CUDA 12/13, ROCm 10.0, OpenVINO, SYCL), Android e openEuler.
Um XCFramework para iOS e uma compilação independente da UI também estão incluídos nos ativos do lançamento.

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

llama.cpp b11122 estende a fusão MMVQ GLU e adiciona novas fusões SYCL

O projeto llama.cpp lançou a versão b11122, que inclui atualizações significativas para o backend SYCL. O lançamento estende a fusão MMVQ GLU para suportar tipos de quantização mistos e introduz novas fusões para as operações rms_norm+scale e ssm_conv+silu.

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llama.cpp b11111 adiciona kernels de otimização flash attention para Intel Xe

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github llama.cpp · há 17 h · 9 visualizações

llama.cpp adiciona suporte a DFlash para HunyuanOCR e corrige conversão de rascunho

O projeto llama.cpp adicionou suporte à decodificação especulativa DFlash com o modelo HunyuanOCR, expondo tensores de entrada das camadas no grafo alvo. Essa alteração permite que o modelo de rascunho leia os fluxos residuais, possibilitando que solicitações de imagem sejam executadas com sucesso, apresentando uma taxa de aceitação de rascunho de aproximadamente 0,5 e saída OCR idêntica em bytes em comparação às execuções não especulativas.

github llama.cpp · há 20 h · 11 visualizações

lançamento b11101 do llama.cpp permite chamadas repetidas de find_package para llama

O projeto llama.cpp lançou a versão b11101, que inclui uma correção no sistema de compilação permitindo chamadas repetidas de find_package para a biblioteca llama.

lab Hugging Face Blog · há 21 h · 10 visualizações

Transformers adiciona suporte a GGUF por meio de kernels ggml para inferência local

A biblioteca Transformers do Hugging Face agora suporta o carregamento de modelos quantizados em GGUF, aproveitando os kernels ggml subjacentes para trazer o desempenho próximo ao do llama.cpp. Essa integração permite que desenvolvedores executem checkpoints quantizados diretamente na API padrão baseada em PyTorch em hardware compatível.