github llama.cpp · 3 д назад · inference

llama.cpp b10933 добавляет поддержку целочисленных литералов точечных свойств в Jinja

Переведено с English → Русский

Проект llama.cpp выпустил сборку b10933, которая включает изменение для поддержки целочисленных литералов точечных свойств в шаблонах Jinja.

Обновление включает синтаксис целочисленных литералов точечных свойств Jinja через pull request #28817.
Бинарные файлы предоставлены для macOS (Apple Silicon и Intel), iOS, Linux (Ubuntu x64, arm64, s390x с CPU, Vulkan, ROCm 10.0, OpenVINO, SYCL FP32/FP16), Android (arm64), Windows (CPU, OpenCL Adreno, CUDA 12/13, Vulkan, OpenVINO, SYCL, ROCm 10.0) и openEuler.
В релиз также включен автономный бинарный файл UI.

Важность 1/3 Доверие 1/3 llama.cpp Inference efficiency

Оригинал

llama.cpp b10984 добавляет поддержку CUDA для SUM_ROWS с непрерывным расположением строк

Проект llama.cpp выпустил версию b10984, добавляющую поддержку CUDA для операций SUM_ROWS с непрерывным расположением строк. Это обновление также организует код для включения GGML_OP_MEAN для обработки тензоров с непрерывным расположением строк через общее ядро.

github llama.cpp · 2 ч назад · 1 просмотр

llama.cpp b10985 ограничивает RPC hash-кэш только весами

Проект llama.cpp выпустил сборку b10985, которая изменяет RPC-бэкенд, чтобы ограничить хеш-кэширование исключительно тензорами весов. Это изменение решает проблему, когда данные активации ненужно хешировались и сохранялись, что приводило к чрезмерному использованию диска.

github llama.cpp · 3 ч назад · 4 просмотра

llama.cpp b10982 добавляет поддержку разреженного Flash Attention через Vulkan для DSV4/GLM

Проект llama.cpp выпустил сборку b10982, которая вводит поддержку разреженного Flash Attention через бэкенд Vulkan. Это обновление специально ориентировано на модели DSV4 и GLM, позволяя им использовать механизмы разреженного внимания на совместимом оборудовании GPU.

github llama.cpp · 4 ч назад · 2 просмотра

llama.cpp b10981 исправляет декодирование с состоянием для Gemma-4 и оптимизирует GPU MoE вывод

Выпуск llama.cpp b10981 устраняет критические проблемы корректности в пути декодирования с состоянием бэкенда OpenVINO, конкретно исправляя поддержку моделей вроде Gemma-4, использующих размеры голов на слой. Он также вносит оптимизации для вывода GPU Mixture of Experts (MoE) и улучшает производительность через перераспределение состояния KV.

github llama.cpp · 5 ч назад · 1 просмотр

llama.cpp добавляет ядра Metal FA для HSK=96, HSV=64 MiniCPM3

Проект llama.cpp добавил поддержку ядра Flash Attention (FA) для конкретной конфигурации, используемой в MiniCPM3 на Apple Silicon. Это изменение устраняет сбой, при котором флаг `-fa auto` завершался ошибкой из-за отсутствия инициализации ядра для длины ключа внимания 96 и длины значения 64.