llama.cpp CUDA 後端融合 Qwen4Exp 四段運算元鏈
llama.cpp 建置 b11721 在 CUDA 後端把 Qwen4Exp 的 SCALE → SIGMOID → SCALE → hc_post 鏈融合成單個 kernel,由四個 kernel 縮減為一個,程式碼移植自 Vulkan 的 HC_POST_GATE 融合(#29520)。實現上 dsv4_hc_post_f32 新增 gated 模板標誌,直接用原始權重計算 scale_out·sigmoid(scale_in·p);
原標題:b11721
閱讀原文
| 評分 | 42 / 38(平均 40,門檻 60) |
| 狀態 | 未入選 |
|---|
原文
cuda : fuse qwen4exp's SCALE -> SIGMOID -> SCALE -> hc_post chain ( #30602 )
Port of the Vulkan HC_POST_GATE fusion ( #29520 ). hc_combine builds the
hc_post weights as 2 sigmoid(inject/hc); dsv4_hc_post_f32 now takes a
gated template flag and computes scale_out sigmoid(scale_in*p) from the
raw weights, so the chain runs as one kernel instead of four.
Website:
https://llama.app
Attestations:
https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/57168730
macOS/iOS:
macOS Apple Silicon (arm64)
macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI enabled) DISABLED
macOS Intel (x64)
iOS XCFramework
Linux:
Ubuntu x64 (CPU)
Ubuntu arm64 (CPU)
Ubuntu s390x (CPU)
Ubuntu x64 (Vulkan)
Ubuntu arm64 (Vulkan)
Ubuntu x64 (CUDA 12) - CUDA 12.8 libraries
Ubuntu x64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 libraries
Ubuntu arm64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 libraries
Ubuntu x64 (ROCm 10.0)
Ubuntu x64 (OpenVINO)
Ubuntu x64 (SYCL FP32)
Ubuntu x64 (SYCL FP16)
Linux arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - setup guide
Android:
Android arm64 (CPU)
Android arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno GPU, Hexagon NPU) - setup guide
Windows:
Windows x64 (CPU)
Windows arm64 (CPU)
Windows arm64 (OpenCL Adreno)
Windows x64 (CUDA 12) - CUDA 12.4 DLLs
Windows x64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 DLLs
Windows arm64 (CUDA 13) - CUDA 13.4 DLLs
Windows x64 (Vulkan)
Windows arm64 (Vulkan)
Windows x64 (OpenVINO)
Windows x64 (SYCL)
Windows x64 (ROCm 10.0)
openEuler:
DISABLED
openEuler x86 (310p)
openEuler x86 (910b, ACL Graph)
openEuler aarch64 (310p)
openEuler aarch64 (910b, ACL Graph)
UI:
UI
相關報導
llama.cpp releasesAI 評分35
llama.cpp 建置 b11685 合入 #29696,為 SYCL 後端在 q4_K/q5_K 權重的反量化中加入寬儲存(wide stores),以提升該後端上的推理效率。該版本照常覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android 與 Windows,含 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL FP32/FP16 以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 等建置。
llama.cpp releasesAI 評分41
llama.cpp 發布 b11497,SYCL 後端把 delta-net 的 alpha gate 中 add、unary、mul 三步融合成一條鏈,並新增測試覆蓋該融合鏈路,同時為融合運算元提供 flat path 並固定 node skip。
llama.cpp releasesAI 評分49
llama.cpp 發布 b11417 建置,CUDA 後端針對 NVFP4 型別的 mmq 累加做了最佳化,改進 mmq_vec_dot_fp4_fp4_mma 以提升效能,並修正 mma_block_scaled_fp4 迴圈的縮排。該版本建置覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler,包含 CUDA 12.8、CUDA 13.4、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端;
llama.cpp releasesAI 評分37
llama.cpp 發布 b11402 版本,CUDA 後端改為優先採用整塊(whole-tile)FlashAttention 排程,以提升兩階段核心效率。
llama.cpp releasesAI 評分43
llama.cpp 發布 b11515,主要變更是 SYCL 後端為 Q5_K 量化補上重排佈局的 MMVQ 核心,並加入融合 GLU(#29375),面向 Intel GPU 的量化推理。建置矩陣照舊覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler,包含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL FP32/FP16 等後端;