AISpot

llama.cpp 最佳化 SYCL:Intel Arc Pro B70 提示詞評估提速 19%

llama.cpp releases版本更新地端推論開源

llama.cpp 合併了 SYCL 後端補丁,在 Intel Arc Pro B70 上讓 -sm tensor 的 prompt eval 速度提升 19%,困惑度(PPL)沒有變化。

原標題:b12048
閱讀原文

評分45 / 45(平均 45,門檻 60)
狀態未入選

原文

sycl : fast ggml_sycl_comm_exchange() on Intel Arc Pro B70s ( #30956 ) Update ggml-sycl.cpp Increases -sm tensor prompt eval t/s by +19% with zero PPL change. Update ggml-sycl.cpp Replace first pair of wait() calls with ext_oneapi_submit_barrier(). The wait() calls was discovered to cause MTP degradation. Update ggml-sycl.cpp Adding comm_exchange function pointer to switch between 2 and 4 buffer ggml_sycl_comm_exchange versions @ initialization time (versus hot path) controlled by SYCL_ENABLE_DEFAULT_CONTEXTS=1 setting. Update ggml-sycl.cpp adding back 2nd half of 4-buffer free. Update ggml-sycl.cpp Removing extra whitespace. Update ggml-sycl.cpp Excluding Windows until it is validated on Windows. Website: https://llama.app Attestations: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/62716367 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 26.04 s390x (CPU) Ubuntu 26.04 s390x (zDNN) 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 releases● 精選AI 評分68

llama.cpp SYCL 為 GLM MLA 預填充接入 MKL,pp8192 提速 2.99 倍

llama.cpp 的 SYCL 後端放行了 GLM-4.7 Flash 的 MLA 形狀走 MKL flash attention,此前該形狀因 K/V 寬度不一致、head dim 上限 512 被排程器拒絕,預填充只能回退到更慢的 TILE kernel。在 Intel Arc Pro B70 上,pp8192 從 432.80 提升到 1292.29 tok/s(2.99 倍,+198.6%),tg256 在噪聲範圍內基本不變(45.67 對 45.65)。

llama.cpp releasesAI 評分58

b11902: sycl: add set_tensor_2d for faster tensor-split loading (#30358)

llama.cpp 的 SYCL 後端新增 set_tensor_2d:當目標行連續時,它把主機資料打包成最大 64 MiB 的塊上傳,避免逐行呼叫複製。在兩張 Arc Pro B70 上跑 gpt-oss-120b UD-Q4_K_XL,llama-perplexity 總耗時從 263–268 秒降到 114–115 秒。實現複用 pinned staging 槽位,讓 CPU 打包與裝置複製重疊,只在複用槽位時等待;

llama.cpp releasesAI 評分58

llama.cpp SYCL 反量化改用向量儲存,MXFP4 MoE 預填充最高提速 61%

llama.cpp 的 SYCL 後端把多種量化格式的反量化寫回改為向量化儲存,MXFP4 MoE 20B 模型預填充提升 57%(pp2048)到 61%(pp512)。改動覆蓋 Q4_0、Q4_K、Q5_K、Q6_K、Q3_K、Q2_K、IQ3_XXS/IQ3_S 與 MXFP4,在 Arc Pro B70 上,重排佈局後的預填充分別提升約 6%–29%,其中 Q6_K 為 28.7%、IQ3 約 20%–21%。