llama.cpp 為 WebGPU 後端加入 Q2_0 量化支援
llama.cpp 的 WebGPU 後端新增 Q2_0 量化支援,分別實現了 Q2_0 的行反量化與矩陣乘法,使 2-bit 量化模型可以執行在 WebGPU 上。該改動包含在建置版本 b11809 中;同批建置覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 上的 CPU,以及 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL、OpenVINO 等後端,並附有各平台產物的驗證連結。
原標題:b11809
閱讀原文
| 評分 | 45 / 45(平均 45,門檻 60) |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
原文
相關報導
llama.cpp 為 WebGPU 後端加入多種量化格式 MMVQ 支援
llama.cpp 合併 PR #29483,為 WebGPU 的 MMVQ 路徑新增 Q1_0、Q5_0、Q5_1、Q3_K、Q5_K、Q6_K 和 MXFP4 量化支援,併為 Q1_0 引入 K_QUANTS_HANDLING 宏。該改動擴充套件了 WebGPU 後端可加速的量化模型範圍,相關建置覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 及 openEuler 等多個平台。
llama.cpp 為 WebGPU 後端加入 f16 支援
llama.cpp 發布 b11382 版本,為 WebGPU 後端的 fill/set_rows 操作加入 f16 支援(PR #29897)。該版本同時更新了覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的多平台建置產物,包括 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU…
llama.cpp b11799 為 SYCL 後端加入 q8 快速反量化
llama.cpp 發布 b11799 建置,新增 SYCL 後端的 q8 快速反量化(#30775),可提升 Intel GPU 上量化模型的推理效率。該版本同時提供 macOS、Linux、Windows、Android 的多平台預編譯包,涵蓋 CUDA 12、CUDA 13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO 與 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 版本;SYCL 建置則分為 FP32 與 FP16 兩版。
llama.cpp 為 Hexagon NPU 增加 q2_k 與 q3_k 量化支援
llama.cpp 合併 PR #29717,為 Hexagon 後端新增 q2_k 和 q3_k 兩種量化型別支援,並統一了 src1_row_size 的分配方式。該改動由高通工程師 Max Krasnyansky 參與提交,面向在驍龍 Hexagon NPU 上執行本地推理的使用者,相關建置覆蓋 Linux arm64 與 Android arm64 的 Snapdragon CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 組合。
llama.cpp b11527:WebGPU 運算元全部改用 2D workgroup 派發
llama.cpp 發布建置 b11527(PR #30219),WebGPU 後端移除 1D workgroup 派發,所有原本使用 1D 派發的運算元(如 rms_norm)統一改為 2D workgroup dispatch。