llama.cpp Metal 後端新增 BF16 張量 flash attention 核心
llama.cpp 最新建置 b11645 為 Metal 後端的張量 API flash attention 核心加入了 BF16 變體，主要面向 Apple Silicon 上的 macOS 與 iOS。同一提交還把張量 FA 核心遷移到 kernels/fa_tensor.metal。
原標題：b11645
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 Metal 新增 F16 KV 張量 API flash attention 核心
llama.cpp 合併 PR #29570，在 Metal 後端為 F16 KV 快取加入基於張量 API 的 flash attention 核心。該核心覆蓋 DK=DV=512、DK=576/DV=512、DK=192/DV=128 等配置，並支援 attention sinks、ALiBi 與 logit softcap。改動隨 b11362 建置發布，覆蓋 macOS Apple Silicon、iOS 及 Linux、Windows、Android 等多平台建置。
llama.cpp b11518 為 Metal 新增 128/96 Flash Attention 核心
llama.cpp 發布 b11518，Metal 後端加入 128 與 96 兩檔 Flash Attention 核心，並接受所有已編譯的維度組合（#30209）。該版本同時提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的預編譯產物，覆蓋 CPU、Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO 及 Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU；
llama.cpp Metal 把 few-row MMA 核心擴充套件到 BF16、MXFP4 等型別
llama.cpp 的 Metal 後端將通用 few-row MMA 矩陣乘法核心擴充套件到更多權重量化型別，BF16、Q1_0、Q2_0、MXFP4、Q2_K、Q3_K、TQ2_0 及 IQ 系列現已納入。該核心適用於任何帶 16-weight 反量化器的型別，各型別從在 M3 Ultra 上能勝過現有核心的行數起啟用：TQ2_0 為 5 行，BF16 為 4 行，MXFP4、Q2_0、Q2_K、IQ4_NL 為 3 行，其餘為 2 行。
llama.cpp b11446 修復 Metal 量化 flash attention 執行緒組記憶體超額
llama.cpp 發布 b11446，Metal 後端修復量化 flash attention 中 threadgroup memory 超額佔用的問題，對應 PR #29340。
llama.cpp 發布 b11402，CUDA 後端改用整塊 FlashAttention 排程
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。