llama.cpp b11811 為 KleidiAI 增加 Q8_0 與 i8mm 核心
llama.cpp 發布建置 b11811,為 KleidiAI 後端新增 Q8_0 的 SVE dotprod GEMV 與 SVE i8mm GEMM 核心(#30808),即面向 Arm 平台的量化運算加速。
原標題:b11811
閱讀原文
| 評分 | 42 / 45(平均 43,門檻 60) |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
原文
相關報導
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 KleidiAI 加入 SME2 Q4_K/Q6_K 矩陣乘支援
llama.cpp 發布建置 b11604,為 KleidiAI 加入 SME2 指令集的 Q4_K 與 Q6_K 矩陣乘支援,補丁編號 #29219,提交者來自 Arm。SME2 屬於 Armv9 的矩陣擴充套件,這項改動面向支援該指令集的 Arm CPU,用於加速這兩種常用量化格式的矩陣乘法。同一版本中,macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用建置被標記為 DISABLED,openEuler 也有一項標註 DISABLED;
llama.cpp b11515:SYCL 加入 Q5_K 重排 MMVQ 與融合 GLU
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;
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 b11718 恢復 FFN 路徑 ESIMD 核心並擴充套件至 Q8_0
llama.cpp 發布 b11718,恢復 FFN 路徑上的 ESIMD 核心,並將 FFN 路徑的 ESIMD 融合擴充套件到 Q8_0 量化。該改動由 Intel 的 Todd Malsbary 提交,同時移除了 test-backend-ops 中顯式引用 ESIMD 的註釋。