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llama.cpp 新增批次張量複製 API，CUDA 讀取改用對映主機記憶體
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10 月 30 日，llama.cpp 發布建置 b12002，為 ggml 加入通用批次張量複製 API，並把 llama 的 context io 改為按批次執行裝置張量複製，替代原先逐個張量的裝置複製路徑。新 API 已獲 CUDA 後端支援，會按緩衝區型別分組排程；該版本同時移除舊的非同步 tensor_n 介面、補上空緩衝區鉤子，並修復二維批次張量的識別問題。測試方面，test-backend-tensor 經過重構，用 mock 緩衝區型別驗證鉤子呼叫、逐張量回退，以及 cpy_tensor_n 的全有全無語義。11 月 3 日，llama.cpp 又發布 b12080，合入 PR #31391：CUDA 後端把批次張量讀取聚集到對映主機記憶體，小讀取使用 8 位元組複製，大讀取改用 pinned DMA，descriptor 的 pinned 緩衝區擴大到 128k；實現上增加條件派發、把主機記憶體註冊改為 RAII，並調整張量測試以控制 CI 耗時，提交說明還提到簡化流同步、用 assert 替代返回 false，該 PR 由 Codex 輔助完成。此次改動影響使用 llama.cpp 的開發者與在本地跑模型的使用者，涉及 ggml 批次張量介面和 CUDA 後端的裝置張量讀取路徑。
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