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llama.cpp 修復 OpenCL 非連續檢視 CLAMP 計算錯誤
llama.cpp 為 OpenCL 後端新增跨步核心 kernel_clamp_nc，修復輸入為非連續（strided）檢視時 CLAMP 讀錯元素的問題。原 clamp 核心把源與目標當作一維連續陣列索引，遇到新增的 CLAMP v=1 情形會取錯資料；現在源不連續時自動改用新的 strided 核心，與其他一元運算元的做法保持一致。
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llama.cpp 修復 CLAMP 非連續檢視定址錯誤
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llama.cpp 在 10 月先後修復了 CLAMP 運算元在非連續檢視上的定址錯誤，涉及 ggml 的 CPU、CUDA 與 OpenCL 後端。10 月 6 日發布的 b11449 針對 CPU 與 CUDA：CUDA 此前按 ggml_nelements 做平坦處理、忽略檢視 stride，CPU 則把第 j 行按 j*nb01 定址、忽略 nb02 與 nb03；修復後兩者都改為遵循 dims 1..3 的 stride，CUDA 的 supports_op 要求行連續，與 Metal 保持一致，CUDA 的 clamp 核心改用 fastdiv 處理檢視 stride，test_clamp 也新增了非連續檢視用例。10 月 15 日發布的 b11639 補齊 OpenCL 後端：原 clamp 核心把源與目標當作一維連續陣列索引，遇到新增的 CLAMP v=1 情形會讀錯元素，因此新增跨步核心 kernel_clamp_nc，在源不連續時自動啟用，與其他一元運算元的做法一致。兩處改動都隨各自版本提供 macOS Apple Silicon、Linux、Windows、Android 等多平台建置，涵蓋 CPU、CUDA、Vulkan、ROCm、OpenCL 等後端。對在本地用 llama.cpp 跑模型的人來說，這些修復意味著含 CLAMP 運算元的模型在 CPU、CUDA 和 OpenCL（例如 Snapdragon 的 Adreno GPU）上不再因非連續檢視而算出錯誤結果。
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10月15日星期四 · 1 則
10月6日星期二 · 1 則
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llama.cpp 修復 ggml CLAMP 非連續檢視定址錯誤
ggml 修復了 CLAMP 運算元在非連續檢視上的定址錯誤，涉及 CPU 與 CUDA 後端。CUDA 此前按 ggml_nelements 做平坦處理、忽略檢視 stride，CPU 則把第 j 行按 j*nb01 定址、忽略 nb02/nb03；現在兩者都改為遵循 dims 1..3 的 stride，且 CUDA 的 supports_op 要求行連續，與 Metal 一致。
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