llama.cpp 重構 SYCL 後端 XMX 多列矩陣乘,新增融合 gate/up 核心
llama.cpp 重構了 Intel XMX 矩陣引擎上的多列 mul_mat_vec_q,並新增融合 gate/up 核心:一次啟動即算出 up*act(gate),最多支援 16 列。多列路徑覆蓋 2 到 80 列啟用,面向投機解碼驗證(每步 2 到 8 個 token)與 9 到 80 token 的短 prompt 批次。
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llama.cpp 重構了 Intel XMX 矩陣引擎上的多列 mul_mat_vec_q,並新增融合 gate/up 核心:一次啟動即算出 up*act(gate),最多支援 16 列。多列路徑覆蓋 2 到 80 列啟用,面向投機解碼驗證(每步 2 到 8 個 token)與 9 到 80 token 的短 prompt 批次。
Intel 公布面向 agentic AI 的資料中心推理 GPU D270,單卡最高 480GB LPDDR5X 記憶體,350W 風冷,不依賴 HBM。晶片面積從圖形與光追管線轉向 32 個 Xe3P 核心和 256 個 XMX 矩陣引擎,用於加速長上下文、多輪 agent 工作流的 prefill 與高併發服務。
doubleAI 發布 Maxwell,稱其為介於程式碼與硬體之間的 Code Execution Model,能在程式執行過程中加速程式碼,且不修改任何一行原始碼。它通過 trace、profiling 資訊和流經程式的資料觀察程式,並動態適配硬體、同機其他負載與輸入形態。目前已在 heymaxwell.ai 開放早期訪問。團隊認為,針對每種硬體和資料流反覆重新最佳化(如 vLLM 這類 LLM 推理引擎)不可擴充套件。
llama.cpp 建置 b11493 為 SYCL 後端新增分組 MoE XMX GEMM 運算元(#29245),面向混合專家模型的矩陣乘加速。該版本同時放出全平台建置產物,覆蓋 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler,包含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL FP32/FP16,以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU 組合。
llama.cpp 合併 PR #28479,為 SpacemiT X60 新增 Q8_0 的 IME1 矩陣核心與 repack 路徑。此前該平台 IME 加速只覆蓋 Q4_0/Q4_1/Q4_K,且建置時 GGML_CPU_REPACK=OFF,Q8_0 無加速路徑,prefill 比 Q4_0 慢約十倍。
MLX 今日發布新版本,支援用 RDMA over Thunderbolt 把多臺 Mac Studio 組成叢集:4 臺 M5 Ultra 執行近萬億引數的 Muse Spark Open(816B MoE,NVFP4 精度)解碼超過 36 tokens/s,高於人類平均閱讀速度。單臺 512GB Mac Studio 可跑 Qwen 3.8 27B 與 Mistral Medium 3.5 128B,在 65,536 上下文下分別佔用最多 68GB 和 158GB 記憶體。
llama.cpp 新建置 b11696 修正了 Hexagon NPU 上 HMX 核心的 flash attention sink 計算,並把 sinks 做了向量化,提交由高通工程師 Max Krasnyansky 參與。該版本照例給出 macOS/iOS、Linux、Windows、Android、openEuler 的預編譯包,涵蓋 CPU、CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL 等後端;
llama.cpp 建置 b11858 起,對會建置 amax 圖的 MoE 架構停用 -sm tensor 張量拆分(#31081):amax 的 POOL_1D 歸約跨越整個 matmul 行,單個裝置無法從 axis-0 拆分中算出結果,因此刪掉了 Meta 側報告為 MIRRORED 的 split-state 分支。
llama.cpp 建置 b11702 為高通 Adreno X1 系列 GPU 新增 MxFP4 MoE 的 OpenCL bin kernel(gemm_moe_mxfp4_q8_1_dp4a_ila_ldck),並在 X1E 上啟用 dp4a clc,用於加速驍龍裝置上的 MoE 模型推理。
馬斯克在 X 上表示,SpaceX 與輝達聯合研發的 Star Mind 計算機「遠超幾乎所有人的預期」,將於明年(2027 年)進入量產。他同時稱讚黃仁勳是「老朋友」,並稱與輝達工程團隊合作「純粹是快樂」。推文未披露 Star Mind 的用途、規格、算力或客戶,也沒有給出量產的具體時間點與規模。
SpaceX Super Intelligence(SpaceXSI)將 X Premium、Grok 與 Cursor 合併為一份名為 The X Subscription 的訂閱,分 free、Plus 8 美元、Premium 30 美元、Super 100 美元、Ultra 200 美元五檔,檔位越高 AI 用量上限越高。免費檔僅提供有限的聊天與 agent 用量,最新 Grok 模型需 Premium 及以上;
llama.cpp 建置版本 b11540 發布,核心變更是 SYCL 後端通過算術解碼與權重重排加速 MXFP4 MoE 模型推理(PR #29809)。該版本同時提供 macOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 的預編譯包,覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL FP32/FP16 等後端;
Vx 是一門面向異構計算的系統程式語言,把 CPU、GPU、NPU 與加速器記憶體納入型別系統,主機執行緒解引用裝置指標會直接編譯報錯而非執行時崩潰。它要求跨記憶體空間的資料移動顯式呼叫 transfer(),並用機器檔案描述 H100、H200、B200、A100、MI300X、Apple M4 等真實硬體的記憶體層級與互連,編譯期據此接受或拒絕放置方案。
llama.cpp 發布建置 b11460,SYCL 後端新增 IQ3_S 的多列 MMVQ 支援(PR #29500)。該版本繼續提供覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 的預編譯包,其中 Ubuntu x64 與 Windows x64 包含 SYCL FP32、FP16 建置。
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。
v0.40.5 把 MLX 原本為 Metal 寫的自訂核心移植到 CUDA,MLX 推理路徑由此延伸到 NVIDIA GPU。同一版本中,OpenAI 相容層可在 Responses 歷史裡接受自訂工具呼叫,應用端澄清了雲支付報錯提示,文件更新模型推薦並統一措辭。此外還有 MLX 的版本號提升,以及新貢獻者 @willietran 的首次提交。
馬斯克公布 X 時間線推薦的兩項改動:一是啟用新的 AI/SI 排序模型,稱其能更準確預測使用者可能停留的時長;二是上線專門訓練的檢索模型,把使用者會完整讀完的帖子推到更前面。他同時表示,使用者活躍秒數正指數增長,幾乎每天都在重新整理歷史新高。具體上線時間與適用範圍未作說明。
Ollama 發布 v0.40.0,在 Apple Silicon 裝置上,MLX 執行時支援的模型架構將自動改用 MLX 執行。可用模型包括 qwen3.8、gemma4、qwen3.6、qwen3.5,決策模型 Nimble、tev1、clef、clef-flash 也已登陸 MLX,官方稱會繼續測試並啟用更多模型。
Ollama 發布 v0.40.0,在 Apple Silicon 裝置上,MLX 執行時支援的模型架構會自動改用 MLX 執行。官方範例為 ollama pull qwen3.8 與 ollama run qwen3.8,其他可用模型還包括 gemma4、qwen3.6 和 qwen3.5;決策模型 Nimble、tev1、clef、clef-flash 也已支援 MLX,並新增嵌入模型 embeddinggemma-2 支援。官方表示會繼續測試並啟用更多模型。
NVIDIA 在 OCP 全球峰會上把 Vera Rubin 機架與計算托盤設計通過 MGX 開放架構貢獻給 OCP,併發布 MGX 1.2 規格。MGX 1.2 新增機架級盲插液冷、5000A 液冷母排與原生 19 英寸裝置支援,單機架部署最高 250kW,同時加入面向 agentic AI 的 Vera CPU 機架設計。
MLX 發布 0.32.4,Metal 後端新增 1-bit 仿射量化支援,mlx.core.fft 新增 stft 與 istft 音訊變換運算元。同版本加入 Python 3.15 與 3.15t 支援、整數整除原語 FloorDivide、SDPA 與 gated delta net 的 VJP,並新增 MLX_CONV_WINOGRAD 開關以停用 conv2d 的 Winograd 實現。
llama.cpp 發布 b11804 建置,為 OpenCL 後端新增 F32→I32 的 ARGMAX 運算元(#30897),並把 OpenCL 初始化改為置 0,與 CPU 後端保持一致。該提交有高通工程師參與協助。同版本預編譯包覆蓋 macOS/iOS、Linux、Android 與 Windows,含 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、SYCL、OpenVINO 等後端;