Linus Torvalds 發布首個 LLM 輔助核心補丁系列
Linus Torvalds 發布了首個由 LLM 輔助編寫的補丁系列,共 10 個補丁,用於解決一個長期存在的問題,已提交核心郵件列表評審。該系列改進 folio 查詢:識別出熱 folio 後延遲到 RCU 週期之後再釋放,使 folio 資料訪問本身也能在 RCU 保護區內完成,快速路徑無需取引用計數,在 read() 密集的基準測試中帶來約一個數量級的加速。不過評審已指出程式碼存在競態條件,仍需繼續修改。
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Linus Torvalds 發布了首個由 LLM 輔助編寫的補丁系列,共 10 個補丁,用於解決一個長期存在的問題,已提交核心郵件列表評審。該系列改進 folio 查詢:識別出熱 folio 後延遲到 RCU 週期之後再釋放,使 folio 資料訪問本身也能在 RCU 保護區內完成,快速路徑無需取引用計數,在 read() 密集的基準測試中帶來約一個數量級的加速。不過評審已指出程式碼存在競態條件,仍需繼續修改。
llama.cpp 發布 b11384 版本,官網為 llama.app,並附 GitHub 建置證明。該版本提供 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 及 openEuler 的預編譯包,涵蓋 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 與 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU 等後端。
llama.cpp 建置 b11533 修復了 Adreno A6x GPU 上的 OpenCL 核心編譯崩潰,並把 Adreno 623 加入 A6X 檢測列表。具體做法是在 A6X 上跳過 kernel_cpy_f32_f32_pack——A623 的編譯器後端(E031.50.31.01)無法處理引數過多的核心;GEMV 核心裡的 get_local_size 也加了常量摺疊變通方案。
開發者發布 hw-harness,一套配合 Claude Code、Codex 逆向未公開硬體驅動的通用測試臺:在 KVM 虛擬機器裡透傳裝置跑廠商 Windows 驅動,用 Linux 主機的 usbmon 在虛擬機器外抓 USB 流量,再用自寫驅動重複同樣操作並對比兩份記錄;無匯流排可抓的裝置(如內建 MIPI 攝像頭)改讀 INF、登錄檔與 ACPI 表。
llama.cpp 發布 b11462 建置,本次合併的主要改動是 SYCL 後端的 fattn_kv_buffers 清理(#27689)。該版本繼續提供 macOS/iOS、Linux、Android、Windows、openEuler 的預編譯包,覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL,以及驍龍平台的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU。
Epic Games 發布新版 PC 遊戲啟動器預覽版,稱其比現有版本更快、回應更靈敏,並新增 Linux 支援,外觀也重新設計。Epic 在部落格中表示,這次重新整理是「vibe coded」——不靠傳統程式設計、由 AI 輔助生成程式碼。CEO Tim Sweeney 週一稱公司正進行「huge pivot」,將調動開發者以最大程度加速 AI 化。
AI 讓 unikernel 重新變得可行:過去要自己為應用手寫 TCP、HTTPS、儲存等庫,現在可以用 agent 把缺失的庫移植過來。文中舉例,把 Go 的 Stripe 庫移植成 OCaml,或讓 agent 用 Rust 重寫 mkfs.xfs,輸出與磁碟格式逐位元組一致,只花了幾小時。安全性上,unikernel 沒有 shell 和直譯器,攻擊面更小,常見的 drive-by RCE 會變成需要原始碼的定向攻擊;
llama.cpp 發布 b11389 版本,修復了 Vulkan 後端在 RDNA4 架構上的矩陣向量運算調優問題(PR #29934)。該版本繼續提供覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台的預編譯二進位制,包括 Vulkan、CUDA、ROCm、SYCL 等後端,其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 建置被停用。
一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重,輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3,LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s;解碼受 DRAM 頻寬限制,實測跑到峰值的 82%-94%。
llama.cpp 發布 b11501 建置,主要變更是 SYCL 後端的 FWHT 最佳化(PR #29605)。該版本繼續提供 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 的預編譯包,覆蓋 CPU、CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL FP32/FP16,以及 Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU。
llama.cpp 發布 b11396 版本,主要變更是 Windows 平台的 LLVM 建置需要 Ninja 多配置(#29959)。該版本提供覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 和 openEuler 的預編譯產物,包括 Apple Silicon、CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 等後端,其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 被標記為…
llama.cpp 發布 b11461,主要改動是修復 AMD 整合顯示卡在 Vulkan 後端下檢查點(checkpoint)讀取過慢的問題,對應 PR #30049。該版本同時更新了 macOS/iOS、Linux、Android、Windows、openEuler 的預編譯包,覆蓋 Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL,以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU 與 Hexagon NPU 後端。