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llama.cpp · b12059

llama : flash_attn_ext_rows - 다중 시퀀스를 위한 보다 효율적인 통합 kv (#29510) * llama : llm_attn_mask와 kv_rows를 사용하여 통합 주의력 지원자: dsh:llama.cpp/ggml-org/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF (Mac Studio, M2 Ultra, 192GB) 공동 작성자: Georgi Gerganov * cont : `get_seq_cells` 최적화 * llama : 시퀀스별 셀 비트맵으로부터 kv_rows 목록을 구축 각 시퀀스에 대한 셀 비트맵(`seq`의 전치)을 유지하고, seq_pos_inc/dec에서 업데이트하며, 설정된 비트를 순회하여 셀 목록을 생성합니다. 이 목록은 셀 순서를 유지하며, 여러 시퀀스에서 공유되는 셀은 모든 목록에 포함되며, 셀이 제거될 때 재구성할 필요가 없습니다. 또한 SWA가 슬라이스의 모든 토큰에서 숨기는 셀(표준 및 청크형 SWA)도 목록에서 제외합니다. * cont : get_kv_rows_ 생성

진행 상황 및 관련 보도

b11985

metal : 더 빠른 MXFP4 매트-벡터, 단항/이항/GLU를 위한 전체 스레드그룹 (#31075) * metal : 스레드그룹 조회 테이블 대신 fp16 비트 트릭으로 fp4 값을 디코드하고, 패킹된 니블을 정렬된 32비트 워드로 로드합니다. 이제 커널은 더 이상 스레드그룹 메모리를 사용하지 않습니다. * metal : 전체 스레드그룹을 이용해 연속적인 단항 및 이항 연산을 시작합니다. 기존에는 연속 단항 경로와 행 브로드캐스트 이항 경로가 각각 스레드그룹당 하나의 스레드를 사용했습니다. 이제 스레드그룹당 최대 256개의 스레드를 사용하며, 꼬리 부분에 대한 범위 검사를 적용합니다. * metal : GLU 행을 스레드그룹 간에 분할합니다. 기존에는 한 개의 GLU 행이 하나의 스레드그룹에서 처리되어, 단일 행 디코드 시 전체 연산에 대해 단일 스레드그룹만 사용했습니다. 이제 각 행을 최대 256개의 스레드를 갖는 여러 스레드그룹으로 분할합니다. **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘

진행 상황 및 관련 보도

b11982

hexagon: UPSCALE 연산 지원 (#31331) * hex-upscale: 기본 업스케일 연산(완전히 벡터화되지 않음) * hex-upscale: 가장 가까운 2배, 4배 및 이방성 4배 업스케일 최적화 * hex-upscale: 연속적이지 않은 행과 차원 축소 기능 추가 * hex-upscale: 스칼라 스테이징 대신 vgather 사용 * hex-upscale: 모든 커널 선택 로직을 호스트로 이전하고, 주석 검토 및 정리 작업 수행 * 테스트: qwen3-vl 이미지→텍스트 시나리오를 포괄하는 순열된 UPSCALE 테스트 추가 **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11982/llama-b11982-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 애플 실리콘(arm64, KleidiAI 활성화) [비활성화](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS 인텔(x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/downloa

진행 상황 및 관련 보도