Pre-Release / Continuous Build: Dies ist ein experimenteller Build, keine stabile Veröffentlichung.
cuda: FWHT-Kernel für Blockbreiten über 512 (#29100) Der CUDA-FWHT deckt Breiten 64 bis 512 ab. Er arbeitet mit einer Zeile pro Warp und hält N/32 Werte pro Lane, sodass breitere Blöcke mehr Register pro Lane benötigen, als dieses Layout erlaubt. fwht_cuda_block läuft mit einer Zeile pro Thread-Block und 256 Threads, sodass jeder Thread N/256 Werte hält. Stufen unterhalb der Warp-Breite shuffeln weiterhin, solche bis zur Blockbreite laufen über Shared Memory, und der Rest bleibt in Registern. Gleiche Butterfly- und Vorzeichenkonvention wie der Warp-Kernel. Breiten 64 bis 512 behalten den Warp-Kernel. 1024 bis 8192 verwenden den neuen, sowohl für F32- als auch für F16-Quellen. ggml_cuda_op_mul_mat_use_fwht (das gemeinsame supports_op/dispatch-Prädikat, das in #29096 hinzugefügt wurde) prüft die Breite nicht, daher war hier keine Änderung nötig: Jede Breite, die es zulässt und die ggml_cuda_op_fwht nicht bedienen kann, fällt bereits korrekt zum cuBLAS-Pfad durch. Rebased auf den aktuellen master mit #29096s F16-Commit darunter, da dies von derselben F16-Template-Infrastruktur abhängt; dieses Commit ließ sich sauber anwenden, der einzige Konflikt lag in test-backend-ops.cpp, wo die eigenen Test-Ergänzungen eines unrelated dazwischenliegenden Commits nahe diesem Block landeten. test-backend-ops auf einem A10 (lambdalabs): MUL_MAT 1297/1297, einschließlich aller FWHT/Hadamard-Fälle (18 bestehende, 4 neue F32 wide, 4 neue F16 wide, 2 neue many-rows, 1 too-big-Grenzfall, verschoben auf 16384).Website: - https://llama.app
Attestations: - https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/53784056
macOS/iOS: - macOS Apple Silicon (arm64) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI aktiviert) DEAKTIVIERT - macOS Intel (x64) - iOS XCFramework
Linux: - Ubuntu x64 (CPU) - Ubuntu arm64 (CPU) - Ubuntu s390x (CPU) - Ubuntu x64 (Vulkan) - Ubuntu arm64 (Vulkan) - Ubuntu x64 (CUDA 12) - CUDA-12.8-Bibliotheken - Ubuntu x64 (CUDA 13) - CUDA-13.4-Bibliotheken - Ubuntu arm64 (CUDA 13) - CUDA-13.4-Bibliotheken - Ubuntu x64 (ROCm 10.0) - Ubuntu x64 (OpenVINO) - Ubuntu x64 (SYCL FP32) - Ubuntu x64 (SYCL FP16) - Linux arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno-GPU, Hexagon-NPU) - Einrichtungsanleitung
Android: - Android arm64 (CPU) - Android arm64 (Snapdragon: CPU, Adreno-GPU, Hexagon-NPU) - Einrichtungsanleitung
Windows: - Windows x64 (CPU) - Windows arm64 (CPU) - Windows arm64 (OpenCL Adreno) - Windows x64 (CUDA 12) - CUDA-12.4-DLLs - Windows x64 (CUDA 13) - CUDA-13.4-DLLs - Windows arm64 (CUDA 13) - CUDA-13.4-DLLs - Windows x64 (Vulkan) - Windows arm64 (Vulkan) - Windows x64 (OpenVINO) - Windows x64 (SYCL) - Windows x64 (ROCm 10.0)
openEuler: - DEAKTIVIERT - openEuler x86 (310p) - openEuler x86 (910b, ACL Graph) - openEuler aarch64 (310p) - openEuler aarch64 (910b, ACL Graph)
UI: - UI