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llama.cpp ReleasesVeröffentlichung der Quelle

[Pre-Release / Continuous Build] b11815

Pre-Release / Continuous Build: dies ist ein experimenteller Build, keine stabile Veröffentlichung.

Pre-Release / Continuous Build: dies ist ein experimenteller Build, keine stabile Veröffentlichung.

sycl: falsche CONV_2D-Ergebnisse bei nicht-kontinuierlichem Input beheben (#30363) * sycl: fix CONV_2D wrong results for non-contiguous input Der Kernel indiziert den `input` als kontinuierlichen [W, H, C, N]-Tensor, aber supports_op beanspruchte die Operation für jedes Layout. Ein nicht-kontinuierlicher (z. B. `CWHN` permutierter) Input wurde mit falschen Element-Offsets gelesen und erzeugte still falsche Ergebnisse. Die CONV_2D-Operation an die Kontinuität von `input` und `kernel` binden, entsprechend dem Vertrag des CUDA-Backends, und die Input-Kontinuität in der Operation assertieren. `test-backend-ops -b SYCL0 -o CONV_2D`: geht von 16 Fehlern auf 0 zurück, keine.
  2006/2006 tests passed
  Backend SYCL0: OK
Backend 2/2: CPU
  Skipping
2/2 backends passed
OK
Assisted-by: pi (unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:Q4_K_M via llama.cpp) * sycl : CONV_2D cwhn=1 support Das SYCL-Backend soll `GGML_OP_CONV_2D` korrekt für `cwhn=1` (CWHN- Kanalreihenfolge)-Inputs und -Kernels berechnen, sodass die zuvor fehlgeschlagenen test- backend-ops CONV_2D-Fälle auf SYCL bestehen, statt übersprungen oder falsch berechnet zu werden. - Implementierung der CWHN-Layout-Unterstützung in `ggml/src/ggml-sycl/conv2d.cpp` (`ggml_sycl_op_conv2d`). - Aktualisierung von SYCL `supports_op` für `GGML_OP_CONV_2D` in `ggml/src/ggml-sycl/ggml-sycl.cpp`, um beide Layouts zu akzeptieren. Assisted-by: pi (Greatjedi/Qwen3.8-27B-Intel-Arc-Tuned-GGUF via llama.cpp) * sycl docs : update ops for SYCL

Website: - https://llama.app

Attestierungen: - https://github.com/ggml-org/llama.cpp/attestations/58574646

macOS/iOS: - macOS Apple Silicon (arm64) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI aktiviert) DISABLED - 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: - DISABLED - openEuler x86 (310p) - openEuler x86 (910b, ACL Graph) - openEuler aarch64 (310p) - openEuler aarch64 (910b, ACL Graph)

Benutzeroberfläche: - Benutzeroberfläche

Originalquelle

llama.cpp Releases

Hinweise zum Inhalt

Originalveröffentlichung und Rechte liegen bei der Quelle.

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