llama.cpp ReleasesPublication de la source2026-10-22 17:32 UTC+8

[Pré-release / build continu] b11815

Pré-release / build continu : il s'agit d'un build expérimental, pas d'une version stable.

sycl : correction des résultats erronés de CONV_2D pour les entrées non contiguës (#30363) * sycl : correction des résultats erronés de CONV_2D pour les entrées non contiguës Le kernel indexe l'`input` comme un tenseur contigu [W, H, C, N], mais supports_op revendiquait l'op pour n'importe quelle disposition. Une entrée non contiguë (par exemple `CWHN` permutée) était lue avec de mauvais décalages d'éléments, produisant silencieusement des résultats erronés. Restreindre l'op CONV_2D à la contiguïté de `input` et `kernel`, conformément au contrat du backend CUDA, et affirmer la contiguïté de l'entrée dans l'op. `test-backend-ops -b SYCL0 -o CONV_2D` : passe de 16 échecs à 0, aucun.

  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 : prise en charge de CONV_2D cwhn=1 Faire en sorte que le backend SYCL calcule `GGML_OP_CONV_2D` correctement pour les entrées et kernels `cwhn=1` (ordre des canaux CWHN), afin que les cas de test-backend-ops CONV_2D qui échouaient auparavant passent sur SYCL au lieu d'être ignorés ou mal calculés. - Implémenter la prise en charge de la disposition CWHN dans `ggml/src/ggml-sycl/conv2d.cpp` (`ggml_sycl_op_conv2d`). - Mettre à jour `supports_op` de SYCL pour `GGML_OP_CONV_2D` dans `ggml/src/ggml-sycl/ggml-sycl.cpp` afin d'accepter les deux dispositions. Assisted-by : pi (Greatjedi/Qwen3.8-27B-Intel-Arc-Tuned-GGUF via llama.cpp) * sycl docs : mise à jour des ops pour SYCL

Site web : - https://llama.app

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

macOS/iOS : - macOS Apple Silicon (arm64) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI activé) DÉSACTIVÉ - macOS Intel (x64) - XCFramework iOS

Linux : - Ubuntu x64 (CPU) - Ubuntu arm64 (CPU) - Ubuntu s390x (CPU) - Ubuntu x64 (Vulkan) - Ubuntu arm64 (Vulkan) - Ubuntu x64 (CUDA 12) - Bibliothèques CUDA 12.8 - Ubuntu x64 (CUDA 13) - Bibliothèques CUDA 13.4 - Ubuntu arm64 (CUDA 13) - Bibliothèques CUDA 13.4 - Ubuntu x64 (ROCm 10.0) - Ubuntu x64 (OpenVINO) - Ubuntu x64 (SYCL FP32) - Ubuntu x64 (SYCL FP16) - Linux arm64 (Snapdragon : CPU, GPU Adreno, NPU Hexagon) - guide d'installation