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llama.cpp헤드라인2026. 06. 05. 14:54

sycl : CUDA 백엔드로부터 multi-column MMVQ 포팅 ([#21845](https://github.com/ggml-org/ll

요약

llama.cpp 프로젝트에서 CUDA 백엔드의 multi-column MMVQ 최적화 로직을 SYCL로 포팅했습니다. 이를 통해 다양한 양자화 유형을 지원하며, 작은 멀티 컬럼 배치에서도 가중치 재정렬 커널이 작동하도록 개선되었습니다.

핵심 포인트

  • CUDA의 ncols_dst 최적화 로직을 SYCL로 이식
  • 표준 양자화 유형(Q4_0, Q8_0 등)에 대한 재정렬 경로 지원
  • 작은 멀티 컬럼 배치(ne[1] <= 8)에서의 부트스트랩 지원
  • macOS, Linux 등 다양한 플랫폼용 바이너리 업데이트

sycl : CUDA 백엔드로부터 multi-column MMVQ 포팅 (#21845)

mmvq:

ggml-cuda/mmvq.cu의 ncols_dst 최적화를 SYCL로 포팅합니다.
각 컬럼(column)마다 한 번씩 읽는 대신, 디스패치(dispatch)당 한 번씩 가중치(weights)를 읽습니다.
모든 표준 양자화 유형(standard quant types)을 포함하며, Q4_0, Q8_0, Q3_K, Q4_K, Q5_K, Q6_K에 대한 재정렬(reorder) 경로를 지원합니다. IQ 유형(IQ4_XS 제외)은 호환되지 않는 vec_dot 시그니처(signatures)로 인해 제외되었습니다.

ggml-sycl:

가중치 재정렬(weight reorder)은 단일 토큰 행렬-벡터 곱(single-token mat-vec, ne[1] == 1)에서만 부트스트랩(bootstrapped)되었습니다. Speculative / MTP 검증(verify) 이슈는 멀티 컬럼 행렬-벡터 곱(multi-column mat-vec)에서만 발생하므로, 재정렬이 트리거되지 않고 더 느린 비-재정렬 커널(non-reorder kernel)에서 실행되었습니다. 작은 멀티 컬럼 배치(small multi-column batches, ne[1] <= 8)에서도 부트스트랩되도록 합니다.

macOS/iOS:

Linux:

<strong>Linux:</strong>

<strong>Android:</strong>

<strong>Windows:</strong>

Windows:

openEuler:

  • DISABLED
  • openEuler x86 (310p)
  • openEuler x86 (910b, ACL Graph)
  • openEuler aarch64 (310p)
  • openEuler aarch64 (910b, ACL Graph)

UI:

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 llama.cpp Releases의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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