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llama.cpp b9966 通过缓存正则表达式模式优化性能

llama.cpp 项目发布了 b9966 版本,为使用 "sm-tensor" 标志的用户带来了性能优化。此更新解决了在解码过程中,每个张量和令牌都会不必要地重新编译 29 个正则表达式模式的问题。通过缓存这些模式,此修复显著减少了解码线程上浪费的 CPU 周期,从而提高了运行效率。 AI

影响 通过减少 CPU 使用量,提高了使用 sm-tensor 标志的 llama.cpp 用户的效率。

排序理由 这是针对特定工具的次要软件更新,并非前沿发布或重大的行业事件。

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llama.cpp b9966 通过缓存正则表达式模式优化性能

报道来源 [1]

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    llama.cpp b9966 for sm-tensor

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p><a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases">B9966</a></p> <p>If you run -sm tensor in production you might want to grab this fix which removes 29 regex recompilations per tensor per token on the decode thread.</p> <p>Claude tell me i…