llama.cpp 项目在其 KV-cache 中引入了对 FP8(8 位浮点)精度的支持。此优化旨在减少内存使用量,并可能提高在本地运行的大型语言模型的推理速度。此更改已通过拉取请求实现,现在可供 llama.cpp 库的用户使用。 AI
影响 优化本地 LLM 部署的内存使用量和推理速度。
排序理由 llama.cpp 的更新是为了优化本地运行 LLM 的软件,而不是核心 AI 模型发布或研究突破。
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