(TL) Pipeline parallelism in llama.cpp may be wasting your VRAM

用户发现 llama.cpp 流水线并行浪费 VRAM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-08 23:58

一位用户发现 llama.cpp 中的默认流水线并行可能在不提供任何速度优势的情况下浪费 VRAM。通过使用标志 -DGGML_SCHED_MAX_COPIES=1 编译 llama.cpp，用户可以避免这种不必要的 VRAM 分配。当所有模型层都卸载到 GPU 时，此优化尤其相关。 AI

影响用户可以通过禁用 llama.cpp 中的默认流水线并行来重新获得 VRAM，从而可能允许使用更大的模型或上下文。

排序理由开源软件项目的用户发现的优化。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 (TL) · /u/Warrenio · 2026-06-08 23:58

llama.cpp 中的流水线并行可能正在浪费您的 VRAM

<div class="md"><p>By default, llama.cpp enables pipeline parallelism, presumably to speed up inference. In my testing, I found that pipeline parallelism has no speed benefit and comes at a significant cost of VRAM.</p> <p>This cost can be avoided by compiling llam…