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llama.cpp bietet Vulkan-Sparse-Flash-Attention für quantisierte K/V-Daten

Die Open-Source-Laufzeitumgebung für LLMs unterstützt jetzt einen Vulkan-Modus für Sparse Flash Attention mit quantisierten K/V-Daten.

KurzmeldungVon Von Oossa veröffentlicht: 1 Min. Lesezeit

Das Team von ggml-org hat am 5. Okt. 2026 llama.cpp in Version b11413 veröffentlicht. Das Update ergänzt eine Vulkan-Implementierung von Sparse Flash Attention, die mit quantisierten Key- und Value-Tensoren funktioniert. Die Neuerung wird als „Sparse Flash Attention for quantized K/V“ beschrieben und ist auf GPU-beschleunigte Inferenz ausgelegt. Die Veröffentlichung umfasst außerdem zahlreiche Builds für verschiedene Plattformen – von macOS mit Apple Silicon bis hin zu Windows mit CUDA und Vulkan.

Warum es wichtig ist

Entwickler können quantisierte Modelle jetzt auf Vulkan-fähigen GPUs schneller ausführen und so die Rechenkosten auf Edge-Geräten senken.

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