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llama.cpp accélère les GPU Volta grâce à une optimisation CUDA

Une modification de deux lignes applique aux Volta (sm_70) la table MMVQ des Turing : le Tesla V100 gagne environ 3 % de vitesse, sans altérer les résultats.

BrèvePar Publié par Oossa: 1 min de lecture

Le projet llama.cpp a publié une petite mise à jour CUDA le 2026-10-02. Elle permet aux GPU Volta (sm_70) d’utiliser la même table de réglage MMVQ que les GPU Turing. Sur un Tesla V100 32 GB, cette modification a augmenté le débit d’environ 3 % avec le modèle Qwen3.8‑27B. La qualité des résultats, mesurée par la perplexité, est restée identique. Le correctif a été proposé par anyei et ses co-auteurs.

Pourquoi c'est important

Les utilisateurs de llama.cpp sur GPU V100 peuvent exécuter les modèles un peu plus vite sans perte de précision.

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