# llama.cpp ajoute une option mémoire mappée pour réduire les copies de tenseurs

> Le moteur LLM open source permet désormais de mapper directement les données du modèle, afin d’économiser de la RAM sur macOS, iOS et Linux.

Oossa · 2026-10-01 · https://oossa.com/fr/llama-cpp-release-adds-memory-map-option-to-cut-tensor-copies

L’équipe ggml-org a publié la version b11324 de llama.cpp. Cette mise à jour ajoute un mode de mémoire mappée qui évite de créer une seconde copie complète de chaque tenseur au chargement des modèles. La nouveauté est disponible dans les nouveaux paquets binaires pour macOS (Apple Silicon et Intel), iOS et plusieurs versions d’Ubuntu. La publication mentionne également les contributions de Claude et de Pranesh Gonegandla, ingénieur chez NVIDIA.

## Les faits

- Version b11324 publiée le 2026-10-01
- Ajout de la fonctionnalité llama-mmap pour réduire l’utilisation de la RAM

## Pourquoi c'est important

Les développeurs peuvent exécuter des modèles de langage plus volumineux sur le même matériel, ce qui est utile aux passionnés et aux petites équipes disposant de peu de mémoire.

## Sources et références

1. [ggml-org/llama.cpp b11324](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/b11324) – llama.cpp, 2026-10-01

Dernière mise à jour: 2026-10-01