# llama.cpp ускорила tinyBLAS на процессорах x86

> В библиотеке llama.cpp с открытым исходным кодом векторизовали обработку хвостов BF16, FP16 и FP32 в бэкенде tinyBLAS, повысив скорость инференса на CPU.

Oossa · 2026-10-04 · https://oossa.com/ru/llama-cpp-adds-bf16-fp16-support-in-tinyblas-for-x86-cpus

Команда ggml-org выпустила llama.cpp версии b11398. В ней добавлена поддержка обработки хвостов BF16, FP16 и FP32 в CPU-бэкенде tinyBLAS на платформах x86. Кроме того, обработку этих хвостов векторизовали, чтобы ускорить вычисления. Доступны готовые бинарные файлы для macOS (Apple Silicon и Intel), iOS и нескольких архитектур Ubuntu. В обновление также вошли изменения тестов, которые обеспечивают точность сравнений с эталонными реализациями.

## Факты

- Версия b11398 выпущена 4 октября 2026 года
- Добавлена поддержка хвостов BF16/FP16/FP32 в tinyBLAS для x86

## Почему это важно

Разработчики смогут быстрее запускать инференс больших языковых моделей на обычных процессорах без GPU.

## Источники и ссылки

1. [ggml-org/llama.cpp b11398](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/b11398) – llama.cpp, 2026-10-04

Обновлено: 2026-10-04