Oossa

llama.cpp inför tokenvis skalning per expert för MoE-modeller

Biblioteket llama.cpp med öppen källkod skalar nu MoE-nedprojektioner per token, vilket förbättrar stödet för tensorparallellism.

NotisAv Publicerad av Oossa: 1 min läsning

Projektet ggml‑org/llama.cpp släppte en ny version den 2026-10-21. Den ersätter en gemensam global skalningsfaktor för MoE-nedprojektioner med en faktor per expert och token, med hjälp av en maxreduktion av typen POOL_1D. Ändringen lägger också till stöd för tensorparallellism genom att hantera POOL_1D i logiken för delat tillstånd. Uppdateringen innehåller även kodstädning och en omarbetad struktur för skalningsreturvärden.

Varför det spelar roll

Utvecklare som kör MoE-modeller kan nu få mer exakt skalning för varje token, vilket kan förbättra prestandan i konfigurationer med flera GPU:er.

Var den här artikeln användbar?
Dela

Läs vidare

Oossa · Nyhetsbrev

Veckans AI, förklarad

Varje måndag: nyheterna som är värda att känna till, på enkel svenska. Gratis, ingen spam.