AI ニュースを検索

b11910

opencl：set_tensor に KV キャッシュのビューを書き込むことで、状態復元が失われないようにしました（#30471） **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11910/llama-b11910-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI 有効）[無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel（x64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11910/llama-b11910-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11910/llama-b11910-xcframework.zip) **Linux：** - [Ubuntu x64（CPU）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11910/llama-b11910-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64（CPU）](https://github.com/ggml-org/llama.cp)

b11909

hexagon：MUL_MAT_ID の行スキップに関する最適化と改善（#31169） * hex-mmid：スキップされた行のゼロ初期化をベクトル化し、融合された MM_ID_NX にもゼロ初期化を追加 * hex-mmid：スカラー除算を削除 **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11909/llama-b11909-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI 有効）[無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel（x64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11909/llama-b11909-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11909/llama-b11909-xcframework.zip) **Linux：** - [Ubuntu x64（CPU）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11909/)

b11908

llama：llama_hparams から no_alloc を移動 (#31141) * llama：llama_hparams から no_alloc を移動 協力者：dsh:llama.cpp/ggml-org/GLM-5.3-Flash-GGUF（2台のDGX Spark、RDMA、TP=2） * cont：整理 * cont：整理 協力者：dsh:llama.cpp/ggml-org/GLM-5.3-Flash-GGUF（2台のDGX Spark、RDMA、TP=2） * tests：test-llama-context に no_alloc ケースを追加 協力者：dsh:llama.cpp/ggml-org/GLM-5.3-Flash-GGUF（2台のDGX Spark、RDMA、TP=2） **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11908/llama-b11908-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI有効）[無効化](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel（x64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/downlo)

b11907

モデル：ggml_tensor** の出力パラメータを出力構造体に置き換え (#31142) ハイパーリンクとDSAグラフビルダーは、追加の出力（ポスト/コンブゲート、トップk選択のキャリー、インジェクトゲート）を ggml_tensor** の出力パラメータを通じて記述していました。代わりに、主要な出力の隣に小さな構造体として返すように変更しました。補助者：dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF（MacBook、M5 Max、128GB） **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11907/llama-b11907-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI有効）[無効化](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel（x64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11907/llama-b11907-bin-macos-x64.tar.gz) - [

b11906

ggml-cpu：すべての型に対して、concatを1行のカーネルに書き直す（#31179） 各ターゲット行は、ソース0またはソース1から生成されるか、次元0の場合にはソース0の行に続いてソース1の行が続くため、単一のカーネルで全型をカバーできます。密度の高いソース行は、量子化された型を含めて、1回のmemcpyで処理され、ストライド付きのソースはコンパイル時に要素サイズが判明しているため、要素ごとにコピーされます。行はi2だけで分割するのではなくスレッド間で分割され、通常は1であるi2よりも効率的です。また、32要素ずつのタイル単位でコピーされます。転置されたソースの場合、外側のループで要素を順に走査するため、タイル内の各行は隣接するアドレスを読み取り、要素ごとにフルな行のストライドを飛ばすのではなくなります。test_concatやdelta-net conv入力のレイアウト、さらにその性能テスト用のケースに、転置されたbケースを追加してください。 **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Sili

b11905

vulkan：サブグループ削減を用いたrmsノルム最適化（#29882） * RMSノルム サブグループ削減による最適化 * ビルドエラーの修正 * 最適化の改善 * BLOCK_SIZE の使用を一貫性のあるものに調整 * 第2サブグループをスキップする高速経路を追加 * サブグループ削減オプションにAMDベンダーを追加 * rms_dictおよびmerge_mapsの動作を明確にするコメントを追加 * ユニロールの追加 * リベース * 構文上の問題を修正 * 非サブグループ経路に128/256/512ブロックサイズを追加 * 末尾の空白を削除 **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11905/llama-b11905-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI有効）[無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel（x64）](https://github.com/ggml-org/llama.c)

2026年のニューヨーク気候週間において、MITは世界規模のネットワークとつながります

MITコミュニティの各層が集まり、データセンターや強力な温室効果ガスから農業や教育に至るまで、幅広いテーマについて議論を交わしました。

b11904

sycl：単純なMMVQの起動トリプルをテンプレート化（#31013） **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11904/llama-b11904-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI有効）[無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel（x64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11904/llama-b11904-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11904/llama-b11904-xcframework.zip) **Linux：** - [Ubuntu x64（CPU）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11904/llama-b11904-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64（CPU）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11904/llama)

ASRock Creator Radeon AI Pro R9700 レビュー：AMD流のワークステーション推論性能

本日は、ワークステーション向けのASRock製ハイエンドRadeon AI推論カード「Creator Radeon AI Pro R9700」をご紹介します。32GBのメモリを搭載し、価格は1,700ドルというこのカードは、ローカルでのAI推論を実行するワークステーションを手頃なコストで構築するうえで非常に優れた選択肢です。記事「ASRock Creator Radeon AI Pro R9700レビュー：AMD流ワークステーション向け推論」は、ServeTheHomeに初出しました。

b11901

sycl：バウンドリオーダーのテンポラリメモリを32 MiBに設定（#31062） **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11901/llama-b11901-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI有効）[無効](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel（x64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11901/llama-b11901-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11901/llama-b11901-xcframework.zip) **Linux：** - [Ubuntu x64（CPU）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11901/llama-b11901-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64（CPU）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11901/llama-b)

SpaceX、アポロとの間で400億ドルのGPUファイナンス契約を確定

SpaceXは、AIチップおよび関連するデータセンター設備の購入費用として、約400億ドルの資金調達に関する拘束力のある契約を締結したと、同社は月曜日の規制当局への提出書類で明らかにしました。声明において、SpaceXはこれを史上最大規模のGPU向け資金調達であると述べています。

NVIDIA Minervaがテレメトリの混乱をいかに最高水準のGPU性能へと変えるか

AIファクトリーは、これまでに作られた中でも最も技術的に複雑な運用環境の一部です。数十万ものGPU、NVIDIA Spectrum-Xイーサネット……

AI需要の高まりを背景に、マーベルの初期の半導体製造への賭けが実を結ぶ

8年前、チップメーカーのマーベル・テクノロジー社はナノメートル単位での技術革新を一気に進めることを決断し、以来その成長軌道は着実に上向き続けている。半導体製造において、ナノメートル表記はトランジスタの正確な物理寸法を示すのではなく、プロセスノードと呼ばれるチップ製造技術の世代を指すものである。先進的なプロセスノードは一般に、より高いトランジスタ密度と性能の向上を実現する[…] 「AI需要の高まりの中で、マーベルの初期のチップ製造への賭けが実を結ぶ」という記事は、最初にSiliconANGLEに掲載された。

NVIDIA Mission Control 2.5がKubernetesに自律回復機能をもたらす方法

数千台のGPUで大規模なAIモデルをトレーニングする作業は、クラスターの耐障害性を最適化するために監視と自動化を組み込む必要がある、極めてリスクの高い運用です…

b11900

common：実際のHFリポジトリのレイアウトにおけるモデル解決を固定化（#30548） * tests：実際のリポジトリ一覧におけるモデル解決を固定化 HF APIから逐語的に取得した63件のリポジトリ一覧を用いてtest-model-resolutionを拡張し、主要な出版社が提供する1,237件のGGUFリポジトリに見られるすべてのファイル命名パターンを網羅するよう選定したうえで、全量の量子グループに絞り込んでいます。各リポジトリは、解決済みのプランとキャッシュの一覧を固定化しています。期待値は、現行の解決器が選択するものではなく、各ファイルのGGUFヘッダーに基づく実際の内容に従うため、不一致は解決に関するバグとして扱われます。不一致はテストが失敗する前にまとめて収集・報告されます。 * tests：ファイルシステムが拒否するパスについては、一覧表示を未チェックのまま残す 実際の分割名（量子フォルダー配下にあるDevQuasarのModel.Q2_K.gguf-00001-of-00012.ggufなど）は、実際に展開するとMAX_PATHを超えることがあります

b11899

mtmd：mtmd_helper_get_capabilities を追加（#31183） * mtmd：mtmd_helper_get_capabilities を追加 * cap audio_stream * 互換性のために旧APIを復活 * audio_gen_spk_ref、text_gen **ウェブサイト：** - **証明書：** - **macOS/iOS：** - [macOS Apple Silicon（arm64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11899/llama-b11899-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon（arm64、KleidiAI有効）[無効化](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel（x64）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11899/llama-b11899-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11899/llama-b11899-xcframework.zip) **Linux：** - [Ubuntu x64（CPU）](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11899/llama-b11899-)

京東広告は、ファーウェイの鲲鵬と連携することで、生成型広告の推論遅延を15％削減し、618大促において主要なシナリオでの検証を完了しました。

京東広告は華為の鲲鵬と協力し、霊衢相互接続を活用して300TB規模の共有メモリプールを構築、RPC通信を再構築することで、エンドツーエンドの推論遅延を15％低減しました。また、KVキャッシュおよびRPCの性能が大幅に向上し、2026年の618大促における主要なシナリオでトラフィックの5％による検証も実施されています。さらに、この協業は検索・推薦といったサーチ＆レコメンデーションの各シーンへ波及しており、SuperCacheやAgentサンドボックスなど、Agentic AIの先端分野にも展開しています。

注目する理由：この報道は、2026年10月26日にtmtpost.comが公開したオリジナルの技術ニュースに基づいており、実際の導入事例に焦点を当てた技術連携について述べています。具体的には、協業主体（JD広告／Huawei Kunpeng）、技術的アプローチ（Lingqu Interconnect、二段階キャッシュ、UBプロトコルによるURMAへの直接接続）、定量的な効果（遅延が15％削減、TP99の最適化率が85％超）、検証されたシナリオ（618セール時のトラフィックの5％）および今後の進化計画（SuperCache、Agentサンドボックス）を明示しています。すべての重要な事実は資料内で相互に裏付けられており、外部からの補足情報や主観的な推論は一切含まれていません。

b11898

ggml-cpu : fix unused variables in arm arch (#31180) **Website:** - **Attestations:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11898/llama-b11898-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI enabled) [DISABLED](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11898/llama-b11898-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11898/llama-b11898-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11898/llama-b11898-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11898/llama-

b11897

tests : refactor test-llama-archs to not link internal libllama symbols (#30880) test-llama-archs included src/llama-arch.h and src/llama-model-saver.h, which prevented building on Windows with shared libraries since the used symbols are not exported from the DLL. - declare llama_arch_* wrappers around the internal llm_ arch query functions in the llama-ext.h staging header, together with llama_arch_kv_name() and llama_arch_supports_save() - slim llama_model_saver down to the private implementation of llama_model_save_to_file(): the fixture-writer half used by the test moves into tests/test-llama-archs.cpp as a local kv_writer - replace the roundtrip saver usage with the public llama_model_save_to_file() writing to a temp path (also removes the tmpfile() fd leak and its Windows workaround)

b11896

ci : fix race in webgpu memset (#31162) **Website:** - **Attestations:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11896/llama-b11896-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI enabled) [DISABLED](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS Intel (x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11896/llama-b11896-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11896/llama-b11896-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11896/llama-b11896-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64 (CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11896/llama-b11896-bin-ub