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b11877

vulkan: Add a larger tile size for conv3d (coopmat2 only) (#29920) * vulkan: Add a larger tile size for conv3d (coopmat2 only) This adds a larger tile size, in practice it is only for coopmat2 where we don't need shared memory to store the output (would use more than 64KB). Add some additional representative backend tests. At least, this is what codex came up with from looking at sd.cpp Wan VAE. * only apply large tile size for newer driver versions **Website:** - **Attestations:** - **macOS/iOS:** - [macOS Apple Silicon (arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11877/llama-b11877-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

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事件进展与其他报道

面板厂商集体涨价应对AI引发的上游成本挤压,但下游接受度低、终端品控承压

2026年9月起,TCL华星、京东方、惠科等面板厂商密集发布涨价函,主因AI大模型发展导致HBM需求激增,挤占成熟制程芯片产能,推高驱动IC、PCB、玻璃基板等关键物料价格;康宁等上游供应商同步提价。尽管成本端压力明确,但下游电视/显示器品牌采购价未普涨,终端用户投诉过热、黑点等品控问题频发,涨价尚未转化为实际成交与体验升级。

AI大模型狂飙,面板行业也扛不住了

推荐理由:材料系统揭示了AI产业对非直接关联硬件行业的跨链传导机制——非因AI拉动面板需求,而是通过晶圆产能再分配引发全链条成本重定价;同时呈现涨价行为与市场真实反馈(价格僵持、出货下滑、用户投诉)之间的显著落差,凸显产业议价权与产品力不匹配的深层矛盾。

事件进展与其他报道

llama.cpp 发布 b11868 版本:增强 Hexagon NPU 多核 Flash Attention 支持,覆盖全平台编译构建

llama.cpp v2.45.0(标签 b11868)正式发布,核心更新为 Hexagon 后端引入 KV-head 团队拆分机制以优化多核 HMX Flash Attention 性能,并统一 FA 拆分控制标志;同步提供 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 等全平台二进制包,含 CUDA 12/13、Vulkan、ROCm、OpenVINO、SYCL、Snapdragon(Adreno+Hexagon)等多后端支持。

推荐理由:按信源设置仅收录,不参与自动精选

事件进展与其他报道

llama.cpp 发布 b11867 版本:服务端入口重构,全面支持多平台与异构加速后端

llama.cpp 于 GitHub 正式发布 b11867 版本,核心变更包括服务端(server)入口点重构(PR #31113),新增 server_role 机制;同时提供覆盖 macOS、Linux、Windows、Android、iOS 及 openEuler 的 40+ 预编译二进制包,支持 CPU、CUDA(12.4/12.8/13.4)、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL(FP16/FP32)、Snapdragon(Adreno+Hexagon)等多元硬件后端。

推荐理由:按信源设置仅收录,不参与自动精选

事件进展与其他报道

llama.cpp 发布 b11865 版本:新增 RDMA 接收边界检查,支持 CUDA 13.4、ROCm 10.0、Snapdragon NPU 等多平台后端

llama.cpp 项目发布构建版本 b11865,核心变更包括在 RDMA 接收逻辑中增加内存边界检查(PR #30399),并显著扩展硬件加速支持,覆盖 CUDA 13.4、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 及高通 Snapdragon(CPU+Adreno+Hexagon)全栈异构计算后端;macOS KleidiAI 支持与 openEuler 构建被明确标记为 DISABLED。

推荐理由:按信源设置仅收录,不参与自动精选

事件进展与其他报道

哈萨克斯坦加速构建AI算力基础设施,Firebird获美出口许可部署4.5万颗NVIDIA Grace Blackwell GPU

哈萨克斯坦AI生态正从规划阶段转向规模化部署,Firebird公司获美国出口许可,在哈建设AI工厂,首期部署4.5万颗NVIDIA Grace Blackwell GPU;Kazakhtelecom已上线超千颗H200/B300 GPU,并计划2025年新增超2000颗Vera Rubin等GPU;多方协同推进算力供给、开发者接入与本土AI应用落地。

事件进展与其他报道

NVIDIA推动欧洲零售业转型:开放模型与物理智能落地电商、仓储与虚拟试穿

欧洲零售商正依托NVIDIA加速的开放大模型与物理AI技术,在数字商品发现、智能仓储仿真、虚拟试穿及研发加速等场景实现规模化落地。Shopify、Zooplus、L’Oréal、Otto Group等企业通过Nemotron系列模型、Omniverse数字孪生、ALCHEMI分子模拟等工具,显著降低推理成本、提升搜索准确率、缩短研发周期,并验证了转化率与销售增长效果。

事件进展与其他报道

TorchNeuron系统级性能分析(第一部分):基于AWS Trainium芯片的端到端剖析

本文为Hugging Face与Amazon联合发布的技术博客系列首篇,系统介绍如何在AWS Trainium AI加速芯片上使用TorchNeuron进行PyTorch模型推理性能分析,涵盖Neuron后端集成原理、torch.profiler配置方法、NeuronConfig与NeuronProfiler工具使用、Neuron Explorer可视化追踪,并以RMSNorm为例对比三种实现(朴素PyTorch、torch.rms_norm内置融合、torch.compile自动融合)的设备耗时差异。

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