llama.cpp b12059 优化多序列统一 KV Cache 注意力计算
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llama.cpp b12059 优化多序列统一 KV Cache 注意力计算
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AI 综述
ggml-org 发布 llama.cpp b12059，优化统一 KV Cache 场景下的多序列 Attention 计算，通过引入 kv_rows 列表构建与统一 Attention 机制，减少回退到稠密 KQ mask 的情况。 新实现利用每个序列的 cell bitmap 构建有序 KV 行列表，并支持共享 cell、过滤 SWA 隐藏 cell，以及针对不同 ubatch 结构进行分片处理，以提高多序列共享 KV Cache 时的计算效率。
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最新进展11月3日 06:41
llama.cpp b12059 优化多序列统一 KV Cache 的 Attention 计算报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- GitHub · ggml-org/llama.cpp Releasesllama.cpp b12059 优化多序列统一 KV Cache 的 Attention 计算
llama.cpp b12059 优化了统一 KV Cache 的多序列 Attention 计算，引入 kv_rows 列表构建与统一 Attention 机制，减少对稠密 KQ mask 的回退。新实现通过每个序列的 cell bitmap 构建有序列表，并支持共享 cell、SWA 隐藏 cell 过滤及不同 ubatch 结构的分片处理。
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