CUDA: loop over ne2*ne3 in case it overflows (llama/19538)

* CUDA: loop over ne2*ne3 in case it overflows

* use fastdiv

CUDA: Do not mutate cgraph for fused ADDs (llama/19566)

* Do not mutate cgraph for fused ADDs

1. We should try to minimize in-place changes to the incoming
   ggml_cgraph where possible (those should happen in graph_optimize)
2. Modifying in-place leads to an additional, unnecessary graph capture
   step as we store the properties before modifying the graph in-place
   in the cuda-backend

* Assert ggml_tensor is trivially copyable

* Update ggml/src/ggml-cuda/ggml-cuda.cu

Co-authored-by: Aman Gupta <redacted>
---------

Co-authored-by: Aman Gupta <redacted>

metal : improve concurrency (llama/19555)

metal : support GGML_OP_SET (llama/19548)

hexagon: fix typo in vtcm_needs_release (llama/19545)

opencl: add basic support for q4_1 (llama/19534)

* opencl: add q4_1 mv

* opencl: clean up

* opencl: add flattened q4_1 mv

* opencl: clean up

* opencl: add basic q4_1 mm

* opencl: fix whitespace

* opencl: add general q4_0 mm

metal : update sum_rows kernel to support float4 (llama/19524)

Add a workaround for compilation with ROCWMMA_FATTN and gfx9 (llama/19461)

There is an upstream problem [1] with AMD's LLVM 22 fork and
rocWMMA 2.2.0 causing compilation issues on devices without
native fp16 support (CDNA devices).

The specialized types aren't resolved properly:
```
/opt/rocm/include/rocwmma/internal/mfma_impl.hpp:2549:37: error: ambiguous partial specializations of 'amdgcn_mfma<__half, __half, __half, 16, 16, 16>'
 2549 |             using ARegsT = typename Impl::ARegsT;
```

Add a workaround to explicitly declare the types and cast when
compiling with HIP and ROCWMMA_FATTN [2].  When this is actually
fixed upstream some guards can be used to detect and wrap the
version that has the fix to only apply when necessary.

Link: https://github.com/ROCm/rocm-libraries/issues/4398
Link: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/19269
Signed-off-by: Mario Limonciello <redacted>

hexagon: further optimization and tuning of matmul and dot kernels (llama/19407)

* ggml-hexagon: implement 2x2 matmul kernel

* hexmm: implement vec_dot_rx2x2 for Q8_0 and MXFP4

* hexagon: fix editor config failures

* hexagon: refactor matmul ops to use context struct and remove wrappers

Also implement vec_dot_f16 2x2

* hexagon: refactor dyn quantizers to use mmctx

* hexagon: remove mm fastdiv from op_ctx

* hexagon: refactor matmul entry point to reduce code duplication

---------

Co-authored-by: Trivikram Reddy <redacted>

opencl: add general Q6_K mm and Q4_K mv (llama/19347)

* opencl: add general q6_k mm

* opencl: refine condition for q6_K mm

* opencl: add general q4_K mv

* opencl: fix whitespace

ggml : unary ops support non-cont src0 + metal F16 unary ops (llama/19511)

* ggml : unary ops support non-cont src0

* metal : support F16 unary ops + fix ELU

metal : extend l2_norm support for non-cont src0 (llama/19502)

hexagon: Add ARGSORT, DIV, SQR, SQRT, SUM_ROWS, GEGLU (llama/19406)

* hexagon: add ARGSORT op

Co-authored-by: Yarden Tal <redacted>
* hexagon: argsort reject tensors with huge rows for now

* Adding support for DIV,SQR,SQRT,SUM_ROWS ops in hexagon backend

* hexagon : Add GEGLU op

* hexagon: fix editor config check

* hexagon: rewrite and optimize binary ops ADD/SUB/MUL/DIV/ADD_ID to use DMA

---------

Co-authored-by: Yarden Tal <redacted>
Co-authored-by: Manohara Hosakoppa Krishnamurthy <redacted>

ggml : extend bin bcast for permuted src1 (llama/19484)

* tests : extend bin bcast for permuted src1

* cont : extend bin support

* cont : s0 is always 1

* tests : simplify

metal : consolidate unary ops (llama/19490)

CUDA : Update CCCL-tag for 3.2 to final release from RC (llama/19486)

CCCL 3.2 has been released since it was added to llama.cpp as part of
the backend-sampling PR, and it makes sense to update from RC to final
released version.

https://github.com/NVIDIA/cccl/releases/tag/v3.2.0

Plug memory leaks and free resources on shutdown (llama/19315)

* Fix memory leaks in shader lib, backend, backend_context, buffer_context, and webgpu_buf_pool

* Free pools

* Cleanup

* More cleanup

* Run clang-format

* Fix arg-parser and tokenizer test errors that free an unallocated buffer

* Fix device lost callback to not print on device teardown

* Fix include and run clang-format

* remove unused unused

* Update binary ops

---------

Co-authored-by: Reese Levine <redacted>

test: fix IMROPE perf test case (llama/19465)

ggml-cpu: arm64: q6_K repack gemm and gemv (and generic) implementations (dotprod) (llama/19360)

* First working version of GEMM and GEMV

* interleave loads and compute

* Clang-format

* Added missing fallback. Removed tested TODO.

* Swap M and N to be consistent with the repack template convention

ggml : use noexcept overload for is_regular_file in backend registration (llama/19452)

using noexcept std::filesystem::directory_entry::is_regular_file
overload prevents abnormal termination upon throwing an error
(as caused by symlinks to non-existent folders on linux)

Resolves: #18560

CANN: Remove unnecessary wrapper for `gml_backend_buft_is_cann` (llama/18968)

CANN: implement quantized MUL_MAT_ID for MoE models (llama/19228)

Implement ggml_cann_mul_mat_id_quant function to support quantized matrix
multiplication for Mixture of Experts (MoE) architectures on CANN backend.

Key features:
- Support Q4_0 and Q8_0 quantized weight formats
- Use IndexSelect to dynamically route expert-specific weights based on indices
- Leverage WeightQuantBatchMatmulV2 for efficient quantized computation
- Handle automatic F16 type conversion for hardware compatibility
- Support both per-expert and broadcast input modes

Implementation details:
- Extract expert weights and scales using CANN IndexSelect operation
- Process each batch and expert combination independently
- Create proper tensor views with correct stride for matmul operations
- Automatic input/output type casting to/from F16 as needed

Testing: All test cases passed for supported types (F32, F16, Q4_0, Q8_0).

cuda : extend GGML_OP_PAD to work with non-cont src0 (llama/19429)

* cuda : extend GGML_OP_PAD to work with non-cont src0

* tests : add permuted pad

CUDA: Fix non-contig rope (llama/19338)

* Rename variables + fix rope_neox

Seems memory layout is shared with Vulkan so we can port fix from
https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/19299

* Fix rope_multi

* Fix rope_vision

* Fix rope_norm

* Rename ne* to ne0* for consistent variable naming

* cont : consistent stride names

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

sync : llama.cpp

metal : consolidate bin kernels (llama/19390)

* metal : refactor bin kernels

* cont

* cont : fix cv

metal : fix event synchronization in cpy_tensor_async (llama/19402)

ggml-webgpu: JIT compile binary operators and handle binding overlaps (llama/19310)

* ggml webgpu: port binary operators to use pre-wgsl

* Add binary.wgsl: unified shader with conditionals for all 4 ops

* Add gen_binary_shaders.cpp: build tool for using pre_wgsl preprocessor

* Remove bin_op.tmpl.wgsl and binary.wgsl (Python template)

* Update CMake to generate binary operator shaders at build time

* ggml-webgpu: migrate binary ops to JIT compilation with overlap handling

* port binary operators from AOT to pre-wgsl JIT compilation

* add src1=dst overlap handling for binary ops

* use compile-time workgroup size defines instead of runtime overrides

* ggml-webgpu: complete overlap handling for binary ops

* add support for inplace & overlap case in binding setup

* restructure conditional logic to handle all overlap cases

* ensure all buffer bindings are correctly assigned for edge cases

* ggml-webgpu: remove unused binary overlap cases

Remove src0==src1 binary overlap case that never occurs in practice.

* keep INPLACE (src0==dst), OVERLAP (src1==dst), DEFAULT

* remove unused src0==src1 and all-same variant

* refactor wgsl to eliminate duplication

sync : llama.cpp

sycl: add F16 support for GGML_OP_CEIL (llama/19306)

* Fix SYCL CEIL operator

* sycl: implement GGML_OP_CEIL

tests: reduce number of FA test permutations (llama/19381)

Only test non-F16 for head size 64 and 72 (one a multiple of QK, one not).

vulkan: For coopmat2 FA, use fp16 accumulators for the final result (llama/19376)

The cpu and cuda backends use fp16 for the VKQ accumulator type, this change
does the same for vulkan. This helps particularly with large head sizes which
are very register-limited.

I tried this for the coopmat1 path and it slowed down a bit. I didn't try for
scalar.

I applied the softmax bias that the cuda backend uses to avoid overflow,
although I was not able to reproduce the original bug without it.

vulkan: make FA mask/softcap enables spec constants (llama/19309)

* vulkan: make FA mask/softcap enables spec constants

* don't specialize for sinks

* bump timeout a little bit

metal : skip loading all-zero mask (llama/19337)

* metal : skip loading all-zero mask

* cont : minor

cuda : cuda graphs now compare all node params (llama/19383)

metal : adaptive CPU/GPU interleave based on number of nodes (llama/19369)

vulkan: Preprocess FA mask to detect all-neg-inf and all-zero. (llama/19281)

Write out a 2-bit code per block and avoid loading the mask when it
matches these two common cases.

Apply this optimization when the mask is relatively large (i.e. prompt
processing).

metal : add diag (llama/19330)

vulkan: fix GPU deduplication logic. (llama/19222)

* vulkan: fix GPU deduplication logic.

As reported in https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/19221, the
(same uuid, same driver) logic is problematic for windows+intel igpu.

Let's just avoid filtering for MoltenVK which is apple-specific, and
keep the logic the  same as before 88d23ad5 - just dedup based on UUID.

Verified that MacOS + 4xVega still reports 4 GPUs with this version.

* vulkan: only skip dedup when both drivers are moltenVk

vulkan: Set k_load_shmem to false when K is too large (llama/19301)

vulkan: fix non-contig rope (llama/19299)

metal : add missing includes (llama/19348)

tests : add non-cont, inplace rope tests (llama/19296)

* tests : add non-cont, inplace rope tests

* cont : exercise dim 3

Co-authored-by: Jeff Bolz <redacted>
* cont : more dim3 exercises

---------

Co-authored-by: Jeff Bolz <redacted>

ggml-virtgpu: make the code thread safe (llama/19204)

* ggml-virtgpu: regenerate_remoting.py: add the ability to deprecate a function

* ggml-virtgpu: deprecate buffer_type is_host remoting

not necessary

* ggml-virtgpu: stop using static vars as cache

The static init isn't thread safe.

* ggml-virtgpu: protect the use of the shared memory to transfer data

* ggml-virtgpu: make the remote calls thread-safe

* ggml-virtgpu: backend: don't continue if couldn't allocate the tensor memory

* ggml-virtgpu: add a cleanup function for consistency

* ggml-virtgpu: backend: don't crash if buft->iface.get_max_size is missing

* fix style and ordering

* Remove the static variable in apir_device_get_count

* ggml-virtgpu: improve the logging

* fix review minor formatting changes

ggml-cpu: use LUT for converting e8->f32 scales on x86 (llama/19288)

* ggml-cpu: use LUT for converting e8->f32 scales on x86

* add dispatch based on macro

metal : add solve_tri (llama/19302)

vulkan: disable coopmat1 fa on Nvidia Turing (llama/19290)

CUDA: use mmvq for mul-mat-id for small batch sizes (llama/18958)

* CUDA: use mmvq for mul-mat-id for small batch sizes

* add mmvq too

* Fix perf issue on ampere. Use mmvf mm-id only for non-nvidia GPUs

* templatize multi_token_path

metal : minor cleanup (llama/19251)

CUDA: Fix loop unrolling for BW in mul_mat_q_stream_k_fixup (llama/19053)

By providing stride_* variables as size_t (i.e., 64-bit) the compiler can
correctly unroll the [two for-loops](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/557515be1e93ed8939dd8a7c7d08765fdbe8be31/ggml/src/ggml-cuda/mmq.cuh#L3789-L3816)
on BW. This gives some perf for prefill/pp phase on BW, while not affecting
other SMs:

| GPU                                                     | Model                 | Test   |   t/s master |   t/s osimons/fix_bw_mmq_fixup_kernel |   Speedup |
|:--------------------------------------------------------|:----------------------|:-------|-------------:|--------------------------------------:|----------:|
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation                          | gpt-oss 20B MXFP4 MoE | pp8096 |      8404.05 |                               8375.79 |      1.00 |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation                          | llama 3B Q4_K_M       | pp8096 |     16148.93 |                              16019.60 |      0.99 |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation                          | llama 8B Q4_0         | pp8096 |      8008.29 |                               7978.80 |      1.00 |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation                          | nemotron_h 9B BF16    | pp8096 |      4263.16 |                               4248.53 |      1.00 |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation                          | nemotron_h 9B Q4_K_M  | pp8096 |      5165.11 |                               5157.43 |      1.00 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | gpt-oss 20B MXFP4 MoE | pp8096 |     12582.80 |                              12758.37 |      1.01 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | llama 3B Q4_K_M       | pp8096 |     16879.10 |                              17619.47 |      1.04 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | llama 8B Q4_0         | pp8096 |     10649.90 |                              10982.65 |      1.03 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | nemotron_h 9B BF16    | pp8096 |      7717.73 |                               7716.22 |      1.00 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition | nemotron_h 9B Q4_K_M  | pp8096 |      7301.90 |                               7370.38 |      1.01 |

ggml: added cleanups in ggml_quantize_free (llama/19278)

Add missing cleanup calls for IQ2_S, IQ1_M quantization types and IQ3XS with 512 blocks during quantization cleanup.

cuda : revert CUDA_SCALE_LAUNCH_QUEUES override until investigated (llama/19227)

Hangs were reported on Jetson Orin AGX if we set CUDA_SCALE_LAUNCH_QUEUES=4x. Reverting the previous PR (#19042) and updating the document to consider setting CUDA_SCALE_LAUNCH_QUEUES=4x for faster throughput on multi-GPU systems.

opencl: refactor some ops, concat, repeat, tanh and scale (llama/19226)

* opencl: refactor concat

* opencl: refactor repeat

* opencl: refactor tanh

* opencl: enable fp16 for tanh

* opencl: refactor scale

* opencl: fix unused variables

ggml-cpu: FA split across kv for faster TG (llama/19209)

* ggml-cpu: split across kv for faster TG

* simplify sinks application

* add ref impl

Remove support for Nvidia & AMD GPU, because the oneAPI plugin for Nvidia & AMD GPU is unavailable: download/installation channels are out of work. (llama/19246)

User can't build up the software for Nvidia & AMD GPU.
rm the oneMath since it is only used in NV and AMD code path.

sycl: implement GGML_OP_TOP_K (llama/19242)

metal : support virtual devices (llama/18919)

* metal : support virtual devices

* cont : manage buffer type context memory

* metal : add events

* cont : implement cpy_tensor_async

ggml-backend: fix async set/get fallback sync (llama/19179)

docs : Minor cleanups (llama/19252)

* Update old URLs to github.com/ggml-org/

* Bump copyrights

Remove pipeline cache mutexes (llama/19195)

* Remove mutex for pipeline caches, since they are now per-thread.

* Add comment

* Run clang-format

* Cleanup

* Run CI again

* Run CI once more

* Run clang-format

Bump cmake max version (needed for Windows on Snapdragon builds) (llama/19188)

* Bump max cmake version (needed for Windows on Snapdragon builds)

* cmake: move max version setting into ggml/CMakeLists

ggml-hexagon: flash-attention and reduce-sum optimizations (llama/19141)

* wip

* ggml-hexagon: add vectorized dot product function for FP32 and FP16 accumulation

* ggml-hexagon: optimize dot product functions for FP16 and FP32 with new vectorized implementations

* wip

* ggml-hexagon: optimize hvx_vec_dump_f32_n and hvx_vec_reduce_sum_qf32x2 functions for improved performance

* ggml-hexagon: refactor dot product functions to use a common loading function for improved readability

* optimize vector dot product functions to use unified reduction for improved performance

* wip

* ggml-hexagon: add vectorized dot product function for FP32 and FP16 accumulation

* ggml-hexagon: optimize dot product functions for FP16 and FP32 with new vectorized implementations

* wip

* ggml-hexagon: optimize hvx_vec_dump_f32_n and hvx_vec_reduce_sum_qf32x2 functions for improved performance

* ggml-hexagon: refactor dot product functions to use a common loading function for improved readability

* optimize vector dot product functions to use unified reduction for improved performance

* hexagon: optimize reduce-sum for v75+

* hexagon: always keep row_sums in sf/fp32

* ggml-hexagon: enhance directory checks for HEXAGON_SDK_ROOT and HEXAGON_TOOLS_ROOT

* fix compiling error after rebase

---------

Co-authored-by: Max Krasnyansky <redacted>

opencl: add optimized q8_0 mm kernel for adreno (llama/18871)

* Add Q8_0 OpenCL kernel

Co-authored-by: yunjie <redacted>
* opencl: fix build for non-adreno

* opencl: refactor q8_0

* opencl: enforce subgroup size of 64 for adreno for q8_0

* For A750 and older generations, subgroup size can be 64 or 128.
  This kernel assumes subgroup size 64.

* opencl: suppress warning when adreno kernels are disabled

---------

Co-authored-by: yunjie <redacted>
Co-authored-by: Li He <redacted>

Correctly fetch q8_1 quantize pipeline in test as needed by 8a3519b (llama/19194)

tests : add GQA=20 FA test (llama/19095)

ci : remove "Release" word from the title of the release

ggml : bump version to 0.9.6 (#1423)

cmake : remove unused file (#1419)

sync : whisper.cpp

cuda : fix compile warnings (whisper/0)

sync : llama.cpp

add tensor type checking as part of cuda graph properties (llama/19186)

sycl: implement GGML_UNARY_OP_SOFTPLUS (llama/19114)

* sycl: add softplus unary op implementation

* sycl: add softplus unary op implementation

* docs(ops): mark SYCL SOFTPLUS as supported

* docs: update SYCL status for SOFTPLUS

sycl: implement GGML_OP_TRI (llama/19089)

* sycl: implement GGML_OP_TRI

* docs: update ops.md for SYCL TRI

* docs: regenerate ops.md

* docs: update SYCL support for GGML_OP_TRI

ggml-webgpu: improve flastAttention performance by software pipelining (llama/19151)

* webgpu : pipeline flash_attn Q/K loads in WGSL

* ggml-webgpu: unroll Q*K accumlation inner loop

* ggml-webgpu: vectorization

* ggml-webgpu: unrolling

* ggml-webgpu: remove redundant unrolling

* ggml-webgpu: restore the config

* ggml-webgpu: remove redundant comments

* ggml-webgpu: formatting

* ggml-webgpu: formatting and remove vectorization

* ggml-webgpu: remove unnecessary constants

* ggml-webgpu: change QKV buffer to read_write to pass validation

* ggml-webgpu: add explanation for the additional bracket around Q K accumulate

* Indentation and for -> if for tail

* Kick off CI on wgsl only commits

---------

Co-authored-by: Reese Levine <redacted>

hexagon: enable offloading to Hexagon on Windows on Snapdragon (llama/19150)

* hexagon: updates to enable offloading to HTP on WoS

* Update windows.md

* Update windows.md

* hexagon: enable -O3 optimizations

* hexagon: move all _WINDOWS conditional compilation to _WIN32

* hexagon: updates to enable offloading to HTP on WoS

* hexagon: use run-time vs load-time dynamic linking for cdsp driver interface

* refactor htp-drv

* hexagon: add run-bench.ps1 script

* hexagon: htdrv refactor

* hexagon: unify Android and Windows build readmes

* hexagon: update README.md

* hexagon: refactor htpdrv

* hexagon: drv refactor

* hexagon: more drv refactor

* hexagon: fixes for android builds

* hexagon: factor out dl into ggml-backend-dl

* hexagon: add run-tool.ps1 script

* hexagon: merge htp-utils in htp-drv and remove unused code

* wos: no need for getopt_custom.h

* wos: add missing CR in htpdrv

* hexagon: ndev enforecement applies only to the Android devices

* hexagon: add support for generating and signing .cat file

* hexagon: add .inf file

* hexagon: working auto-signing and improved windows builds

* hexagon: futher improve skel build

* hexagon: add rough WoS guide

* hexagon: updated windows guide

* hexagon: improve cmake handling of certs and logging

* hexagon: improve windows setup/build doc

* hexagon: more windows readme updates

* hexagon: windows readme updates

* hexagon: windows readme updates

* hexagon: windows readme updates

* hexagon: windows readme updates

* Update windows.md

* Update windows.md

* snapdragon: rename docs/backend/hexagon to docs/backends/snapdragon

Also added a power shell script to simplify build env setup.

* hexagon: remove trailing whitespace and move cmake requirement to user-presets

* hexagon: fix CMakeUserPresets path in workflow yaml

* hexagon: introduce local version of libdl.h

* hexagon: fix src1 reuse logic

gpt-oss needs a bigger lookahead window.
The check for src[1] itself being quantized was wrong.

---------

Co-authored-by: Max Krasnyansky <redacted>

cuda : fix nkvo, offload and cuda graph node properties matching (llama/19165)

* cuda : fix nkvo

* cont : more robust cuda graph node property matching

* cont : restore pre-leafs implementation

* cont : comments + static_assert

HIP: add mmf for CDNA (llama/18896)

* refactor mmf rows_per_block

* speed up compile

* pass cdna compile

* fix cuda error

* clean up mmf

* f32 mmf

* clean float mma

* fix mmf error

* faster mmf

* extend tile k

* fix compile error

* Revert "extend tile k"

This reverts commit 4d2ef3d483932659801a59a5af0b6b48f6ffd5c7.

* fix smem overflow

* speed up compiling mmf

* speed up compile for hip

* 512 block for cdna

* config pad size

* fix as comment

* update select logic

* move some code to cuh

* fix as comment

* correct cdna3 config

---------

Co-authored-by: zhang hui <redacted>

ggml-zendnn : resolve ZenDNN backend cross-module symbol dependency (llama/19159)

CUDA: refactor topk-moe to enable more models (GLM 4.7, Nemotron etc.) (llama/19126)

sycl: fix norm kernels: l2_norm, group_norm, rms_norm by remove assert to support more cases (llama/19154)

Co-authored-by: Neo Zhang Jianyu <redacted>

Vulkan Flash Attention Coopmat1 Refactor (llama/19075)

* vulkan: use coopmat for flash attention p*v matrix multiplication

* fix P loading issue

* fix barrier position

* remove reduction that is no longer needed

* move max thread reduction into loop

* remove osh padding

* add bounds checks and padding

* remove unused code

* fix shmem sizes, loop duration and accesses

* don't overwrite Qf, add new shared psh buffer instead

* add missing bounds checks

* use subgroup reductions

* optimize

* move bounds check, reduce barriers

* support other Bc values and other subgroup sizes

* remove D_split

* replace Of register array with shared memory Ofsh array

* parallelize HSV across the rowgroups

* go back to Of in registers, not shmem

* vectorize sfsh

* don't store entire K tile in shmem

* fixes

* load large k tiles to shmem on Nvidia

* adapt shared memory host check function to shader changes

* remove Bc 32 case

* remove unused variable

* fix missing mask reduction tmspsh barrier

* fix mask bounds check

* fix rowmax f16 under/overflow to inf

* fix flash_attn_cm2 BLOCK_SIZE preprocessor directives

ggml-sycl: remove unused syclcompat header (llama/19140)

The syclcompat/math.hpp is not used anymore. The change that intrduced it was successfuly reverted (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/17826).
This include path will become obsolete and dropped in oneAPI 2026.0 effectively breaking ggml-sycl builds.

vulkan: handle device dedup on MacOS + Vega II Duo cards (llama/19058)

Deduplication here relied on the fact that vulkan would return unique
UUID for different physical GPUs. It is at the moment not always the case.
On Mac Pro 2019 running Mac OS, with 2 Vega II Duo cards (so, 4 GPU total),
MotlenVK would assign same UUID to pairs of GPUs, unless they
are connected with Infinity Fabric.

See more details here: KhronosGroup/MoltenVK#2683.

The right way is to fix that in MoltenVK, but until it is fixed,
llama.cpp would only recognize 2 of 4 GPUs in such configuration.

The deduplication logic here is changed to only filter GPUs if UUID is
same but driver is different.

ggml: new backend for Virglrenderer API Remoting acceleration (v2) (llama/18718)

ggml-cpu: arm64: Q4_K scale unroll and vectorization (llama/19108)

cuda : fix "V is K view" check for non-unified KV cache (llama/19145)

CUDA: tune GLM 4.7 Flash FA kernel selection logic (DGX Spark) (llama/19142)

ggml webgpu: Split shared state (webgpu_context) into global state and per-thread state (llama/18976)

* Squashed commit of the following:

commit b3c6bf4b0450d8d452b934df27a0fb7cb53cd755
Author: Abhijit Ramesh <redacted>
Date:   Mon Dec 1 18:29:00 2025 -0800

    ggml webgpu: fix xielu parameter passing (llama/11)

    The XIELU operation was incorrectly using static_cast to convert
    float parameters to uint32_t, which converted numeric values instead
    of preserving IEEE 754 bit patterns. This caused incorrect values
    to be interpreted by the GPU shader.

    * Use reinterpret_cast to preserve float bit patterns when passing
      through uint32_t params buffer
    * Update WGSL shader parameter types from u32 to f32
    * Re-enable XIELU support (was disabled due to numerical issues)

    Fixes NMSE test failures for XIELU operation on WebGPU backend.

commit 5ca9b5e49ea7cddc9ab7c8b43a11a9c76a4dff4a
Author: neha-ha <redacted>
Date:   Tue Nov 18 12:17:00 2025 -0800

    Refactored pipelines and workgroup calculations (llama/10)

    * refactored pipelines

    * refactored workgroup calculation

    * removed commented out block of prior maps

    * Clean up ceiling division pattern

    ---------

Co-authored-by: Neha Abbas <redacted>
Co-authored-by: Reese Levine <redacted>
Author: James Contini <redacted>
Date:   Wed Oct 29 23:13:06 2025 -0700

    formatted embed wgsl and ggml-webgpu.cpp

commit e1f6baea31645e5d96ad53664acae856f74b96f4
Author: James Contini <redacted>
Date:   Wed Oct 29 23:08:37 2025 -0700

    implemented REPL_Template support and removed bug in unary operators kernel

commit 8c70b8fece445cdc9a8c660dbddbf201e52da2bb
Author: James Contini <redacted>
Date:   Wed Oct 15 16:14:20 2025 -0700

    responded and dealt with PR comments

commit f9282c660c10dec4487d434549bdb707a9cd9f37
Author: James Contini <redacted>
Date:   Sun Oct 12 13:41:41 2025 -0700

    removed unnecesarry checking if node->src[1] exists for unary operators

commit 4cf28d7dec41c29186d66152735b244c5699f9dc
Author: James Contini <redacted>
Date:   Sun Oct 12 13:32:45 2025 -0700

    All operators (inlcluding xielu) working

commit 74c6add1761a59d2c2ff60b60e8ad3c8300f6d3e
Author: James Contini <redacted>
Date:   Fri Oct 10 13:16:48 2025 -0700

    fixed autoconfig

commit 362749910be4f0120c8ffb21ceddeb7d2c088e51
Author: James Contini <redacted>
Date:   Fri Oct 10 13:10:46 2025 -0700

    removed vestigial files

commit cb0858333785757804c5104e59c4981843207c16
Author: James Contini <redacted>
Date:   Fri Oct 10 12:59:32 2025 -0700

    abides by editor-config

commit 5360e2852a4b51197d7d67d0a5d42e908b02d7ed
Author: James Contini <redacted>
Date:   Fri Oct 10 12:45:57 2025 -0700

    rms_norm double declaration bug atoned

commit 7b09baa4aa53711be5a126043670cc182c78bfcd
Merge: 8a6ec843 74b8fc17
Author: James Contini <redacted>
Date:   Fri Oct 10 11:50:03 2025 -0700

    resolving merge conflicts

commit 8a6ec843a50ab82f8cef59b4558eb63f318ba02d
Author: James Contini <redacted>
Date:   Wed Oct 8 18:06:47 2025 -0700

    unary operators pass ggml tests

commit c3ae38278a2db236adc5912c9140e4f0d63f2c19
Author: James Contini <redacted>
Date:   Wed Oct 1 16:22:40 2025 -0700

    neg passes backend test

commit aa1c9b2f8877a405470ca56709c42a1fd43713de
Author: James Contini <redacted>
Date:   Tue Sep 30 23:55:27 2025 -0700

    neg f16xf32xip builds and runs, havent actually ran a model that uses neg kernel yet though

Co-authored-by: James Contini <redacted>
Co-authored-by: Neha Abbas <redacted>
Co-authored-by: Abhijit Ramesh <redacted>
* Remove extra code and format

* Add ops documentation (finally)

* ggml webgpu: add SOFTPLUS unary operator

Implements SOFTPLUS (log(1 + exp(x))) with f16/f32 support. Uses f32
precision for intermediate calculations to prevent f16 overflow.

* Add shader implementation and 4 variants (f32/f16, inplace/non-inplace)
* Register pipelines and device support
* Follow Vulkan backend numerical stability pattern

* ggml webgpu: add EXPM1 unary operator

Implements EXPM1 (exp(x) - 1) with f16/f32 support.

* Add shader implementation and 4 variants (f32/f16, inplace/non-inplace)
* Register pipelines and device support

* ggml webgpu: add FLOOR unary operator

Implements FLOOR (rounds down to nearest integer) with f16/f32 support.

* Add shader implementation and 4 variants (f32/f16, inplace/non-inplace)
* Register pipelines and device support

* ggml webgpu: add CEIL unary operator

Implements CEIL (rounds up to nearest integer) with f16/f32 support.

* Add shader implementation and 4 variants (f32/f16, inplace/non-inplace)
* Register pipelines and device support

* ggml webgpu: add ROUND unary operator

Implements ROUND (rounds to nearest integer) with f16/f32 support.

* Add shader implementation and 4 variants (f32/f16, inplace/non-inplace)
* Register pipelines and device support

* ggml webgpu: add TRUNC unary operator

Implements TRUNC (truncates towards zero) with f16/f32 support.

* Add shader implementation and 4 variants (f32/f16, inplace/non-inplace)
* Register pipelines and device support

* docs : update WebGPU support for unary operators (FLOOR, CEIL, ROUND, TRUNC, EXPM1, SOFTPLUS)

* Updates to webgpu get_memory

* Move shared state (webgpu_context) and device creation out of registration context, device context, and buffer context, and move into backend context

* Small cleanup

* Move Instance, Device, Adapter, Device creation, and capabilities to global state while moving Queue, pipelines, and buffers to per-thread state.

* Cleanups

* More cleanup

* Move staging_buf mutex to global context

* Resolve merge

* Resolve merge

* Resolve merge

* Clean up merge errors, delete forward declaration, and run clang-format

* Rename device_init to backend_init

* Move webgpu_context to backend_context

* Move buffer context members into global context and refactor function calls

* Run clang-format

* Remove commends

* Move parameter buffers to per-thread, add single memset_tensor param buf

* Fix CI compilation issue

* Fix builds for emscripten not supporting subgroups

* cleanup

* cleanup

---------

Co-authored-by: Reese Levine <redacted>

ggml-zendnn : update ZenDNN git tag to main branch (llama/19133)

CUDA: tune GLM 4.7 Flash FA kernel selection logic (llama/19097)

ggml-cpu: aarm64: q6_K repack gemm and gemv (and generic) implementations (i8mm) #18860 (llama/18888)

* Boilerplate for q6_K repack

* q6_K repack to q6_Kx8 implementation

Signed-off-by: Alberto Cabrera <redacted>
* q6_K generic gemv and gemm

* wip, gemm_q6_K 8x8

* Still WIP: loading of q8s, q6h and q6l

* first working version of q6_K gemm

* Moved q6 loads outside of sb block, Unrolled inner loop

* Replaced modulo with mask

* First implementation of GEMV

* ggml_vdotq_s32 -> vdotq_s32

* Reduce width of accumulators in q6_K gemv

* Bsums instead of calc bias. Preload scales to use vget_lane. Unroll.

* Reuse scales in GEMM (same GEMV opt)

* Added todos for bsum and different qh repack

* Arch fallback

* VSLIQ for merging qh adn ql

* Removed TODO, already tested

* Apply suggestions

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
* Removed unused import

---------

Signed-off-by: Alberto Cabrera <redacted>
Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

Reduce CPU-side stalls due to the CUDA command buffer being full (llama/19042)

* [CUDA] Reduce CPU-side stalls due to the CUDA command buffer being full

With pipeline parallelism, during prompt processing, the CPU-side CUDA command buffer gets full, stalling the CPU. Due to this, enough work doesn't get submitted to the GPU, causing bubbles in the GPU timeline.
Fix this by setting the CUDA environment variable CUDA_SCALE_LAUNCH_QUEUES to 4x to increase the command buffer size.

* Set the env variable in the CUDA backend registry allocation

* Add link to PR in code comment

* Remove warning logs and update documentation

ggml-cpu: Enable FP16 MMA kernels on PPC (llama/19060)

opencl: add flattened q6_K mv (llama/19054)

sync : llama.cpp

CUDA: fix padding of GQA to power of 2 in FA (llama/19115)

CUDA: faster FA for GQA > 1 but not power of 2 (llama/19092)

metal : fix recommendedMaxWorkingSetSize availability on legacy iOS/macOS (llama/19088)

Co-authored-by: chenbin11 <redacted>

ggml-cpu: Use tiled FA for prompt-processing (llama/19012)

* ggml-cpu: Use tiled FA for prompt-processing

the FA performance is gimped on CPU on long contexts because it essentially uses a vector kernel. This PR adds a tiled FA for PP. Perf tuning for tile sizes done on a AMD EPYC single-socket 64-c machine.

* fix out of bounds for mask

* skip rows where there are all masks

* skip tile if mask is inf

* store mask in worksize

* check inf tile earlier