cuda : fix CUDA_FLAGS not being applied (llama/10403)

sync : llama.cpp

sycl : Add option to set the SYCL architecture for all targets (llama/10266)

* Add option to set the SYCL architecture for all targets
* Convert GGML_SYCL_HIP_TARGET to the more generic GGML_SYCL_ARCH option
* Document that setting GGML_SYCL_ARCH can improve the performance

vulkan: Optimize soft_max (llama/10301)

* vulkan: Optimize soft_max

Large soft_max could already saturate memory, but small/medium sizes were
pretty slow. The bulk of the gains for them comes from using a smaller
workgroup size, and making the workgroup size match the subgroup size also
makes the barriers much cheaper.

Cache some values in locals to avoid refetching/recomputing. And stamp
out a few "template instantiations" so smaller cases will fully unroll.

Add a missing early return for OOB rows. This happens when there are more
than 512 rows and the dispatch is 512 x H.

* vulkan: Further soft_max optimizations

Restore the workgroup size of 512 case, use it for >1024.

Use unrollable loops for more iteration counts.

sycl: Revert MUL_MAT_OP support changes (llama/10385)

cuda : only use native when supported by cmake (llama/10389)

vulkan: remove use of null initializer (llama/10372)

Seems like this isn't working for vulkan-over-metal when the array is sized
by a spec constant. Maybe a spirv-cross limitation?

metal : fox offset integer overflows in im2col (#1015)

-- While running StableDiffusion.cpp locally with Metal some offsets overflow and results in incorrect calculations

sync : llama.cpp

ggml-ci

Vulkan: Fix device info output format specifiers (llama/10366)

* Vulkan: Fix device info output format specifiers

* Vulkan: Use zu printf specifier for size_t instead of ld

metal : add `GGML_UNARY_OP_ELU` kernel (#1018)

sync : llama.cpp

ggml-ci

CUDA: fix MMV kernel being used for FP16 src1 (llama/10357)

sync : llama.cpp

ggml-ci

CMake: fix typo in comment [no ci] (llama/10360)

llama : only use default buffer types for the KV cache (llama/10358)

metal : refactor kernel args into structs (llama/10238)

* metal : add kernel arg structs (wip)

* metal : fattn args

ggml-ci

* metal : cont + avoid potential int overflow [no ci]

* metal : mul mat struct (wip)

* cont : mul mat vec

* cont : pass by reference

* cont : args is first argument

* cont : use char ptr

* cont : shmem style

* cont : thread counters style

* cont : mul mm id

ggml-ci

* cont : int safety + register optimizations

ggml-ci

* metal : GGML_OP_CONCAT

ggml-ci

* metal : GGML_OP_ADD, GGML_OP_SUB, GGML_OP_MUL, GGML_OP_DIV

* metal : GGML_OP_REPEAT

* metal : GGML_OP_CPY

* metal : GGML_OP_RMS_NORM

* metal : GGML_OP_NORM

* metal : add TODOs for rest of ops

* ggml : add ggml-metal-impl.h

ggml-ci

ggml : fix undefined reference to 'getcpu' (llama/10354)

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/10352

CUDA: remove DMMV, consolidate F16 mult mat vec (llama/10318)

CMake: default to -arch=native for CUDA build (llama/10320)

ggml : fix possible buffer use after free in sched reserve (llama/9930)

ggml : inttypes.h -> cinttypes (llama/0)

ggml-ci

ggml : adapt AMX to tensor->grad removal (llama/0)

ggml-ci

ggml : fix compile warnings (llama/0)

ggml-ci

llamafile : fix include path (llama/0)

ggml-ci

vulkan: Optimize some mat-vec mul quant shaders (llama/10296)

Compute two result elements per workgroup (for Q{4,5}_{0,1}). This reuses
the B loads across the rows and also reuses some addressing calculations.
This required manually partially unrolling the loop, since the compiler
is less willing to unroll outer loops.

Add bounds-checking on the last iteration of the loop. I think this was at
least partly broken before.

Optimize the Q4_K shader to vectorize most loads and reduce the number of
bit twiddling instructions.

ggml : optimize Q4_0 into Q4_0_X_Y repack (llama/10324)

Make updates to fix issues with clang-cl builds while using AVX512 flags (llama/10314)

ggml: new optimization interface (#988)

* ggml: new optimization interface

remove test2.c, test3.c

store adamw params in tensor

move grads from tensor to graph

* avoid segfault upon API misuse

* add ggml-opt.h to public headers

* remove dependence of ggml-opt.cpp on ggml-cpu.h

ggml : remove duplicated sources from the last sync (#1017)

* ggml : remove duplicated sources from the last sync

ggml-ci

* cont : remove FindSIMD.cmake [no ci]

sync : llama.cpp

ggml-ci

ggml : fix some build issues

sync : leftovers (#0)

ggml-ci

test-dup : minor fix

ggml-ci

cmake : restore CMakeLists.txt (llama/10256)

ggml-ci

AVX BF16 and single scale quant optimizations (llama/10212)

* use 128 bit loads (i've tried 256->128 to death and its slower)

* double accumulator

* avx bf16 vec dot

* +3% q4_0 inference

* +7% tg +5% pp compared to master

* slower f16c version, kep for reference

* 256b version, also slow. i tried :)

* revert f16

* faster with madd

* split to functions

* Q8_0 and IQ4_NL, 5-7% faster

* fix potential overflow (performance reduced)

* 16 bit add for q4_0 only

* merge

sycl: Use syclcompat::dp4a (llama/10267)

* sycl: Use syclcompat::dp4a

* Using the syclcompat version allow the compiler to optimize the
  operation with native function

* Update news section

* Update CI Windows oneAPI version to 2025.0

* Reword doc

* Call syclcompat::dp4a inside dpct::dp4a

This reverts commit 90cb61d692d61360b46954a1c7f780bd2e569b73.

backend cpu: add online flow for aarch64 Q4_0 GEMV/GEMM kernels (llama/9921)

* backend-cpu: add online flow for aarch64 Q4_0 GEMV/GEMM kernels

---------

Co-authored-by: Diego Devesa <redacted>

ggml : build backends as libraries (llama/10256)

* ggml : build backends as libraries

---------

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>
Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
Co-authored-by: R0CKSTAR <redacted>

scripts : update sync llama.cpp

sync : whisper.cpp

cmake : fix ppc64 check (whisper/0)

ggml : vulkan logs (whisper/2547)

sync : llama.cpp

ggml-ci

sycl : Fixes to broken builds and test-backend-ops (llama/10257)

* Fixes broken build for the SYCL CUDA backend caused by non-explicit gemm call in outprod (merged in with RWKV6 in
Optimize RWKV6 Operator Naming and Implement Multi-core CPU/ SYCL Acceleration #10133)

* Marks permuted MUL_MAT as unsupported to be able to run test-backend-ops

* Fixes asserts in norm to fix debug builds.

vulkan: Optimize contiguous copies (llama/10254)

* tests: Fix memory bandwidth calculation for perf tests

Add a flops calculation for flash attention.

Add one GGML_OP_CPY perf test.

* vulkan: Optimize contiguous copies

Add a variant of the copy shader for when the tensors are contiguous. Avoid
the complex addressing calculations, and do four elements per invocation
to hide some other overhead.

Apply similar changes to the scale shader, since scale is always contiguous.

Add a "progress bar" for shader compiles.

vulkan: Throttle the number of shader compiles during the build step. (llama/10222)

Fixes #9582

Spawning too many concurrent copies of glslc leads to "Failed to create pipes"
errors on Linux. This change applies the same throttling we use for
multithreaded pipeline creation.

metal : more precise Q*K in FA vec kernel (llama/10247)

vulkan: Fix newly added tests for permuted mul_mat and 1D im2col (llama/10226)

metal : reorder write loop in mul mat kernel + style (llama/10231)

* metal : reorder write loop

* metal : int -> short, style

ggml-ci

metal : fix build and some more comments (llama/10229)

metal : fix F32 accumulation in FA vec kernel (llama/10232)

metal : hide debug messages from normal log

ggml: fix zero division in ‘dne’ calculation in CUDA COUNT_EQUAL operator when ‘ne’ is small (#10213)

ggml : optimize llamafile cpu matrix multiplication for ppc64le (llama/10156)

This change upstreams llamafile's cpu matrix
multiplication kernels for ppc64le using MMA
builtins for FP32 datatype.

This change results in a consistent 90%
improvement in input processing time, and 20%
to 80% improvement in output processing time,
across various batch sizes.

The patch is tested with Meta-Lllama-3-8B,
Mistral-7B, Llama-2-7B-chat-hf models on a
IBM POWER10 machine.

Signed-off-by: Amrita H S <redacted>

metal : opt-in compile flag for BF16 (llama/10218)

* metal : opt-in compile flag for BF16

ggml-ci

* ci : use BF16

ggml-ci

* swift : switch back to v12

* metal : has_float -> use_float

ggml-ci

* metal : fix BF16 check in MSL

ggml-ci

metal : improve clarity (minor) (llama/10171)

metal : optimize FA kernels (llama/10171)

* ggml : add ggml_flash_attn_ext_get_prec

* metal : use F16 precision in FA kernels

ggml-ci

* metal : minor clean-up

* metal : compile-guard bf16 FA kernels

ggml-ci

* build : remove obsolete compile flag [no ci]

* metal : prevent int overflows [no ci]

* cuda : disable BF16 FA

ggml-ci

* metal : fix BF16 requirement for FA kernels

ggml-ci

* make : clean-up [no ci]

sync : llama.cpp

ggml-ci

ggml : add ggml-cpu.h to the public headers (llama/10204)

fix q4_0_8_8 format for corrupted tokens issue (llama/10198)

Co-authored-by: EC2 Default User <redacted>

Optimize RWKV6 Operator Naming and Implement Multi-core CPU/ SYCL Acceleration (llama/10133)

* rwkv6: rename to wkv6

* rwkv6: support avx2 avx512 armv8 armv9

* rwkv6: update cuda file name

* rwkv6: rename params

* wkv on sycl

* sycl: add some ops

* sycl: Enhance OP support judgment

* wkv6: drop armv9 and tranfer to GGML style

ggml-ci

* sync : ggml

* update the function to use appropriate types

* fix define error

* Update ggml/src/ggml-cpu.c

* add appropriate asserts

* move element-wise functions outside

* put the declaration outside the loop

* rewrite to be more inline with the common pattern for distributing threads

* use recommended way GGML_TENSOR_LOCALS

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
Co-authored-by: Diego Devesa <redacted>
Co-authored-by: Plamen Minev <redacted>
Co-authored-by: Yuri Khrustalev <redacted>
Co-authored-by: Meng, Hengyu <redacted>

metal : add BF16 support (llama/8439)

* ggml : add initial BF16 support

ggml-ci

* metal : add mul_mat_id BF16 support

ggml-ci

* metal : check for bfloat support on the Metal device

ggml-ci

* metal : better var names [no ci]

* metal : do not build bfloat kernels when not supported

ggml-ci

* metal : try to fix BF16 support check

ggml-ci

* metal : this should correctly check bfloat support

metal : fix from ptr buffer name (llama/10189)

ggml : adjust is_first_call init value (llama/10193)

ggml-ci

metal : add quantized FA support (llama/10149)

* metal : add quantized FA (vec) support

ggml-ci

* metal : add quantized FA (non-vec) support

* metal : fix support check

ggml-ci

* metal : clean-up

* metal : clean-up (cont)

* metal : fix shared memory calc + reduce smem + comments

* metal : float-correctness

* metal : minor [no ci]

ggml : fix arch check in bf16_to_fp32 (llama/10164)

Q6_K AVX improvements (llama/10118)

* q6_k instruction reordering attempt

* better subtract method

* should be theoretically faster

small improvement with shuffle lut, likely because all loads are already done at that stage

* optimize bit fiddling

* handle -32 offset separately. bsums exists for a reason!

* use shift

* Update ggml-quants.c

* have to update ci macos version to 13 as 12 doesnt work now. 13 is still x86

sync : llama.cpp

ggml-ci

ggml : fix gelu tables initialization (llama/10172)

ggml : fix q4xx mat mul, increase ggml_aligned_malloc alignment (llama/10167)

fix build break on arm64 linux (llama/10166)

This fixes the build break from the recent changes
to move the CPU backend to separate files
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/10144

cuda : clear error after changing peer access (llama/10153)

metal : simplify f16 and f32 dequant kernels (llama/0)

metal : move dequantize templates to beginning of MSL source (llama/0)

CANN: adjust backend registry refactor. (llama/10158)

remove buffer->iface.get_name that used in cann as it was removed in backend registry refactor PR.

update tests and examples

sync : llama.cpp

ggml : move CPU backend to a separate file (llama/10144)

metal : minor fixup in FA kernel (llama/10143)

* metal : minor fixup in FA kernel

ggml-ci

* metal : use the unrolled loop variable

* metal : remove unused var

llama : add simple-chat example (llama/10124)

* llama : add simple-chat example

---------

Co-authored-by: Xuan Son Nguyen <redacted>

llama : use smart pointers for ggml resources (llama/10117)

vulkan : improve ggml_vk_create_buffer error handling (llama/9898)

ggml : remove ggml_scratch (llama/10121)

ggml-ci

build: fix build error in Windows env with OneAPI setup (llama/10107)

llama : fix buffer checks for mamba and rwk (llama/10111)

* llama : fix buffer checks for mamba and rwk

* llama : fix missing worst case flag during reserve

* cuda : fix supports_op for norm

* disable sched SET_CAUSE

ggml : check tensor name lengths in gguf files (llama/10100)

kompute: add mul_mat_q4_k shader (llama/10097)

This is a more or less direct translation from the Metal implementation
to GLSL.

Signed-off-by: Sergio Lopez <redacted>

kompute: add backend registry / device interfaces (llama/10045)

Get in line with the other backends by supporting the newer
backend/device registry interfaces.

Signed-off-by: Sergio Lopez <redacted>

ggml : fix memory leaks when loading invalid gguf files (llama/10094)

* ggml : fix gguf string leak when reading kv pairs fails

* ggml : avoid crashing with GGML_ABORT when the KV has an invalid type

* ggml : avoid crashing on failed memory allocations when loading a gguf file

ggml : add Q4_0_8_8 RISC-V GEMV and GEMM kernels (llama/10029)

* ggml : RISC-V vector gemv for q4_0_8x8

* ggml : Added WIP rvv q4_0_8x8 gemm

* ggml : Added initial implementation of rvv gemm

* ggml : optimize gemm to avoid register spillover

* ggml : Fix GCC rvv load alignment issue

* ggml : Format gemm rvv code

* ggml : Fix a typo in RVV q4_0_8_8 GEMM

llama : refactor model loader with backend registry (llama/10026)

ggml: Add POOL2D OP for GPU acceleration to the Vulkan backend in the MobileVLM model. (llama/9763)

* ggml: Add POOL2D OP for GPU ACC to the Vulkan.

- The MobileVLM model now supports inference acceleration through GPU by utilizing the Vulkan backend.
- A GGML_OP_POOL_2D shader has been added. (Pooling)
- The encoding performance of the CLIP model improved from 2.8s on the CPU to 0.7s on the GPU.

Signed-off-by: Changyeon Kim <redacted>
* [fix] Correct the incorrect order of the parameters.

fix casting to int.

Signed-off-by: Changyeon Kim <redacted>
---------

Signed-off-by: Changyeon Kim <redacted>

musa: workaround for Guilty Lockup in cleaning src0 (llama/10042)

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>

scripts : update sync

cmake : make it possible linking ggml as external lib (#1003)

metal : fix minor string leaks (#1004)

sync : whisper.cpp

ggml : alloc ggml_contexts on the heap (whisper/2525)

ggml : remove sync artifacts

ggml-ci