chat : hotfix gpt-oss jinja raising an exception (#15243)

* chat : hotfix gpt-oss jinja raising an exception

* fix

server : allow specifying reasoning_format in HTTP request (#15238)

readme : update infra list (#15234)

kv-cache : fix seq_rm with seq_id == -1 (#15226)

* kv-cache : fix seq_rm with seq_id == -1

ggml-ci

* cont : iterate over streams

ggml-ci

kv-cache : log (debug) all streams in find_slot (#15176)

This commit updates `llama_kv_cache_unified::find_slot` to log
information for all streams when debug is enabled.

The motivation for this change is that currently if a non-unified
kv-cache is used, then only one stream will be logged because the
code was currently uses `seq_to_stream[1]`.

convert : fix merge conflicts (#15229)

perplexity : update comments/error msg to use decode [no ci] (#15227)

This commit updates comments and error messages to use "decode" instead
of "eval" in perplexity.cpp.

The motivation for this is that `llama_eval` was renamed to
`llama_decode` a while ago, but the comments and error messages
still referred to "eval". This change ensures consistency and clarity.

convert : improve Mistral models integration (#14737)

* Improve Mistral models integration with llama.cpp

* Revert changes and fix gguf

* Revert change

* refactor convert_mistral_to_gguf.py in convert_hf_to_gguf.py

* Revert collateral

* Rename model name

* refactor

* revert

* remove duplicate

* Remove duplication code

* Fixes

* Fix flake issues

* Apply comments

* Apply comments

* Apply comments

* Fix remote

* add default chat template

* Revert

* nit

kleidiai: fix unsigned overflow bug (#15150)

* kleidiai: fix unsigned overflow bug

* address review comments

cuda: refactored ssm_scan and use CUB (#13291)

* cuda: refactored ssm_scan to use CUB

* fixed compilation error when when not using CUB

* assign L to constant and use size_t instead of int

* deduplicated functions

* change min blocks per mp to 1

* Use cub load and store warp transpose

* suppress clang warning

CUDA: add attention sinks for tile and wmma (#15178)

* CUDA: add attention sinks for tile and wmma

* Review: formatting changes + remove syncthreads from tile + remove warp_reduce_max from wmma

gguf-py : add Numpy MXFP4 de/quantization support (#15111)

* gguf-py : add MXFP4 de/quantization support

* ggml-quants : handle zero amax for MXFP4

server-bench: external OAI servers, sqlite (#15179)

* server-bench: external OAI servers, sqlite

* Update scripts/server-bench.py

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
* Update scripts/server-bench.py

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
* Update scripts/server-bench.py

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
* raise_for_status

---------

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>

ggml : fix field name when new ggml_backend (#14944)

vendor: sync minja (#15161)

* vendor: sync minja

* Update minja.hpp

* Apply suggestions from code review

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
---------

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>

CUDA: attention sinks for mma FlashAttention (#15157)

opencl: support sink in `soft_max` (attn sinks) (#15152)

convert : support non-mxfp4 HF model (#15153)

* convert : support non-mxfp4 HF model

* rm redundant check

* disable debug check

vulkan: support fattn sinks (#15126)

vulkan: Add env var to disable host visible vidmem (#15109)

llama : Support intern-s1 (#14875)

* support internvl

* support interns1

* resolve comments

* put interns1 in tensor mapping

* resolve comment

* move tokenizer changes to sub class

HIP: add cmake option to enable compiler output of kernel resource usage metrics (#15103)

ggml: Skip backend library linking code when GGML_BACKEND_DL=ON (#15094)

Any available libraries are found and loaded dynamically at runtime.

CUDA: GEMM for FP32/FP16/BF16 and ne11 <= 16 (#15131)

* CUDA: GEMM for FP32/FP16/BF16 and ne11 <= 16

scripts: fix crash when --tool is not set (#15133)

requirements : fix PyTorch uint64 compatibility (#15134)

This commit addresses an issue with the convert_hf_to_gguf script
which is currently failing with:
```console
AttributeError: module 'torch' has no attribute 'uint64'
```

This occurred because safetensors expects torch.uint64 to be available
in the public API, but PyTorch 2.2.x only provides limited support for
unsigned types beyond uint8 it seems. The torch.uint64 dtype exists but
is not exposed in the standard torch namespace
(see pytorch/pytorch#58734).

PyTorch 2.4.0 properly exposes torch.uint64 in the public API, resolving
the compatibility issue with safetensors. This also required torchvision
to updated to =0.19.0 for compatibility.

Refs: https://huggingface.co/spaces/ggml-org/gguf-my-repo/discussions/186#68938de803e47d990aa087fb
Refs: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/58734

ggml: Add basic SET_ROWS support in WebGPU (#15137)

* Begin work on set_rows

* Work on set rows

* Add error buffers for reporting unsupported SET_ROWS indices

* Remove extra comments

fix profiling crash (#15072)

opencl: add `swiglu_oai` and  `add_id` (#15121)

* opencl: add `swiglu-oai`

* opencl: add `add_id`

* opencl: add missing `add_id.cl`

chat : support Granite model reasoning and tool call (#14864)

Fixed name `-override-tensors` to `-override-tensor` (#15129)

ggml : fix fallback to CPU for ununsupported ops (#15118)

chat : fix yandex chat template (#15116)

chat : fix hunyuan auto-detection (#15114)

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>

CANN: add support for ACL Graph (#15065)

* feat(cann): add optional support for ACL Graph execution

This commit adds support for executing ggml computational graphs using
Huawei's ACL graph mode via the USE_CANN_GRAPH flag. The support can be
enabled at compile time using the CMake option:

    -DUSE_CANN_GRAPH=ON

By default, ACL graph execution is **disabled**, and the fallback path
uses node-by-node execution.

Key additions:
- CMake option  to toggle graph mode
- Graph capture and execution logic using
- Tensor property matching to determine whether graph update is required
- Safe fallback and logging if the environment variable LLAMA_SET_ROWS
  is unset or invalid

This prepares the backend for performance improvements in repetitive graph
execution scenarios on Ascend devices.

Signed-off-by: noemotiovon <redacted>
* Fix review comments

Signed-off-by: noemotiovon <redacted>
* remane USE_CANN_GRAPH to USE_ACL_GRAPH

Signed-off-by: noemotiovon <redacted>
* fix typo

Signed-off-by: noemotiovon <redacted>
---------

Signed-off-by: noemotiovon <redacted>

ggml: WebGPU disable SET_ROWS for now (#15078)

* Add paramater buffer pool, batching of submissions, refactor command building/submission

* Add header for linux builds

* Free staged parameter buffers at once

* Format with clang-format

* Fix thread-safe implementation

* Use device implicit synchronization

* Update workflow to use custom release

* Remove testing branch workflow

* Disable set_rows until it's implemented

* Fix potential issue around empty queue submission

* Try synchronous submission

* Try waiting on all futures explicitly

* Add debug

* Add more debug messages

* Work on getting ssh access for debugging

* Debug on failure

* Disable other tests

* Remove extra if

* Try more locking

* maybe passes?

* test

* Some cleanups

* Restore build file

* Remove extra testing branch ci

llama : add gpt-oss (#15091)

* oai moe

* compat with new checkpoint

* add attn sink impl

* add rope scaling yarn

* logits match with latest transformers code

* wip chat template

* rm trailing space

* use ggml_scale_bias

* rm redundant is_swa_all

* convert interleaved gate_up

* graph : fix activation function to match reference (#7)

* vocab : handle o200k_harmony special tokens

* ggml : add attention sinks support (#1)

* llama : add attn sinks

* ggml : add attn sinks

* cuda : add attn sinks

* vulkan : add support for sinks in softmax

remove unnecessary return

* ggml : add fused swiglu_oai op (#11)

* ggml : add fused swiglu_oai op

* Update ggml/src/ggml-cpu/ops.cpp

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
* update CUDA impl

* cont : metal impl

* add vulkan impl

* test-backend-ops : more test cases, clean up

* llama : remove unfused impl

* remove extra lines

---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
---------

Co-authored-by: slaren <redacted>
* repack mxfp4 upon conversion

* clean up a bit

* enable thinking

* add quick hack to render only some special tokens

* fix bf16 conversion

* remove vocab hack

* webui ok

* support chat parsing for gpt-oss

* fix webui

* direct mapping mxfp4, FINALLY

* force using mxfp4

* properly use lazy tensor

* ggml : add mxfp4

ggml : use e8m0 conversion instead of powf

Co-authored-by: Diego Devesa <redacted>
change kvalues_mxfp4 table to match e2m1 (#6)

metal : remove quantization for now (not used)

cuda : fix disabled CUDA graphs due to ffn moe bias

vulkan : add support for mxfp4

cont : add cm2 dequant

* ggml : add ggml_add_id (#13)

* ggml : add ggml_add_id

* add cuda impl

* llama : add weight support check for add_id

* perf opt

* add vulkan impl

* rename cuda files

* add metal impl

* allow in-place ggml_add_id

* llama : keep biases on CPU with --cpu-moe

* llama : fix compile error

ggml-ci

* cuda : add fallback for __nv_cvt_e8m0_to_bf16raw

ggml-ci

* cleanup

ggml-ci

* sycl : fix supports_op for MXFP4

ggml-ci

* fix Unknown reasoning format

* ggml-cpu : fix AVX build

ggml-ci

* fix hip build

ggml-ci

* cuda : add mxfp4 dequantization support for cuBLAS

ggml-ci

* ggml-cpu : fix mxfp4 fallback definitions for some architectures

ggml-ci

* cuda : fix version required for __nv_cvt_e8m0_to_bf16raw

---------

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

chat : only remove double bos/eos if added (#15086)

* only remove double bos/eos if added

* fix tests

readme : update hot topics (#15097)

sycl: fix mul_mat selection (#15092)

Fix `glm4moe` bug (#15088)

webui: fix markdown table (#15081)

* webui: fix markdown table

* webui: fix table display with themes

context : fix index overflow on huge outputs (#15080)

* context : fix overflow when re-ordering huge outputs

* context : fix logits size overflow for huge batches

llama : add --n-cpu-moe option (#15077)

* llama : add --n-cpu-moe option

Keeps the MoE weights of the first N layers in the CPU

imatrix : warn when GGUF imatrix is saved without .gguf suffix (#15076)

* imatrix : add warning when suffix is not .gguf for GGUF imatrix

* imatrix : only warn about suffix when output format is unspecified

cmake: Add GGML_BACKEND_DIR option (#15074)

* cmake: Add GGML_BACKEND_DIR option

This can be used by distributions to specify where to look for backends
when ggml is built with GGML_BACKEND_DL=ON.

* Fix phrasing

gguf-py : add --chat-template-file to gguf_new_metadata (#15075)

model: support GLM 4.5 family of models (#14939)

* model: Add GLM 4.5 (#14921)

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
* Merge in PR suggestions

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
* model: Add GLM 4.5 family of models (#14921)

1. Updated tensor_mapping.py with NextN tensor mappings

- Added proper tensor mappings for all NextN/MTP tensors in /Users/samm/git/llama.cpp/gguf-py/gguf/tensor_mapping.py
- Added mappings for: eh_proj, embed_tokens, enorm, hnorm, shared_head.head, shared_head.norm

2. Added num_nextn_predict_layers configuration

- Added LLM_KV_NUM_NEXTN_PREDICT_LAYERS constant to llama-arch.h and llama-arch.cpp
- Added num_nextn_predict_layers field to llama_hparams struct
- Updated GLM4_MOE parameter loading in llama-model.cpp to read this parameter
- Modified tensor loading logic to conditionally load NextN tensors based on num_nextn_predict_layers
- Added GGUF writer support in gguf_writer.py with add_num_nextn_predict_layers() method
- Updated conversion script to extract and write this parameter from HuggingFace config

3. Added FIM tokens for GLM4_MOE

- Added GLM-4.5's FIM tokens to llama-vocab.cpp:
  - <|code_prefix|> for FIM_PRE
  - <|code_suffix|> for FIM_SUF
  - <|code_middle|> for FIM_MID

4. Removed manual NextN tensor handling

- Removed the special-case handling in convert_hf_to_gguf.py that manually mapped NextN tensors
- NextN tensors are now handled automatically through the proper tensor mapping system

* glm 4.5 update tensors names

* model: glm 4.5 apply suggestions from code review

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
* Update src/llama-model.cpp

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
* model: glm 4.5 apply suggestions from code review

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
* model: glm 4.5 apply suggestions from code review

* Apply suggestions from code review

* patch broken chat template

* typings fix

* add TENSOR_SKIP flag

Co-authored-by: Diego Devesa <redacted>
* Update src/llama-model-loader.h

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
---------

Co-authored-by: Sigbjørn Skjæret <redacted>
Co-authored-by: Diego Devesa <redacted>

quantize : fix confusing error message if ftype is invalid (#15071)

ggml: WebGPU backend host improvements and style fixing (#14978)

* Add parameter buffer pool, batching of submissions, refactor command building/submission

* Add header for linux builds

* Free staged parameter buffers at once

* Format with clang-format

* Fix thread-safe implementation

* Use device implicit synchronization

* Update workflow to use custom release

* Remove testing branch workflow

vulkan: fix build when using glslang that does not support coopmat2 (#15062)

imatrix : use GGUF by default (#14842)

* imatrix : use GGUF by default

* imatrix : use GGUF regardless of the output filename

The legacy format can only be produced with --output-format dat

imatrix : fix 3d activation handling for hybrid and recurrent models (#14994)

* imatrix : use a single count for dense 3d tensors

* imatrix : fix 3d activations when model tensor is 2d

* imatrix : fix 3d tensor counts

memory : handle kv_unified for hybrid models (#15050)

vocab : JetBrains Mellum pre-tokenizer (#15045)

model : add text-only support for Kimi-VL (and find special tokens in text_config)  (#15051)

* basic kimi-vl textmodel conversion

* check config["text_config"] for special tokens

vulkan: Use coopmat2 for conv2d (#14982)

opencl: fix adreno compiler detection logic (#15029)

CUDA: use mma FA kernel for gqa > 4 on RTX 4000 (#15035)

cuda: make im2col a little faster (#15025)

kv-cache : skip alignment of n_stream in kv-cache log msg [no ci] (#15040)

This commit removes the right alignment the `n_stream` value in the
log message in the `llama_kv_cache_unified` constructor.

The motivation for this change is to enhance the readability of log
message. Currently the output looks like this:
```console
llama_kv_cache_unified: size = 2048.00 MiB (  4096 cells,  32 layers,  1/ 1 seqs), K (f16): 1024.00 MiB, V (f16): 1024.00 MiB
```
Notice that the `n_stream` value is right aligned, which makes it a
little harder to read.

With the change in this commit the output will look like
```console
llama_kv_cache_unified: size = 2048.00 MiB (  4096 cells,  32 layers, 1/1 seqs), K (f16): 1024.00 MiB, V (f16): 1024.00 MiB
```

llama : enable LLAMA_SET_ROWS=1 by default (#14959)

ggml-ci

cuda, sycl : fix batched gemm when ne02 == 1 && ne03 > 1 (#15038)

* cuda, sycl : fix batched gemm when ne02 == 1 && ne03 > 1

ggml-ci

* cont : fix cont types

ggml-ci

* cont : adopt variable names and comment from the other branch

ci : check that pre-tokenizer hashes are up-to-date (#15032)

* torch is not required for convert_hf_to_gguf_update

* add --check-missing parameter

* check that pre-tokenizer hashes are up-to-date

convert : fix Qwen3-Embedding pre-tokenizer hash (#15030)

chat : fix multiple tool_calls on hermes-2-pro (#14962)

vulkan: coopmat2 mul_mat optimizations (#14934)

- Increase tile size for k-quants, to match non-k-quants
- Choose more carefully between large and medium tiles, considering how it
  interacts with split_k
- Allow larger/non-power of two split_k, and make the splits a multiple of 256
- Use split_k==3 to when >1/2 and <=2/3 of the SMs would hae been used

llama-bench: rename DB table name from test to llama_bench (#15003)

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>

vulkan: Support ne[3]>1 in noncontig matrix-vector multiply (#15015)

model : support Qwen3-Embedding (#15023)

server: enable token array inputs for OAI API (#15001)

vulkan: optimizations for direct convolution (#14933)

* vulkan: optimizations for direct convolution

- Empirically choose a better tile size. Reducing BS_K/BS_NPQ helps fill
  the GPU. The new size should be amenable to using coopmat, too.
- Fix shmem bank conflicts. 16B padding should work with coopmat.
- Some explicit loop unrolling.
- Skip math/stores work for parts of the tile that are OOB.
- Apply fastdiv opt.
- Disable shuffles for NV.

* Three tiles sizes for CONV_2D, and a heuristic to choose

* reallow collectives for pre-Turing

* make SHMEM_PAD a spec constant

* fixes for intel perf - no shmem padding, placeholder shader core count

* shader variants with/without unrolling

* 0cc4m's fixes for AMD perf

Co-authored-by: 0cc4m <redacted>
---------

Co-authored-by: 0cc4m <redacted>

CUDA: fix MMQ nwarps for AMD with warp_size==32 (#15014)

vendor : update vendored copy of google/minja (#15011)

* vendor : update vendored copy of google/minja

Signed-off-by: Lennart Austenfeld <redacted>
* Re-remove trailing whitespace

Signed-off-by: Lennart Austenfeld <redacted>
* Remove another trailing whitespace

Signed-off-by: Lennart Austenfeld <redacted>
---------

Signed-off-by: Lennart Austenfeld <redacted>

model : add hunyuan dense (#14878)

* support hunyuan_v1_dense

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
* update hunyuan_moe to hunyuan_v1_moe

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
* fix rope alpha assert and bos token

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
* add blank line

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
* Revert "update hunyuan_moe to hunyuan_v1_moe"

This reverts commit aa973ca21913aba77f6e81a935270ef7be222e75.

* use hunyuan_dense instead of hunyuan_v1_dense

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
* fix hunyuan_moe chat template

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
* remove leftover code

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
* update hunyuan dense chat template

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
* fix hunyuan dense vocab and chat template

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>
---------

Signed-off-by: stevenkuang <redacted>

opencl: add f16 for `add`, `sub`, `mul`, `div` (#14984)

ggml : Q2k interleaving implementation - x86/x64 SIMD (#14373)

* Initial Q2_K Block Interleaving Implementation

* Addressed review comments and clean up of the code

* Post rebase fixes

* Initial CI/CD fixes

* Update declarations in arch-fallback.h

* Changes for GEMV Q2_K in arch-fallback.h

* Enable repacking only on AVX-512 machines

* Update comments in repack.cpp

* Address q2k comments

---------

Co-authored-by: Manogna-Sree <redacted>

graph : fix equal_seq() check (#14986)

ggml-ci

docker : add cann build pipline (#14591)

* docker: add cann build pipline

* docker: add cann build pipline

* docker: fix cann devops

* cann : fix multi card hccl

* Update ggml/src/ggml-cann/ggml-cann.cpp

Co-authored-by: Xuan-Son Nguyen <redacted>
* Update ggml-cann.cpp

---------

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

compare-commits.sh: support both llama-bench and test-backend-ops (#14392)

* compare-commits.sh: support both llama-bench and test-backend-ops

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>
* Speed up the build by specifying -j 12

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>
* Remove build_number from test-backend-ops db

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>
* Apply suggestion from @JohannesGaessler

Co-authored-by: Johannes Gäßler <redacted>
* Refine tool selection logic

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>
* Address review comments

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>
---------

Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>
Signed-off-by: Xiaodong Ye <redacted>
Co-authored-by: Johannes Gäßler <redacted>

quantize : skip tensor override when in fallback mode (#14995)

llama : add simple option to enable CPU for MoE weights (--cpu-moe) (#14992)

Fix params bug in diffusion example (#14993)

llama : allow other bufts when overriding to CPU, add --no-repack option (#14990)

Vulkan: Fix minor debug mode issues (#14899)

* vulkan: fix debug mode issues

* vulkan: remove broken check_results GGML_OP_SET_ROWS support

mtmd : support MiniCPM-V 4.0 (#14983)

* support minicpm-v 4

* add md

* support MiniCPM-o 4.0

* add default location

* temp rm MiniCPM-o 4.0

* fix code

* fix "minicpmv_projector" default path

MODEL_TENSOR.SSM_DT_NORM has defined twice (#14991)

* MODEL_TENSOR.SSM_DT_NORM has defined twice, and second overwritten the jamba model's layername

* correct order

server : implement universal assisted decoding (#12635)

* llama-server : implement universal assisted decoding

* Erase prompt tail for kv-cache

* set vocab_dft_compatible in common_speculative

* rename ctx_main to ctx_tgt

* move vocab_dft_compatible to spec struct

* clear mem_dft, remove mem

* detokenize id_last for incompatible models

* update comment

* add --spec-replace flag

* accept special tokens when translating between draft/main models

* Escape spec-replace

* clamp draft result to size to params.n_draft

* fix comment

* clean up code

* restore old example

* log common_speculative_are_compatible in speculative example

* fix

* Update common/speculative.cpp

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
* Update common/speculative.cpp

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
* Update common/speculative.cpp

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>
---------

Co-authored-by: Georgi Gerganov <redacted>

llama : merge build_moe_ffn_from_probs function into build_moe_ffn (#14968)

server : add openai-style logit_bias support (#14946)

Signed-off-by: Lukas Straub <redacted>

Add LLaDA 8b Diffusion model (#14771)

* Add support for Llada-8b: diffusion model

* Add README

* Fix README and convert_hf_to_gguf

* convert_hf_to_gguf.py: address review comments

* Make everything in a single example

* Remove model-specific sampling

* Remove unused argmax

* Remove braced initializers, improve README.md a bit

* Add diffusion specific gguf params in set_vocab, remove setting rope_theta and rms_norm_eps

* Remove adding the mask token

* Move add_add_bos_token to set_vocab

* use add_bool in gguf_writer.py

CANN: Improve loading efficiency after converting weights to NZ format. (#14985)

* CANN: Improve loading efficiency after converting weights to NZ format.

* CANN: fix typo

graph : reduce splits for recurrent and hybrid models (#14825)

* graph : avoid creating redundant s_copy views

* graph : comment the s_copy views

opencl: add `mul_mat_f32_f32_l4_lm` and `mul_mat_f16_f32_l4_lm` (#14809)

quantize : fix using combined imatrix GGUFs (multiple datasets) (#14973)

server : add support for `embd_normalize` parameter (#14964)

This commit adds support for the `embd_normalize` parameter in the
server code.

The motivation for this is that currently if the server is started with
a pooling type that is not `none`, then Euclidean/L2 normalization will
be the normalization method used for embeddings. However, this is not
always the desired behavior, and users may want to use other
normalization (or none) and this commit allows that.

Example usage:
```console
curl --request POST \
    --url http://localhost:8080/embedding \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{"input": "Hello world today", "embd_normalize": -1}
```

HIP: enable mfma mmq on gfx908 and gfx90a for select datatypes and shapes (#14949)

sync : ggml

ggml-ci

cmake : Fix BLAS link interface (ggml/1316)

vulkan : fix 32-bit builds (ggml/1313)

The pipeline member can be cast to VkPipeline.
This is a VkPipeline_T* on 64 bit but a uint64_t on 32 bit.
Cf. VK_DEFINE_NON_DISPATCHABLE_HANDLE documentation.