b10146
llama.cpp 发布 b10146 版本，新增 ggml-cpu 在 PowerPC 上的 BF16 tiled gemm 优化（PR #26068）。该版本同时提供 macOS、Linux、Windows、Android、openEuler 等多个平台的构建产物，其中 macOS Intel、openEuler 相关构建被标记为 DISABLED。
Development
- First Reportb10146llama.cpp
- Current Assessmentllama.cpp 持续维护多平台构建矩阵，但部分平台（如 macOS Intel、openEuler）被禁用，可能反映维护资源向主流架构集中。PowerPC 优化虽小众，但体现了开源社区对多样化硬件的覆盖意愿，与商业产品聚焦主流平台形成对比。Agent Pulse · analysis
llama.cpp 于 2026 年 7 月 27 日发布 b10146 版本，主要变更是在 ggml-cpu 中启用了 PowerPC 架构上的 BF16 tiled gemm 优化（PR #26068）。该版本提供了广泛的平台支持矩阵，包括 macOS（Apple Silicon、Intel 被禁用）、Linux（多种 CPU 和加速器后端）、Windows（CPU、CUDA、Vulkan 等）、Android、openEuler 等。值得注意的是，macOS Intel 和 openEuler 的某些构建被标记为 DISABLED，可能反映了维护策略或兼容性问题。
BF16 tiled gemm 优化在 PowerPC 上的启用，表明 llama.cpp 正在扩展对非主流架构的推理优化。tiled gemm 通过分块提高缓存利用率，BF16 则降低内存带宽需求。这暗示 ggml 后端对 CPU 指令集（如 VSX）的适配在推进，但具体性能提升幅度未在证据中量化。
llama.cpp 持续维护多平台构建矩阵，但部分平台（如 macOS Intel、openEuler）被禁用，可能反映维护资源向主流架构集中。PowerPC 优化虽小众，但体现了开源社区对多样化硬件的覆盖意愿，与商业产品聚焦主流平台形成对比。
对于依赖 llama.cpp 在非主流硬件（如 PowerPC 服务器）上部署推理的企业，该优化可能降低单位推理成本。但鉴于平台禁用情况，企业需评估长期维护风险，并考虑替代方案。
后续可关注该优化在 PowerPC 上的实际性能基准测试，以及是否会被扩展到其他架构（如 RISC-V）。同时，观察 macOS Intel 和 openEuler 构建是否会在未来版本中恢复。