shalinib-ibm 3bb2fcc856 llamafile: powerpc: add FP16 MMA path for Q4/Q8 matmul (#19709) ... Avoid xvi8ger4pp signed→unsigned bias correction by dequantizing Q4/Q8 inputs to FP16 and using FP16×FP16→FP32 MMA. This removes post-processing overhead and improves performance. Performance Impact: 1.5 ~ 2x improvement in PP_Speed for Q4 and Q8 Models, measured with llama-bench and llama-batched-bench. Q8 Model: granite-4.0-h-micro-Q8_0.gguf (from huggingface) Q4 Model: Meta-Llama3-8b Q4 model (generated with llama-quantize from f32 model) llama-bench Q8 Model Results: model                                size     params backend    threads             test Base t/s Patch t/s granitehybrid 3B Q8_0            3.16 GiB     3.19 B CPU              10             pp8         64.48 ± 4.72         73.99 ± 0.27 granitehybrid 3B Q8_0            3.16 GiB     3.19 B CPU              10             pp16         80.11 ± 0.32         112.53 ± 0.40 granitehybrid 3B Q8_0            3.16 GiB     3.19 B CPU              10             pp32         89.10 ± 0.27         152.95 ± 0.68 granitehybrid 3B Q8_0            3.16 GiB     3.19 B CPU              10             pp64         93.65 ± 0.25         187.83 ± 0.83 granitehybrid 3B Q8_0            3.16 GiB     3.19 B CPU              10           pp128         99.93 ± 0.02         201.32 ± 0.11 granitehybrid 3B Q8_0            3.16 GiB     3.19 B CPU              10           pp256         102.32 ± 0.40         208.32 ± 0.41 granitehybrid 3B Q8_0            3.16 GiB     3.19 B CPU              10           pp512         103.42 ± 0.40         209.98 ± 0.14 granitehybrid 3B Q8_0            3.16 GiB     3.19 B CPU              10           tg128         20.35 ± 0.01         19.57 ± 0.01 llama-bench Q4 Model Results: model                                size     params backend    threads             test               Base    t/s                Patch   t/s llama 8B Q4_0                    4.33 GiB     8.03 B CPU              10             pp8         34.77 ± 0.10         41.23 ± 0.08 llama 8B Q4_0                    4.33 GiB     8.03 B CPU              10             pp16         40.81 ± 0.04         64.55 ± 0.15 llama 8B Q4_0                    4.33 GiB     8.03 B CPU              10             pp32         44.65 ± 0.05         90.84 ± 0.22 llama 8B Q4_0                    4.33 GiB     8.03 B CPU              10             pp64         47.49 ± 0.03         114.39 ± 0.11 llama 8B Q4_0                    4.33 GiB     8.03 B CPU              10           pp128         49.29 ± 0.24         120.13 ± 0.19 llama 8B Q4_0                    4.33 GiB     8.03 B CPU              10           pp256         49.77 ± 0.23         121.51 ± 0.11 llama 8B Q4_0                    4.33 GiB     8.03 B CPU              10           pp512         49.89 ± 0.23         117.52 ± 0.10 llama 8B Q4_0                    4.33 GiB     8.03 B CPU              10           tg128         13.40 ± 0.01         13.37 ± 0.00 Llama perplexity Results: Model Base Final PPL Estimate Patch Final PPL Estimate granite-4.0-h-micro-Q8_0 1.3862 +/- 0.04424 1.3868 +/- 0.04432 Meta-Llama3-8b Q4 1.3801 +/- 0.04116 1.3803 +/- 0.04116 Signed-off-by: Shalini.Salomi.Bodapati <Shalini.Salomi.Bodapati@ibm.com>		2026-02-19 14:28:53 +08:00
..
cmake	ggml: Skip backend library linking code when GGML_BACKEND_DL=ON (#15094)	2025-08-07 13:45:41 +02:00
include	ggml : make `ggml_is_view` as API (#19539)	2026-02-16 17:43:34 +02:00
src	llamafile: powerpc: add FP16 MMA path for Q4/Q8 matmul (#19709)	2026-02-19 14:28:53 +08:00
.gitignore	vulkan : cmake integration (#8119)	2024-07-13 18:12:39 +02:00
CMakeLists.txt	ggml : bump version to 0.9.7 (ggml/1425)	2026-02-15 22:24:29 +02:00