没有强力 GPU，也能在个人电脑上跑语言模型，只是生成速度往往更慢。llama.cpp 这次合入的改动，瞄准了纯 CPU 推理的一处底层开销：让八组 AVX2 分块矩阵乘法累加器共享向量归并。AVX2 是 x86 CPU 一次并行处理多项数据的指令集；累加器则像临时账本，先存下乘加运算的部分结果，再汇总成最终值。新做法减少了“对账”时间。
作者在 Intel Core i9-12900K、Clang 23.1.3 和开启 AVX-VNNI 的条件下测试：一项 Q3_K 矩阵乘法微基准耗时约降 16%—17%；在自定义 27B Q3_K 模型的 PP512 测试中，耗时约降 5%—6%。后者采用两组各七对独立 A/B 运行，交替顺序并排除模型加载时间。换句话说，局部算子提速不会等比例变成完整推理提速，但对依赖 AVX2 路径的 CPU 用户，这仍可能直接增加单位时间处理的内容。现有数字来自该 PR 作者与贡献者测试，尚未覆盖其他处理器和模型配置。