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谷歌的资深程序员Justine Tunney最近取得了一项显著的技术成就，她通过编写84个新的矩阵乘法内核，成功地将Llama的推理速度提高了500%。

这一改进对于Llamafile项目来说是一个巨大的突破，Llamafile是一个本地化的LLM（大型语言模型）项目，由Justine Tunney和Mozilla团队合作开发。

Justine Tunney的这项工作不仅提升了Llamafile在CPU上的推理速度，特别是在ARMv8.2+、Intel和AVX512等架构上的提升尤为显著，

而且还使得新的内核在处理适合L2缓存的矩阵时，速度比MKL（Math Kernel Library）快了两倍。

这一成就不仅展示了Justine Tunney在编程领域的卓越才能，也为开源项目在性能上超越商业软件树立了新的标杆。

Llamafile项目的目标是让大型语言模型能够在各种硬件平台上高效运行，而不需要依赖昂贵的CUDA内核。

这意味着即使是性能适中的旧CPU，只要有足够的RAM，也能够运行Llamafile。

Justine Tunney的这项工作还包括对新的数据格式的支持，比如FP16和BF16，这有助于进一步减少内存占用。

她的这些改进在各种硬件平台上都取得了显著的性能提升，包括在Raspberry Pi上成功运行TinyLlama。

Justine Tunney的职业生涯充满了卓越的成就，她从14岁开始编程，并开发了多个跨平台项目。

她在谷歌工作期间，为TensorFlow、Bazel和Nomulus等知名项目做出了重要贡献。

Justine Tunney的工作不仅提升了Llamafile的性能，也为整个编程社区提供了宝贵的资源和灵感。