【780M向け】2026-08-04 llama.cppがiGPUのmmapをデフォルト回避 / Vulkan 780Mユーザー必見のメモリ最適化
目次
この記事はAIによって編集・作成されています。
本日（2026-08-04）のAMD 780M / RADV PHOENIX向けローカルLLM情報です。
llama.cppにが入りました。デフォルトでmmapを回避するload-modeが追加され、共有メモリ環境での二重読み込み問題が解消される見込みです。また、Strix Halo APU（gfx1151）でVRAM認識が0になるBIOS問題が特定されています。780MユーザーはBIOS設定の再確認と、最新版のllama.cppアップデートを推奨します。
llama.cpp: iGPU向けload-mode autoが追加され、mmap回避がデフォルトに
PR#26081: default load-mode auto avoids mmap on iGPUs
情報源: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/26081
重要度: CRITICAL
llama.cppにiGPUユーザー向けの重大な改善が入りました。デフォルトのload-modeが「auto」になり、iGPU環境ではmmapを回避するようになりました。
これにより、モデルがデバイス共有メモリ（UMA）にコピーされる際の二重メモリ読み込み問題が解消されます。780Mを含む統合GPUでは、mmap使用時にホストメモリとデバイスメモリでモデルデータが重複して確保されるケースがあり、実質的なメモリ容量が半減する問題がありました。
これは#20834および#26023の続行PRです。llama.cppの最新版をビルド・更新するだけで適用されるため、特に手動設定は不要です。
実際に試す方法
# llama.cpp最新版をビルド後、load-modeの動作を確認
llama-cli -m your_model.gguf --verbose-prompt --mlock
# load-modeを明示的に指定する場合（auto / mlock / host / none）
llama-cli -m your_model.gguf --load-mode auto
# 780M環境でメモリ使用状況を確認しながらテスト
llama-cli -m your_model.gguf -ngl 99 -t 8
780Mユーザーへの推奨: 最新版llama.cppに更新し、モデル読み込み時のメモリ使用量を free -h や vulkaninfo で確認してください。以前よりメモリ効率が改善されているはずです。
AMD Strix Halo APU（gfx1151）のVRAM認識不具合が特定された
Issue#26089: BIOS Auto設定でVRAM enumerationが0を返す
情報源: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/26089
重要度: HIGH（Strix Haloユーザー対象）
AMD Strix Halo APU（Ryzen AI Max / gfx1151）搭載のBosgame M5で、BIOSのGPUメモリ割り当てが「Auto」設定の場合、VRAM enumerationが0を返す問題が報告されています。
この状態ではVulkanデバイスが正しいVRAM容量（32GB UMA環境）を認識できず、モデル読み込みや推論時に予期せぬ動作を引き起こす可能性があります。
現在のワークアラウンド:
BIOSでGPUメモリ割り当てを「Auto」から「Fixed（固定）」に変更する
再起動後にVRAM容量が正しく認識されるか確認
780Mユーザーへの影響: 780MはRDNA3アーキテクチャ（gfx1150）であり、この問題はgfx1151（Strix Halo）固有の可能性が高いです。ただし、BIOSのGPUメモリ割り当て設定が「Auto」になっている場合は、念のため「Fixed」に設定してVRAM認識を確認することをお勧めします。
OpenCLのfused RMS normバグ修正
PR#26085: fused RMS norm mul view offset fix
情報源: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/26085
重要度: MEDIUM
OpenCLバックエンドのfused RMS norm演算におけるmul view offsetのバグが修正されました。
AMDハードウェアではOpenCLとVulkanが重複して使用されるケースがあり、この修正は間接的にVulkanパスの安定性にも寄与する可能性があります。
780Mユーザーへの影響: Vulkanバックエンドを主に使用している場合は直接的な影響はありません。OpenCLバックエンドを使用しているユーザーは最新版に更新して動作確認してください。
vLLMのRDNA3世代（780M含む）におけるhybrid-Mambaモデルの問題
[Performance] RDNAでhybrid-MambaモデルがTriton paged attentionにフォールバック
重要度: HIGH（hybrid-Mambaモデル利用者対象）
vLLMにおいて、RDNA世代（RDNA3含む）でhybrid-Mambaモデルを使用した場合、Triton paged attentionにフォールバックし、デコード性能が崩れる問題が報告されています。
780Mユーザーへの影響:
780MはRDNA3アーキテクチャのため、この問題に直結する可能性があります
hybrid-Mambaアーキテクチャのモデル（Mamba混合モデル）をvLLMで動かす場合、推論速度が極端に低下する、またはデコードが不安定になる可能性があります
現在、llama.cppのVulkanバックエンドではこの問題とは別のコードパスを使用するため、llama.cppでの使用は影響を受けない可能性があります（要検証）
推奨: 780Mでhybrid-Mambaモデルを試す場合は、llama.cpp Vulkanバックエンドでの動作確認を優先してください。vLLMでの使用は注意が必要です。
本日、AMD 780M Vulkan向けに直接関連する新規情報はなし
以下の情報はAMDハードウェア関連ですが、780M / Vulkanバックエンドに直接関連しないため、詳細は割愛します。
HIP/VMMメモリプールフォールバック（PR#26054）— HIP/ROCm環境限定
HIPのrocWMMA FlashAttention削除（PR#26046）— HIP/ROCm環境限定
ROCmFP4 GGUFモデル群（Laguna-S、GPT-OSS 120B、Nemotron 3 Nano等）— ROCm環境限定
vLLMのROCm関連修正（Issue#49760、#49763、#49758）— ROCm環境限定
vLLMのRDNA性能問題（bf16→fp32ルーターGEMMフォールバック）— vLLM環境限定
UnslothのProxy/JSON修正（PR#7416、#7421）— 汎用的なStudio改善
これらの情報はROCm / HIP環境またはvLLM特有の改善であり、780M Vulkanユーザーには現時点で直接的な影響がありません。
まとめ: 今日の推奨アクション
llama.cppを最新版に更新する — load-mode autoによるmmap回避が適用され、780Mのメモリ効率が改善されます
BIOSのGPUメモリ割り当てを確認 — 「Auto」設定の場合は「Fixed」に変更し、VRAM容量が正しく認識されるか確認してください
hybrid-Mambaモデルは注意して使う — vLLM環境ではRDNA3でデコード崩れの可能性あり。llama.cpp Vulkanでの使用を優先
本日の情報はllama.cppのiGPU最適化が中心でした。780Mユーザーにとってload-mode autoの改善は実質的なメモリ容量向上につながるため、優先的に適用することをお勧めします。
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