<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
	<channel>
		<title>Llamacpp on Rost Glukhov | Sistemi IA e infrastruttura</title>
		<link>https://www.glukhov.org/it/tags/llamacpp/</link>
		<description>Recent content in Llamacpp on Rost Glukhov | Sistemi IA e infrastruttura</description>
		<generator>Hugo</generator>
		<language>it</language>
		
		
		
		
			<lastBuildDate>Fri, 11 Sep 2026 18:07:05 +1000</lastBuildDate>
		
			<atom:link href="https://www.glukhov.org/it/tags/llamacpp/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
			<item>
				<title>llama.cpp vs Ollama nel 2026: quale runtime dovresti eseguire?</title>
				<link>https://www.glukhov.org/it/llm-hosting/comparisons/llama-cpp-vs-ollama/</link>
				<pubDate>Fri, 11 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
				<guid>https://www.glukhov.org/it/llm-hosting/comparisons/llama-cpp-vs-ollama/</guid>
				<description>&lt;p&gt;Ollama e llama.cpp vengono spesso confrontati come se fossero motori di inferenza rivali. La scelta reale è tra un servizio di modelli gestito e un toolkit che si opera direttamente.&lt;/p&gt;</description>
			</item>
			<item>
				<title>ROCm vs Vulkan per l’hosting locale di LLM su AMD: Guida 2026</title>
				<link>https://www.glukhov.org/it/llm-hosting/comparisons/amd-rocm-vs-vulkan-llm-hosting/</link>
				<pubDate>Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
				<guid>https://www.glukhov.org/it/llm-hosting/comparisons/amd-rocm-vs-vulkan-llm-hosting/</guid>
				<description>&lt;p&gt;ROCm e Vulkan accelerano entrambe le GPU AMD per l&amp;rsquo;hosting locale di LLM, ma non sono intercambiabili. La scelta giusta dipende dal motore, dalla GPU e dal carico di lavoro.&lt;/p&gt;</description>
			</item>
			<item>
				<title>KV Cache su GPU da 16 GB: far funzionare davvero i contesti lunghi</title>
				<link>https://www.glukhov.org/it/llm-performance/optimization/kv-cache-16gb-long-context/</link>
				<pubDate>Tue, 08 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
				<guid>https://www.glukhov.org/it/llm-performance/optimization/kv-cache-16gb-long-context/</guid>
				<description>&lt;p&gt;Un modello può pubblicizzare una finestra di contesto da 128K eppure fallire a 40K token su una GPU da 16 GB. Il limite architetturale non ha mai promesso che pesi, KV cache, buffer di calcolo e il compositor desktop potessero coesistere sulla stessa scheda.&lt;/p&gt;</description>
			</item>
	</channel>
</rss>
