llama.cpp 支持通过 ggml RPC 跨异构设备分布式推理

llama.cpp 新增通过 ggml RPC 后端在异构设备间分布式推理的能力，关注价值在于不同类型的 GPU、CPU 或笔记本设备可以被组合用于同一推理任务，从而扩大本地部署的硬件选择范围。

• 该机制通过 RPC 将推理工作分布到网络中的不同设备。
• Georgi Gerganov 将其描述为偏高级的配置，说明部署仍需要一定工程经验。
• 条目提到的 40 tokens/sec 实测来自特定模型、硬件和 10 GbE 网络条件，不能视为普遍性能。
• 异构设备之间的通信、内存分配和负载均衡会直接影响收益。
• 跨设备运行也会引入网络延迟、稳定性和数据暴露边界等问题。
• 影响/看点：该能力可能让用户通过拼接已有设备运行更大模型，但只有在网络带宽、设备负载和模型切分开销合适时，分布式推理才可能优于单机方案。
• 资料依据:
• Georgi Gerganov（2026-10-07）：ggml RPC heterogeneous inference https://x.com/ggerganov/status/2107891912640487514
• llama.cpp（2026-10-07）：llama.cpp repository https://github.com/ggml-org/llama.cpp

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