llama.cpp b10772发布：Hexagon HTP后端新增F16精度ABS支持
ggml-hexagon的HTP后端扩展F16一元运算覆盖范围，新增ABS运算，并在设备端通过 8/8 项测试。
AI解读：llama.cpp的b10772版本为高通Hexagon HTP后端添加了F16精度的ABS（绝对值）运算支持，此前F16路径几乎不处理任何一元运算。这意味着在搭载Hexagon处理器的设备（如测试用的高通QRD8850）上运行模型时，涉及绝对值的算子无需回退到CPU，可以利用HTP加速。对普通用户来说，这个改动主要影响edge设备（如手机、嵌入式AI盒子）上的推理延迟和功耗，尤其是量化模型中频繁出现的激活函数、归一化类算子。不过仅ABS一个算子范围有限，NORM系运算的F16路径仍缺少CPU参考实现，无法通过现有测试，说明F16覆盖仍在逐步推进中。如果你是本地开发者，可下载对应平台二进制包试用；普通用户无需立即更新。
llama.cpp发布b10772版本，ggml-hexagon后端为高通HTP（Hexagon Tensor Processor）添加了F16精度的ABS一元运算支持。此前该后端对F16一元运算整体禁用，本次改动针对GGML_UNARY_OP_ABS放行。
改动包括：新增hvx_abs_f16_* 内核及分发器、行级abs_f16分发函数、将ABS注册为HTP一元运算，并合并了F32/F16的execute_op_unary实现以避免代码重复。测试在QRD8850（Hexagon v81）设备上进行，test-backend-ops -o ABS结果为 8/8 通过（覆盖F16与F32，HTP0，无CPU回退）；SQR/CLAMP/SQRT的F16+F32以及NORM/RMS_NORM/L2_NORM/SCALE的F32路径也通过了回归检查。