llama.cpp b10795发布：SYCL后端融合rms_norm+mul+add与add+add残差链

AI解读：llama.cpp通过算子融合来减少GPU内核启动次数，进而降低推理延迟。每当GPU启动一个内核，都有固定的调度开销；把多个连续操作合并成一个内核，就能省掉这部分时间。这次b10795在SYCL后端（主要对应Intel GPU，也支持部分其他硬件）引入了两层融合：一是RMS_NORM+MUL+ADD，常用于注意力机制后的归一化和残差连接；二是ADD+ADD，用于更复杂的残差叠加。ADD+ADD还复用了已有add() 的类型和拼接逻辑，支持f32、f16、bf16等格式以及广播和非连续内存，遇到不支持的组合会自动拆回两次add()。这意味着使用Intel显卡或相关SYCL设备的开发者在启用GGML_SYCL_ENABLE_FUSION后，长序列推理可能获得小幅性能提升；但项目没有公布具体加速数据，实际收益取决于模型结构和算子组合。普通用户无需专门操作，等待发行版跟进即可，开发者在SYCL环境下可自行基准测试验证效果。