初始化 ggml_backend分配 ggml_context 以保存张量的 metadata (此时还不需要直接分配张量的数据)为张量创建 metadata (也就是形状和数据类型)分配一个 ggml_backend_buffer 用来存储所有的张量从内存 (RAM) 中复制张量的具体数据到后端缓存为矩阵乘法创建一个 ggml_cgraph创建一个 ggml_gallocr 用以分配计算图...
ggml_backend: 执行计算图的接口,有很多种类型: CPU (默认) 、CUDA、Metal (Apple Silicon) 、Vulkan、RPC 等等。https://github.com/ggerganov/ggml/blob/18703ad600cc68dbdb04d57434c876989a841d12/src/ggml-backend-impl.h#L80 ggml_backend_buffer_type: 表示一种缓存,可以理解为连接到每个ggml_bac...
ggml_backend_buffer:表示由 buffer_type 分配的缓冲区。请记住:一个缓冲区可以容纳多个张量的数据。 ggml_gallocr:表示图形内存分配器,用于高效分配计算图中使用的张量。 ggml_backend_sched:允许并发使用多个后端的调度程序。在处理大型模型或多个 GPU 时,它可以将计算分布到不同的硬件(例如 GPU 和 CPU)上。...
ggml_backend: 执行计算图的接口,有很多种类型: CPU (默认) 、CUDA、Metal (Apple Silicon) 、Vulkan、RPC 等等。 ggml_backend_buffer_type: 表示一种缓存,可以理解为连接到每个ggml_backend的一个“内存分配器”。比如你要在 GPU 上执行计算,那你就需要通过一个buffer_type(通常缩写为buft) 去在 GPU 上...
ggml_backend_buffer_type_t buft, struct ggml_backend_buffer_i iface, ggml_backend_buffer_context_t context, size_t size) { ggml_backend_buffer_t buffer = malloc(sizeof(struct ggml_backend_buffer)); GGML_ASSERT(iface.get_base != NULL); (*buffer) = (struct ggml_backend_buffe...
ggml_backend: 执行计算图的接口,有很多种类型: CPU (默认) 、CUDA、Metal (Apple Silicon) 、Vulkan、RPC 等等。 ggml_backend_buffer_type: 表示一种缓存,可以理解为连接到每个ggml_backend的一个“内存分配器”。比如你要在 GPU 上执行计算,那你就需要通过一个buffer_type(通常缩写为buft) 去在 GPU 上...
alloc = ggml_tallocr_new(model.buffer); // 为tensor a 分配buffer; ggml_tallocr_alloc(&alloc, model.a); //判断backend是否是cpu或者metal(共享内存),直接将矩阵a拷贝tensor到buffer if(ggml_backend_is_cpu(model.backend) #ifdef GGML_USE_METAL || ggml_backend_is_metal(model.backend) #...
backend_ptrs.push_back(backend_cpu.get()); which causes a segfault in ggml-backend.cpp when that backend (NULL) is attempted to have itsdevicemember accessed: ggml_backend_buffer_type_t ggml_backend_get_default_buffer_type(ggml_backend_t backend) { ...
ggml_backend:表示执行计算图的接口。后端有很多种类型:CPU(默认)、CUDA、Metal(Apple Silicon)、Vulkan、RPC 等。 ggml_backend_buffer_type:表示缓冲区类型。可以将其视为连接到每个 ggml_backend 的“内存分配器”。例如,如果您想在 GPU 上执行计算,则需要通过 buffer_type(通常缩写为 buft)在 GPU 上分配内...
GGML_API void ggml_backend_tensor_alloc(ggml_backend_buffer_t buffer, struct ggml_tensor * tensor, void * addr); GGML_API void ggml_backend_view_init(struct ggml_tensor * tensor); // // CPU backend // GGML_API ggml_backend_t ggml_backend_cpu_init(void); GGML_API bool ggml...