/*.mem_buffer =*/NULL,/*.no_alloc =*/true, // the tensors will be allocated later by ggml_backend_alloc_ctx_tensors() };structggml_context * ctx = ggml_init(params);// Create tensors metadata (only there shapes and data type)structggml_tensor ...
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...
// 4. Allocate a `ggml_backend_buffer` to store all tensors ggml_backend_buffer_t buffer = ggml_backend_alloc_ctx_tensors(ctx, backend); // 5. Copy tensor data from main memory (RAM) to backend buffer ggml_backend_tensor_set(tensor_a, matrix_A, 0, ggml_nbytes(tensor_a)); g...
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: 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...
int num_tensors = 2; struct ggml_init_params params { /*.mem_size =*/ ggml_tensor_overhead() * num_tensors, /*.mem_buffer =*/ NULL, /*.no_alloc =*/ true, }; #ifdef GGML_USE_CUDA fprintf(stderr, "%s: using CUDA backend\n", __func__); model.backend = ggml_backend...
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 ...
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...
llama_init_from_model: ROCm_Host output buffer size = 0.49 MiB ggml_backend_cuda_buffer_type_alloc_buffer: allocating 296.00 MiB on device 1: cudaMalloc failed: out of memory ggml_gallocr_reserve_n: failed to allocate ROCm1 buffer of size 310382592 ggml_backend_cuda_buffer_type_alloc_buf...
@@ -560,11 +566,11 @@ GGML_CALL static size_t ggml_backend_cuda_buffer_type_get_alloc_size(ggml_backen size_t size = ggml_nbytes(tensor); int64_t ne0 = tensor->ne[0];if (ggml_is_quantized(tensor->type)) { if (ne0 % MATRIX_ROW_PADDING != 0) { ...