https://github.com/ggerganov/ggml/blob/18703ad600cc68dbdb04d57434c876989a841d12/include/ggml-alloc.h#L46ggml_backend_sched: 一个调度器，使得多种后端可以并发使用，在处理大模型或多 GPU 推理时，实现跨硬件平台地分配计算任务 (如 CPU 加 GPU 混合计算)。该调度器还能自动将 GPU 不支持的算子...
ggml本身使用C/C++写的,部署时不依赖Python和PyTorch。这里的后端指的是训练和推理时是使用CPU还是GPU或是其他的硬件加速。在CPU场景下,后端可以是基于pthread的多线程来并行,或者是基于OpenMP的并行,或者是基于MacOS的Metal加速框架。OpenMP在Linux上也是在Pthread的基础上实现的基于共享内存的并行计算。一个比较好的介...
https://github.com/ggerganov/ggml/blob/18703ad600cc68dbdb04d57434c876989a841d12/include/ggml-alloc.h#L46 ggml_backend_sched: 一个调度器,使得多种后端可以并发使用,在处理大模型或多 GPU 推理时,实现跨硬件平台地分配计算任务 (如 CPU 加 GPU 混合计算)。该调度器还能自动将 GPU 不支持的算子...
ggml_backend_sched: 一个调度器,使得多种后端可以并发使用,在处理大模型或多 GPU 推理时,实现跨硬件平台地分配计算任务 (如 CPU 加 GPU 混合计算)。该调度器还能自动将 GPU 不支持的算子转移到 CPU 上,来确保最优的资源利用和兼容性。 简单示例 这里的简单示例将复现第一节最后一行指令代码中的示例程序。我...
也就是说，llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。因为我们最终是使用Python的，所以还需要C Transformers库，它其实就是为GGML模型提供了Python API。C transformer支持一组选定的开源模型，包括像Llama、GPT4All-J、MPT和Falcon等的流行模型。3、sentence-transformer sentence-transformer提供...
* ggml-cpu: cmake add arm64 cpu feature check for macos * use vmmlaq_s32 for compile option i8mm checkdev-refactoring (ggml-org/llama.cpp#10487) gguf-v0.14.0 … b4179 chaxu01 authored Nov 26, 2024 Verified 1 parent 84e1c33 commit 25669aa Showing 1 changed file with 33 addition...
ggml_cgraph:表示计算图。将其视为将传输到后端的“计算顺序”。 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...
As per recent discussions (e.g. #10144 (review)), we should split the large ggml-cpu.c implementation into smaller modules - similar to how the CUDA backend is organized. We should utilize C++11 C++ to reduce code duplication.
ggml_cgraph: 计算图的表示,可以理解为将要传给后端的“计算执行顺序”。 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 ...
ggml_cgraph:表示计算图。将其视为将传输到后端的“计算顺序”。 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...