- 在不同的CPU硬件上测试了优化后的llamafile和原版llama.cpp的性能,结果显示llamafile的速度提升幅度可达2倍。测试的硬件包括Intel、ARM、AMD等在内的服务器、个人电脑和专业工作站。 - 作者主要通过优化矩阵乘法来实现提速,因为分析发现矩阵乘法占了95%的时间。作者使用C++实现了优化的矩阵乘法内核。
本地已经完成rocm amd gpu的llamacpp的推理框架搭建,并部署模型运行ok,后续更新或单独开篇~ === 引用链接: 苏洋:构建能够使用 CPU 运行的 MetaAI LLaMA2 中文大模型 飞鸿踏雪:使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 使用llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 | 素履独行 (yuanpei.me) 大模...
环境Ubntu 20.04+AMD® Radeon (tm) pro vii+16G 模型和地址: chinese-alpaca-2-7b hfl/chinese-alpaca-2-7b at main (hf-mirror.com) 模型推理工具项目github地址: ggerganov/llama.cpp: LLM inference in C/C…
主流的LLM都需要通过CUDA才能高效的运行在本地,但是随着Github上出现了Llama.cpp这个神器,一切都改变了。它通过AVX指令和MPI来实现CPU上并行计算,从而在本地计算机高效地运行各种主流的类Llama模型。同时它也支持metal,使得Apple Silicon的系统也能部署LLM。然而他的架构偏向于编译,安装部署较为复杂,于是衍生了Ollama之类...
The llama.cpp SYCL backend is designed to support Intel GPU firstly. Based on the cross-platform feature of SYCL, it could support other vendor GPUs: Nvidia GPU (AMD GPU coming). When targeting Intel CPU, it is recommended to use llama.cpp for Intel oneMKL backend. ...
在NVIDIA硬件系中,这些线程组称作“warp”;在AMD硬件系中,被称作“wavefront”。本书中,我们称其为“warp”。多个warp一起运行,共享内存,相互协作。本地内存可以在短短的4个时钟周期内被读取,而更大(最高至4 GB)的全局内存访问可能需要400～600个周期。如果一组线程由于读操作阻塞,另一组线程可以同时执行。
不过,最近 llama.cpp 有更新,更新后的模型 ollama 是无法启动的,我们需要从源码重新构建 Ollama 镜像。当然,为了更简单的解决问题,我已经将构建好的镜像上传到了 DockerHub,我们可以使用下面的命令,来下载这个 CPU 和 N 卡通用的镜像(AMD Rocm镜像比较大,如果有需要,我再上传吧)。
拥有AVX、AVX2、AVX-512 等 CPU 指令集可以进一步提高性能(如果可用)。关键是要有一个相当现代的消费级CPU,具有不错的内核数量和时钟。 以及通过 AVX2 进行的基线向量处理(使用 llama.cpp 进行 CPU 推理所必需)。有了这些规格,CPU 应该可以处理 Llama-2 模型大小。
与此前llama.cpp项目完全运行在CPU相比,用GPU替代一半的CPU可以将效率提高将近2倍。 而如果纯用GPU,这一数字将变成6倍。 网友实测的结果中,使用CPU每秒能跑2.1个token,而用GPU能跑3.2个。 生成的内容上,开发者成功用它跑出了“尼采文学”。 如何操作 ...
你还可以在 CPU 上运行 LLaMA 模型。 必须使用模型的 GGML 版本(LLaMA、Vicuna、Alpaca 和 GPT4All)以及名为 llama.cpp 的软件才能使用CPU。 运行 LLaMA 的合适 CPU 是 Core i7 12900K 和 Ryzen 9 5900X。 有关此主题的更多信息,请查看 CPU 部分。