ggml

一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思

ggml：为机器学习打造高效张量库

在机器学习领域迅速进步的今天，对底层计算库的需求正变得越来越复杂。ggml 出现，为开发者带来了一款极致高效、依赖最小化的张量库。通过其灵活的设计和强大的性能支持，ggml 无疑是当前机器��习生态中一颗新星。

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什么是 ggml？

ggml 是一个专为机器学习设计的开源张量库，它提供了高效的张量操作、硬件兼容性和自动化优化功能。作为一个低层次且跨平台的实现，ggml 强调高性能和极小的内存占用，同时摒弃了对第三方依赖的需求，为开发者提供了极大的灵活性。重点是，它还支持量化及多种优化器，让用户能够以更低成本完成训练和推理任务。

当前 ggml 的开发与应用也贯通在更加具体的项目中，比如 llama.cpp 和 whisper.cpp，两者均利用 ggml 提供底层功能支撑。

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核心功能

ggml 的功能强大且多样，可以满足从学术研究到工业化应用的多种需求：

• 低层次的跨平台实现，确保代码库性能和可移植性。
• 整数量化支持，显著降低存储和计算资源需求。
• 广泛硬件支持，包括 CPU、GPU，以及其它加速器。
• 自动微分，服务于深度学习算法的梯度优化。
• 提供 ADAM 和 L-BFGS 等优化器。
• 零运行时内存分配，让性能表现达到极致。
• 无第三方依赖，使其更轻量化、更容易部署。

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项目构建和运行

初次构建 ggml 十分简单，以下是运行示例所需的几步：

克隆并初始化项目

git clone https://github.com/ggml-org/ggml
cd ggml

# 安装 Python 依赖
python3.10 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 构建示例
mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release -j 8

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🧠 示例：运行 GPT 推理

以下是一个使用 ggml 运行 GPT-2 模型推理的简单示例：

# 下载 GPT-2 small 117M 模型所需数据
../examples/gpt-2/download-ggml-model.sh 117M

# 开始推理, 参数包括模型位置和输入提示
./bin/gpt-2-backend -m models/gpt-2-117M/ggml-model.bin -p "举个例子"

以上命令会启动 GPT-2 的推理引擎并生成上下文相关的文本输出。更多示例代码位于 examples 目录。

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高级功能集成

ggml 引入了对不同硬件架构的支持和特性优化，允许开发者根据目标平台选择合适的配置：

使用 CUDA 优化

在支持 CUDA 加速的系统上运行，实现 GPU 的强大提升：

cmake -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc ..

使用 hipBLAS（为 AMD 架构提供支持）

cmake -DCMAKE_C_COMPILER="$(hipconfig -l)/clang" -DCMAKE_CXX_COMPILER="$(hipconfig -l)/clang++" -DGGML_HIP=ON ..

使用 SYCL（为 Intel 架构提供支持）

支持多平台的 SYCL 编程模式：

# Linux
source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
cmake -G "Ninja" -DCMAKE_C_COMPILER=icx -DCMAKE_CXX_COMPILER=icpx -DGGML_SYCL=ON ..

# Windows
"C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\setvars.bat"
cmake -G "Ninja" -DCMAKE_C_COMPILER=cl -DCMAKE_CXX_COMPILER=icx -DGGML_SYCL=ON ..

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针对移动端的编译 (Android)

通过配置 NDK（安卓原生开发工具包），开发者可以轻松为 Android 系统编译 ggml：

cmake .. \
   -DCMAKE_SYSTEM_NAME=Android \
   -DCMAKE_SYSTEM_VERSION=33 \
   -DCMAKE_ANDROID_ARCH_ABI=arm64-v8a \
   -DCMAKE_ANDROID_NDK=$NDK_ROOT_PATH \
   -DCMAKE_ANDROID_STL_TYPE=c++_shared

安装部署完成后，即可将二进制文件和模型快速上传到安卓设备：

# 创建目录
adb shell 'mkdir /data/local/tmp/bin'
adb shell 'mkdir /data/local/tmp/models'

# 推送构建的可执行文件及库
adb push bin/* /data/local/tmp/bin/
adb push src/libggml.so /data/local/tmp/
adb push 模型文件

上述步骤可以实现 ggml 在 Android 移动设备上的高效运行支持。

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总结

无论是构建深度学习工作流，还是面向低资源环境的优化需求，ggml 都代表着一个灵活而高效的解决方案。它提供了简洁的 API 和跨平台兼容性，让开发者能够深入定制，同时保持高性能和小内存占用。

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