为 MTP draft 启用 CUDA 图 · gaugarg-nv · PR #28549 · ggml-org/llama.cpp
摘要
此拉取请求在 llama.cpp 中为 MTP draft 启用 CUDA 图,以提升 GPU 上 LLM 推理的性能。
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ggml-org/llama.cpp
来源:https://github.com/ggml-org/llama.cpp
llama.cpp
C/C++ 语言实现的 LLM 推理引擎
许可证:MIT (https://opensource.org/licenses/MIT)
稳定版发布 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases?q=tag:v0)
每夜构建版 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases?q=b)
服务器版 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/server.yml)
Docker 镜像 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/docker.yml)
Winget 包 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/winget.yml)
ggml 基础库 (https://github.com/ggml-org/ggml)
/ 算子文档 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/docs/ops.md)
/ 维护者公开的 PR (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues?q=is%3Apr%20is%3Aopen%20draft%3AFalse%20(author%3Argerganov%20OR%20author%3AKitaitiMakoto%20OR%20author%3Adanbev%20OR%20author%3Aaldehir%20OR%20author%3Amax-krasnyansky%20OR%20author%3ACISC%20OR%20author%3Aggerganov%20OR%20author%3Aam17an%20OR%20author%3Ajhen0409%20OR%20author%3Abartowski1182%20OR%20author%3Anikwen%20OR%20author%3Ahipudding%20OR%20author%3Aravi9%20OR%20author%3AServeurpersoCom%20OR%20author%3Apwilkin%20OR%20author%3Areeselevine%20OR%20author%3Angxson%20OR%20author%3Ajeffbolznv%20OR%20author%3Amarty1885%20OR%20author%3A0cc4m%20OR%20author%3ATitaniumtown%20OR%20author%3Aangt%20OR%20author%3AIMbackK%20OR%20author%3Aarthw%20OR%20author%3AJohannesGaessler%20OR%20author%3AORippler%20OR%20author%3Aruixiang63%20OR%20author%3Axctan%20OR%20author%3Aallozaur%20OR%20author%3Ayomaytk%20OR%20author%3Aaendk%20OR%20author%3Awine99%20OR%20author%3Agaugarg-nv%20OR%20author%3Ataronaeo%20OR%20author%3Aforforever73%20OR%20author%3Alhez%20OR%20author%3Anetrunnereve%20OR%20author%3Afairydreaming)%20sort%3Aupdated-desc)
/ 开发统计 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp-dev)
/ lib llama API (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/9289)
/ llama-server REST API (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/9291)
快速入门
以下是将 llama.cpp 安装到您机器上的几种方法:
- 访问 https://llama.app 并按照指示操作
- 使用 Docker 运行 - 请参阅我们的 Docker 文档
- 从发布页面 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases) 下载预编译二进制文件
- 克隆此仓库从源码构建 - 请查阅我们的构建指南
安装完成后:
# 直接从 Hugging Face 下载并运行模型
llama cli -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF
# 启动兼容 OpenAI 的 API 服务器
llama serve -hf ggml-org/Qwen3.5-0.8B-GGUF
使用 llama cli 进行视觉语言模型交互
针对 llama serve 构建的内置 Web UI
描述
llama.cpp 的主要目标是在各种硬件上——本地及云端——以最少的设置和最先进的性能实现 LLM(以及 VLM)推理。
- 纯 C/C++ 实现,无任何外部依赖
- Apple 芯片作为一等公民支持 - 通过 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架进行优化
- 为 x86 架构提供 AVX、AVX2、AVX512 和 AMX 支持
- 为 RISC-V 架构提供 RVV、ZVFH、ZFH、ZICBOP 和 ZIHINTPAUSE 支持
- 支持 1.5 位、2 位、3 位、4 位、5 位、6 位和 8 位整数量化,以实现更快的推理和更少的内存使用
- 为在 NVIDIA GPU 上运行 LLM 定制的 CUDA 内核(通过 HIP 支持 AMD GPU,通过 MUSA 支持 Moore Threads GPU)
- 提供 Vulkan 和 SYCL 后端支持
- CPU+GPU 混合推理,可部分加速超过总显存容量的模型
llama.cpp 项目构建在 ggml (https://github.com/ggml-org/ggml) 库之上。
支持的后端
| 后端 | 目标设备 |
|---|---|
| BLAS | 所有设备 |
| BLIS | 所有设备 |
| CANN | Ascend NPU |
| CUDA | Nvidia GPU |
| HIP | AMD GPU |
| Hexagon | Snapdragon |
| IBM zDNN | IBM Z & LinuxONE |
| MUSA | Moore Threads GPU |
| Metal | Apple Silicon |
| OpenCL | Adreno GPU |
| OpenVINO [进行中] | Intel CPU、GPU 和 NPU |
| RPC (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/tree/master/tools/rpc) | 所有设备 |
| SYCL | Intel GPU |
| VirtGPU | VirtGPU APIR |
| Vulkan | GPU |
| WebGPU | 所有设备 |
| ZenDNN | AMD CPU |
文档
工具
开发
- 如何构建
- 在 Docker 上运行
- 在 Android 上构建
- 多 GPU 使用
- 性能故障排除
- GGML 技巧与窍门 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/wiki/GGML-Tips-&-Tricks)
- XCFramework
- 补全
- 模型
- 发布流程
贡献
- 贡献者可以提交 PR
- 根据贡献情况,将邀请合作者加入
- 维护者可以向
llama.cpp仓库的分支推送代码并将 PR 合并到master分支 - 任何帮助管理 issues、PRs 和项目的支持都非常感谢!
- 请阅读 CONTRIBUTING.md 获取更多信息
致谢
- yhirose/cpp-httplib (https://github.com/yhirose/cpp-httplib)
- 单头文件 HTTP 服务器,
llama-server使用 - MIT 许可证
- 单头文件 HTTP 服务器,
- nothings/stb (https://github.com/nothings/stb)
- 单头文件图像格式解码器,多模态子系统使用
- 公共领域
- nlohmann/json (https://github.com/nlohmann/json)
- 单头文件 JSON 库,各种工具/示例使用
- MIT 许可证
- mackron/miniaudio (https://github.com/mackron/miniaudio)
- 单头文件音频格式解码器,多模态子系统使用
- 公共领域
- sheredom/subprocess.h (https://github.com/sheredom/subprocess.h)
- 面向 C 和 C++ 的单头文件进程启动方案
- 公共领域
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