ggml-cuda: hip: 添加缺失的 AMD GCN MMQ 配置 by thelittlefireman · Pull Request #27841 · ggml-org/llama.cpp - RDNA2(MI50, MI60) 的预填充性能改进

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摘要

此拉取请求为 ggml-cuda 的 HIP 添加缺失的 AMD GCN MMQ 配置，增强了 llama.cpp 推理库中 RDNA2 GPU（如 MI50 和 MI60）的预填充性能。

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缓存时间: 2026/09/12 10:42

ggml-org/llama.cpp

来源：https://github.com/ggml-org/llama.cpp

llama.cpp

使用 C/C++ 实现的 llama LLM 推理引擎

许可证：MIT (https://opensource.org/licenses/MIT) 发布版本 (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 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/server.yml) Docker (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/docker.yml) Winget (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/actions/workflows/winget.yml) ggml (https://github.com/ggml-org/ggml) / ops (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/docs/ops.md) / 维护者 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)

快速开始

以下是将 llama.cpp 安装到您机器上的几种方式：

  • 访问 https://llama.app 并按照说明操作
  • 使用 Docker 运行 - 参见我们的 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
  • 克隆本仓库从源代码构建 - 请参阅我们的构建指南

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

通过 llama cli 进行 VLM 会话 针对 llama serve 的内置 Web UI

描述

llama.cpp 的主要目标是通过最少的设置，在广泛的硬件上（本地及云端）实现最先进性能的 LLM（及 VLM）推理。

  • 纯 C/C++ 实现，无任何依赖
  • Apple 芯片是首要支持对象 - 通过 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架进行优化
  • 支持 x86 架构的 AVX、AVX2、AVX512 和 AMX
  • 支持 RISC-V 架构的 RVV、ZVFH、ZFH、ZICBOP 和 ZIHINTPAUSE
  • 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低的内存使用
  • 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）
  • 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 项目基于 ggml (https://github.com/ggml-org/ggml) 库构建。

支持的后端

后端目标设备
BLAS所有
BLIS所有
CANN华为昇腾 NPU
CUDANVIDIA GPU
HIPAMD GPU
HexagonSnapdragon
IBM zDNNIBM Z & LinuxONE
MUSAMoore Threads GPU
MetalApple 芯片
OpenCLAdreno GPU
OpenVINO [进行中]Intel CPU、GPU 和 NPU
RPC (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/tree/master/tools/rpc)所有
SYCLIntel GPU
VirtGPUVirtGPU APIR
VulkanGPU
WebGPU所有
ZenDNNAMD CPU

文档

工具

开发

贡献

  • 贡献者可以提交 PR
  • 根据贡献情况，协作者将被邀请加入
  • 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
  • 任何在管理问题、PR 和项目方面的帮助都将受到高度赞赏！
  • 请阅读 CONTRIBUTING.md 了解更多信息

致谢

  • yhirose/cpp-httplib (https://github.com/yhirose/cpp-httplib)
    • 单文件 HTTP 服务器，被 llama-server 使用
    • MIT 许可证
  • nothings/stb (https://github.com/nothings/stb)
    • 单文件图像格式解码器，被多模态子系统使用
    • 公共领域
  • nlohmann/json (https://github.com/nlohmann/json)
    • 单文件 JSON 库，被各种工具/示例使用
    • MIT 许可证
  • mackron/miniaudio (https://github.com/mackron/miniaudio)
    • 单文件音频格式解码器，被多模态子系统使用
    • 公共领域
  • sheredom/subprocess.h (https://github.com/sheredom/subprocess.h)
    • 用于 C 和 C++ 的单文件进程启动解决方案
    • 公共领域

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