ggml-cpu: AIX에서 타일형 행렬 곱셈 (tiled matmul) 활성화 ([#25199](https://github.com/ggml-o
요약
llama.cpp의 ggml-cpu에서 AIX 환경의 세그멘테이션 결함을 방지하기 위해 타일형 행렬 곱셈(tiled matmul)의 버퍼 점유율을 최적화했습니다. 이를 통해 AIX 환경에서도 타일형 경로를 안정적으로 사용할 수 있게 되었습니다.
핵심 포인트
- AIX 환경에서 로컬 스택 버퍼 사용량 감소로 세그멘테이션 결함 해결
- Llama 3.2 및 Qwen 2.5 모델 테스트 결과 PP_Speed 약 2배 향상
- 타일형 행렬 곱셈(tiled matmul)의 안정적인 활성화 지원
ggml-cpu: AIX에서 타일형 행렬 곱셈 (tiled matmul) 활성화 (#25199)
matmul_tiled 경로는 A_pack 및 B_pack을 위해 큰 로컬 스택 버퍼 (local stack buffers)를 사용합니다. AIX에서는 이것이 세그멘테이션 결함 (segmentation fault)을 유발할 수 있으므로, 타일형 경로 (tiled path)를 계속 사용할 수 있도록 해당 환경에서의 버퍼 점유율 (buffer footprint)을 줄였습니다.
성능 영향:
llama-bench, llama-batched-bench 및 llama-cli로 테스트한 FP32, Q4_0 및 Q8_0 모델의 PP_Speed에서 약 2배의 이득을 얻었습니다.
사용된 모델: Llama3.2 3b Instruct F32, qwen 2.5 3b Q4_0 및 Q8_0
macOS/iOS:
- macOS Apple Silicon (arm64)
- macOS Apple Silicon (arm64, KleidiAI 활성화됨) 비활성화됨
- macOS Intel (x64)
- iOS XCFramework
Linux:
Linux:
- Ubuntu x64 (CPU)
- Ubuntu arm64 (CPU)
- Ubuntu s390x (CPU)
- Ubuntu x64 (Vulkan)
- Ubuntu arm64 (Vulkan)
- Ubuntu x64 (ROCm 7.2)
- Ubuntu x64 (OpenVINO)
- Ubuntu x64 (SYCL FP32)
- Ubuntu x64 (SYCL FP16)
Android:
Windows:
Windows:
- Windows x64 (CPU)
- Windows arm64 (CPU)
- Windows arm64 (OpenCL Adreno)
- Windows x64 (CUDA 12) - CUDA 12.4 DLLs
- Windows x64 (CUDA 13) - CUDA 13.3 DLLs
- Windows x64 (Vulkan)
- Windows x64 (OpenVINO)
- Windows x64 (SYCL)
- Windows x64 (HIP)
openEuler:
- DISABLED
- openEuler x86 (310p)
- openEuler x86 (910b, ACL Graph)
- openEuler aarch64 (310p)
- openEuler aarch64 (910b, ACL Graph)
UI:
AI 자동 생성 콘텐츠
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