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요약

ggml-webgpu 프로젝트에 레이어 노멀레이션(Layer Normalization) 연산자가 추가되어 모델의 기능을 확장했습니다. 이 업데이트는 Kahan 합법을 사용한 부동소수점 계산 안정화 및 비연속 간격 처리를 개선하는 등 여러 기술적 최적화를 포함합니다. 다양한 아키텍처와 플랫폼(macOS, Linux, Windows, Android 등)에 대한 광범위한 지원이 제공되어 호환성과 성능이 향상되었습니다.

핵심 포인트

• 레이어 노멀레이션 연산자 추가: 딥러닝 모델의 핵심 구성 요소인 레이어 정규화 기능을 웹GPU 환경에서 구현했습니다.
• 계산 안정성 및 최적화 개선: Kahan 합법을 사용한 부동소수점 계산 안정화와 비연속 간격(non-contiguous strides) 처리가 이루어졌습니다.
• 광범위한 플랫폼 지원: macOS, Linux (CPU/Vulkan/ROCm/OpenVINO 등), Windows (CUDA/Vulkan/SYCL/HIP), Android 등 다양한 운영체제 및 하드웨어 아키텍처를 포괄합니다.
• 다양한 백엔드 지원: CPU 외에도 WebGPU, Vulkan, ROCm, OpenVINO, SYCL, CUDA, HIP 등 여러 가속기 백엔드를 통해 폭넓은 호환성을 확보했습니다.