
ggml性能翻倍揭秘:WASM加速背后的SIMD优化魔法
ggml项目通过引入SIMD指令,实现了WASM性能翻倍,大幅提升了qX_K_q8_K和qX_0_q8_0点积函数的计算效率。DeekSeek-R1团队贡献了99%的优化代码,并在chat.deepseek.com上成功测试。这一创新不仅优化了ggml性能,也为WASM在人工智能领域的应用开辟了新路径。
ggml SIMD 优化:WASM 性能提升解析
ggml:通过SIMD优化实现WASM性能翻倍
ggml项目近期通过SIMD(单指令多数据)优化,实现了WASM(WebAssembly)性能的大幅提升。这一优化主要针对qX_K_q8_K和qX_0_q8_0点积函数,利用SIMD指令显著提高了计算效率。据Simon Willison的博客报道,此次优化中99%的代码由DeekSeek-R1贡献,而Simon主要负责开发和测试。
DeekSeek-R1在chat.deepseek.com上运行了这些优化代码,每个提示的响应时间仅需3-5分钟。此外,Simon还分享了DeepSeek R1在代码优化方面的成果,例如使用它重写llm_groq.py插件,模仿llm_mistral.py的缓存模型JSON模式,并成功提交了相关Pull Request。
在模型映射(model_map)的处理上,R1提出了动态构建和消除model_map的方案,最终决定根据API返回的模型信息直接注册模型,提高了代码的灵活性和可扩展性。这一优化不仅提升了ggml项目的性能,也为其他使用WASM和SIMD的项目提供了借鉴。
总之,ggml项目通过SIMD优化实现了WASM性能翻倍,为WebAssembly在人工智能领域的应用提供了有力支持。未来,随着更多类似优化技术的应用,WebAssembly有望在更多领域发挥重要作用。
WASM 性能倍增:ggml 利用 SIMD 指令的奥秘
ggml:通过SIMD优化实现WASM性能翻倍
ggml项目近期通过引入SIMD(单指令多数据)指令,实现了WASM(WebAssembly)性能的大幅提升。这一优化主要针对qX_K_q8_K和qX_0_q8_0点积函数,通过利用SIMD指令,将WASM的性能提升了2倍。
此次优化主要得益于DeekSeek-R1的贡献。DeekSeek-R1在代码编写方面发挥了重要作用,而作者则主要负责开发和编写测试,以及撰写提示信息。他们通过在chat.deepseek.com上直接运行R1,对提示信息进行了3-5分钟的思考,并取得了令人鼓舞的结果。
在代码优化方面,作者也尝试了相同的优化方法。例如,他们使用DeepSeek R1重写了llm_groq.py插件,以模仿llm_mistral.py中使用的缓存模型JSON模式,并成功提交了相应的PR。作者认为,DeepSeek R1在处理类似任务时表现更出色,尤其是在模型映射的处理上。
此次优化展示了ggml项目在WASM性能提升方面的潜力,同时也体现了开源社区在技术创新方面的积极作用。通过引入SIMD指令,ggml项目为WASM在性能上带来了显著的提升,为后续开发和应用提供了有力支持。
PR 案例分享:ggml SIMD 优化实现细节
ggml:通过SIMD优化实现WASM速度提升2倍
在ggml项目中,通过引入SIMD(单指令多数据)优化,成功实现了WASM(WebAssembly)速度提升2倍的目标。这一优化主要针对qX_K_q8_K和qX_0_q8_0点积函数,充分利用SIMD指令的优势,显著提高了计算效率。
此次优化主要由DeekSeek-R1完成,Xuan-Son Nguyen负责开发测试和编写提示词。他们通过在chat.deepseek.com上直接运行R1,对每个提示词进行3-5分钟的思考,取得了令人鼓舞的结果。此外,DeepSeek R1在代码生成方面也表现出色,如将llm_groq.py插件重写为llm_mistral.py的缓存模型JSON模式,实现了这一优化。
在优化过程中,他们深入思考了模型映射(model_map)的问题,并最终决定消除它。他们认为,当从API获取模型时,每个模型的"id"就是实际在Groq API中使用的模型名称。因此,在注册模型时,本地模型ID为"groq-{id}",groq_model_id为"id"。
此次优化不仅提高了ggml在WASM上的性能,还为WebAssembly在人工智能领域的应用提供了新的可能性。通过合理运用SIMD指令,我们可以期待更多类似的高效优化方案出现。
SIMD 指令在 ggml 中的应用与优势
ggml在WASM中的应用与SIMD优化
ggml是一款高性能的机器学习库,旨在为WebAssembly(WASM)提供高效的模型推理。近期,通过利用SIMD(单指令多数据)指令对qX_K_q8_K和qX_0_q8_0点积函数进行优化,ggml实现了WASM性能的大幅提升,速度提升了2倍。
此次优化主要得益于DeekSeek-R1的贡献。DeekSeek-R1是一个基于ggml的优化工具,通过直接在chat.deepseek.com上运行测试,花费3-5分钟对每个提示进行思考,最终实现了这一性能提升。此外,Simon Willison在其博客中也分享了DeekSeek-R1在代码优化方面的应用,例如将llm_groq.py插件重写为模仿llm_mistral.py的缓存模型JSON模式,并成功提交了相关Pull Request。
此次优化主要针对SIMD指令在ggml中的应用。SIMD指令是一种能够同时处理多个数据元素的指令,可以提高计算效率。在ggml中,通过优化SIMD指令,可以显著提高点积函数的计算速度,从而提升整体性能。
此外,此次优化还涉及到了WASM和PR(Pull Request)的应用。WASM是一种可以在Web浏览器中运行的代码格式,具有跨平台、高性能等特点。而PR则是一种代码审查和合并的机制,有助于提高代码质量和协作效率。
总之,ggml通过SIMD优化、WASM和PR的应用,实现了在WASM平台上的性能提升。这一成果为ggml在WebAssembly领域的应用提供了有力支持,也为其他机器学习库的性能优化提供了借鉴。
ggml 性能加速:深入探讨 SIMD 优化技术
ggml性能加速:SIMD优化技术助力WASM效率提升
ggml项目近日通过引入SIMD(单指令多数据)优化技术,实现了WebAssembly(WASM)性能的显著提升。此次优化主要集中在qX_K_q8_K和qX_0_q8_0点积函数上,通过利用SIMD指令,将WASM性能提升了2倍。
本次优化工作主要由DeekSeek-R1团队完成,他们分享了优化过程中的测试方法和提示词编写技巧。在测试过程中,DeekSeek-R1在chat.deepseek.com上运行了3-5分钟的思考,并取得了令人鼓舞的结果。此外,作者还尝试使用DeepSeek R1对llm_groq.py插件进行重写,以模仿llm_mistral.py插件使用的缓存模型JSON模式,并成功提交了相关PR。
在优化过程中,DeekSeek-R1团队深入分析了模型映射(model_map)的必要性,并最终决定消除该映射,从而简化模型注册过程。这一决策体现了他们对模型映射的深入思考,以及对优化目标的高度关注。
此次ggml性能优化为WASM在人工智能领域中的应用提供了有力支持。通过引入SIMD优化技术,ggml项目在WASM性能方面取得了显著成果,为后续开发和应用提供了有力保障。未来,ggml项目将继续致力于优化性能,为人工智能领域的发展贡献力量。
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