大模型笔记【3】 gem5 运行模型框架LLama

一 LLama.cpp

LLama.cpp 支持x86,arm,gpu的编译。

  1. github 下载llama.cpp

https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

  1. gem5支持arm架构比较好,所以我们使用编译LLama.cpp。

以下是我对Makefile的修改

开始编译:

make UNAME_M=aarch64

编译会使用到aarch64-linux-gnu-gcc-10,编译成功可以生成一个main 文件,这里我把main重命名成main_arm_backup了。

可以使用file main查看一下文件:

  1. 下载一个大模型的model到llama.cpp/models的目录下,这里我下载了llama-2-7b-chat.Q2_K.gguf。

这个模型2bit量化,跑起来不到3G的内存。

GGML_TYPE_Q2_K - "type-1" 2-bit quantization in super-blocks containing 16 blocks, each block having 16 weight. Block scales and mins are quantized with 4 bits. This ends up effectively using 2.5625 bits per weight (bpw)

  1. 此时我们可以本地运行以下main和模型,我的prompt是How are you

./main -m ./models/llama-2-7b-chat.Q2_K.gguf -p "How are you" -n 16

下图最下面一行就是模型自动生成的


二 gem5

gem5下载编译好后,我们可以使用gem5.fast运行模型了。

build/ARM/gem5.fast

--outdir=./m5out/llm_9

./configs/example/se.py -c

$LLAMA_path/llama.cpp/main-arm

'--options=-m $LLAMA_path/llama-2-7b-chat.Q2_K.gguf -p Hi -n 16'

--cpu-type=ArmAtomicSimpleCPU --mem-size=8GB -n 8

此时我的prompt是Hi,预期是n=8,跑8核。

上图是gem5运行大模型时生成的simout,我增加了AtomicCPU 运行指令数量的打印,这是在gem5的改动。

如果你下载的是gem5的源码,那么现在运行起来应该只是最前面大模型的输出。

模型的回答是Hi,I'm a 30-year-old male, and

但是我预期的是8核,实际上运行起来:

可以看出来,实际上只跑起来4核,定位后发现,模型默认是4核,需要增加-t 8选项,即threadnumber设置成8,下面的红色标注的command.

build/ARM/gem5.fast

--outdir=./m5out/llm_9

./configs/example/se.py -c

$LLAMA_path/llama.cpp/main-arm

'--options=-m $LLAMA_path/llama-2-7b-chat.Q2_K.gguf -p Hi -n 16 -t 8'

--cpu-type=ArmAtomicSimpleCPU --mem-size=8GB -n 8

如上图所示,8核都跑起来了,处理到Hi这个token的时候,CPU0执行了2.9 Billion指令,相对于4核时的5.4 Billion约减少了一半。

相关推荐
花海如潮淹10 分钟前
前端性能追踪工具:用户体验的毫秒战争
前端·笔记·ux
Andy杨1 小时前
20250718-5-Kubernetes 调度-Pod对象:重启策略+健康检查_笔记
笔记·容器·kubernetes
杭州杭州杭州7 小时前
Python笔记
开发语言·笔记·python
谢白羽10 小时前
jenkins搭建笔记
运维·笔记·jenkins
xiaoli232710 小时前
课题学习笔记1——文本问答与信息抽取关键技术研究论文阅读(用于无结构化文本问答的文本生成技术)
笔记·学习
吃西瓜不吐籽_11 小时前
Mac 安装及使用sdkman指南
java·笔记
stm 学习ing12 小时前
Python暑期学习笔记3
笔记·python·学习
笑鸿的学习笔记12 小时前
PySide笔记之信号连接信号
笔记
ROOKIE Shawn13 小时前
mysql学习笔记
笔记·学习