大模型的应用前景将越来越广泛。
通常，神经网络的推理代码是使用 Python 语言编写的。但相比于 Python，C/C++ 代码运行速度更快，编写过程更严谨，因此一些开发者尝试用 C/C++ 语言实现神经网络。
在众多使用 C/C++ 语言编写神经网络代码的开发者中，Georgi Gerganov 是一位佼佼者。Georgi Gerganov 是资深的开源社区开发者，曾为 OpenAI 的 Whisper 自动语音识别模型开发 whisper.cpp。
Georgi Gerganov
今年 3 月 Georgi Gerganov 又构建了开源项目 llama.cpp，llama.cpp 让开发者在没有 GPU 的条件下也能运行 Meta 的 LLaMA 模型。llama.cpp 让开发者在没有 GPU 的条件下也能运行 LLaMA 模型。项目发布后，很快就有开发者尝试并成功在 MacBook 和树莓派上运行 LLaMA。
打开 Georgi Gerganov 的个人主页，我们发现全是开源项目，满满的干货。
现在，Georgi Gerganov 宣布创立一家新公司 ggml.ai，旨在支持 ggml 的开发。ggml 是 Georgi Gerganov 使用 C/C++ 构建了机器学习张量库，能够帮助开发者在消费级硬件上实现大模型，并提升模型性能。ggml 张量库具有以下特点：
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用 C 语言编写；
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支持 16bit 浮点数；
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支持整数量化（包括 4 位、5 位、8 位）；
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自动微分；
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内置优化算法（例如 ADAM、L-BFGS）；
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为 Apple 芯片设置特定优化；
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在 x86 架构上使用 AVX / AVX2 Intrinsic；
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通过 WebAssembly 和 WASM SIMD 提供 Web 支持；
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无第三方依赖；
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运行时零内存分配；
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支持指导型语言输出。
作为纯 C 语言编写的框架，ggml 大幅降低了大模型的运行成本。llama.cpp 和 whisper.cpp 都使用了 ggml，我们来看一下使用 llama.cpp 和 whisper.cpp 的例子。
下图是一个在树莓派上使用 whisper.cpp 检测短语音命令的例子：
在单个 M1 Pro 上同时运行 LLaMA-13B + Whisper Small 的 4 个实例，如下图所示：
在 M2 Max 上以 40 tok/s 的速度运行 LLaMA-7B，如下图所示：
总体来说，ggml 让本地运行大型语言模型变得更容易，操作更便捷。Georgi Gerganov 成立新公司之后，简单高效的 ggml 张量库将获得更多开发者和投资者的支持。我们相信随着开发人员在技术层面做出努力，大模型的应用前景将会越来越广泛。
参考链接：ggml.ai/
