[feature] Vulkan Backend
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- c
- Área
- backend, machine-learning, performance
Línea de trabajo
El issue no menciona archivos, pruebas ni puntos de entrada. Empieza revisando los backends de inference existentes y las rutas de compilación de Windows/Linux; después, define cómo se integraría la compatibilidad con Vulkan y qué comprobaciones de inference en GPU demostrarían que el backend está completo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I suggest adding a Vulkan compute backend for Windows/Linux GPU inference, as Vulkan has proven itself being a reliable (just works™), and often already installed GPU Compute API (almost no dependencies). It is also cross platform, and supports any GPU, even older ones.
It tends however to perform slightly worse compared to CUDA/ROCm/Metal on certain aspects, but I think that it is still worth implementing it, also considering how much of a speedup it gives compared to the native BLAS backend.
Llama.cpp has had a great success with it so far.
- Lenguaje dominante
- C
- Estrellas
- 2k
- Forks
- 152
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de antirez/iris.c
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