Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

skainet-backend-native-cpu: JVM artifact ships no linux-arm64 libskainet_kernels.so → silent ~1000× reference-kernel fallback on ARM Linux

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#1,356 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
58/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
cmake, kotlin, linux
Lĩnh vực
backend, build-system, performance

Hướng nghiên cứu

Start with the skainet-backend-native-cpu native CMake build and the JVM artifact packaging configuration; the issue says CMake already supports aarch64 and identifies the missing native/linux-arm64/libskainet_kernels.so resource. Check how the existing Linux, macOS, and Windows libraries are built and bundled, then determine how CI can build and include the ARM Linux library. Done when the published JVM artifact contains that library and ARM Linux loads a native kernel instead of falling back to the reference decoder.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

bug platform skill:native

Problem

The published skainet-backend-native-cpu 0.61.0 JVM artifact bundles libskainet_kernels for linux-x86_64, macos-arm64 and windows-x86_64 only. There is no native/linux-arm64/libskainet_kernels.so, although NativeLibraryLoader already resolves that path ("aarch64", "arm64" -> "arm64").

On a linux-arm64 JVM, the loader finds nothing, so KernelDispatch has no kernel for packed weights and falls back to the reference decoder:

[SKaiNET] KernelDispatch: no kernel registered for matmul (activation=Dense(bytesPerElement=4), weight=BITNET_B1_58, order=ROW_MAJOR); falling back to the decoding reference kernel (~1000x slower). Install a kernel pack (e.g. KernelPacks.install() + FfmRowMajorKernelPack.install()) before the first forward. Further fallbacks are not reported.

Repro

  • Board: Arduino Ventuno Q (QCS8275, 4× Cortex-A78C + 4× A55), Ubuntu 24.04, Temurin 21.0.12.1 (aarch64).
  • SKaiNET-transformers develop @ a92d65e: :llm-apps:skainet-cli:shadowJar.
  • unzip -l skainet-all.jar | grep native/ shows only linux-x86_64, macos-arm64 and windows-x86_64.
  • java --enable-preview --add-modules jdk.incubator.vector -jar skainet-all.jar -m ggml-model-i2_s.gguf -s 32 "The capital of France is" (BitNet b1.58 2B4T): one thread sits in ReferenceMatmulKernel → BitNetB158TensorData.dequantizeBlock, with 0 tokens after 10.5 min.

Workaround (verified)

I cross-built the library from skainet-backends/skainet-backend-native-cpu/native at tag 0.61.0 and added it to the jar:

cmake -S native -B b -DCMAKE_SYSTEM_NAME=Linux -DCMAKE_SYSTEM_PROCESSOR=aarch64 \
      -DCMAKE_C_COMPILER=aarch64-linux-gnu-gcc -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build b --target skainet_kernels
mkdir -p native/linux-arm64 && cp b/libskainet_kernels.so native/linux-arm64/
jar uf skainet-all.jar native/linux-arm64/libskainet_kernels.so

With that, the same run produces correct greedy output at 1.6–1.8 tok/s instead of the reference fallback.

Ask

  • Build and bundle native/linux-arm64/libskainet_kernels.so in the JVM artifact. The CMake file already handles aarch64 cross builds (-march=armv8.2-a+fp16+dotprod, with NeoGPU pinned to armv8-a). A CI job using gcc-aarch64-linux-gnu or an arm64 runner would cover it.
  • Consider making the "no kernel registered → reference fallback" message an error on platforms where a native pack is expected, or at least naming the missing resource path.

Related: #920 (mobile/Apple/Android JNI; this issue is the plain linux-arm64 JVM case: Raspberry Pi, Qualcomm IoT boards, Graviton).

Ngôn ngữ chính
Kotlin
Star
52
Fork
15
Merge trung bình
23 giờ 34 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
45

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của SKaiNET-developers/SKaiNET

Tất cả issue của SKaiNET-developers/SKaiNET

Issue tương tự

Thêm issue về Kotlin

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.