GGML——强大的机器学习张量库

GGML（Generics Graph Machine Learning）是一个功能强大、高度优化的张量库，旨在满足机器学习从业者的各种需求。

GGML的主要特点如下：

  • C语言实现: GGML是用C语言编写的，这使得它具有出色的跨平台性能和兼容性。
  • 16位浮点数支持: 支持16位浮点运算，从而大大减少了内存需求，并提高了计算速度。
  • 整数量化: 通过量化模型权重和激活，可以降低位精度，从而进一步优化内存和计算。

以下是GGML的一些应用场景：

  • 大规模模型训练: GGML非常适合训练需要大量计算资源的机器学习模型。
  • 高性能计算: 由于其优化的设计，GGML非常适合执行机器学习中的高性能计算任务。

总之，GGML是一个强大的张量库，致力于满足机器学习从业者的各种需求。