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template-instances
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7d1a378b8f
CUDA: refactor mmq, dmmv, mmvq (#7716)
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hai 1 ano |
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acc.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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acc.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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arange.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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arange.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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argsort.cu
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08a0c02060
ggml : mul_mat_id use the same tensor for all the experts (#6387)
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hai 1 ano |
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argsort.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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binbcast.cu
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0d56246f4b
ggml : group all experts in a single ggml_mul_mat_id (#6505)
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hai 1 ano |
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binbcast.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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clamp.cu
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bc4bba364f
Introduction of CUDA Graphs to LLama.cpp (#6766)
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hai 1 ano |
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clamp.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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common.cuh
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1f0dabda8d
CUDA: use tensor cores for MMQ (#7676)
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hai 1 ano |
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concat.cu
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cce3dcffc5
cuda : non-cont concat support (#7610)
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hai 1 ano |
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concat.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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convert.cu
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e84b71c2c6
ggml : drop support for QK_K=64 (#7473)
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hai 1 ano |
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convert.cuh
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5dc9dd7152
llama : add Command R Plus support (#6491)
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hai 1 ano |
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cpy.cu
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bc4bba364f
Introduction of CUDA Graphs to LLama.cpp (#6766)
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hai 1 ano |
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cpy.cuh
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bc4bba364f
Introduction of CUDA Graphs to LLama.cpp (#6766)
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hai 1 ano |
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dequantize.cuh
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5dc9dd7152
llama : add Command R Plus support (#6491)
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hai 1 ano |
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diagmask.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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diagmask.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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dmmv.cu
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7d1a378b8f
CUDA: refactor mmq, dmmv, mmvq (#7716)
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hai 1 ano |
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dmmv.cuh
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d48ccf3ad4
sync : ggml (#6351)
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hai 1 ano |
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fattn-common.cuh
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1f0dabda8d
CUDA: use tensor cores for MMQ (#7676)
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hai 1 ano |
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fattn-tile-f16.cu
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1f0dabda8d
CUDA: use tensor cores for MMQ (#7676)
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hai 1 ano |
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fattn-tile-f16.cuh
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0fc1e820a9
CUDA: faster large batch FA without tensor cores (#7314)
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hai 1 ano |
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fattn-tile-f32.cu
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750f60c03e
CUDA: fix Pascal FA, deq. KV to FP16 for batch > 8 (#7681)
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hai 1 ano |
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fattn-tile-f32.cuh
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0fc1e820a9
CUDA: faster large batch FA without tensor cores (#7314)
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hai 1 ano |
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fattn-vec-f16.cuh
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1f0dabda8d
CUDA: use tensor cores for MMQ (#7676)
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hai 1 ano |
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fattn-vec-f32.cuh
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963552903f
CUDA: fix broken oob check for FA vec f32 kernel (#7904)
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hai 1 ano |
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fattn-wmma-f16.cuh
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1f0dabda8d
CUDA: use tensor cores for MMQ (#7676)
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hai 1 ano |
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fattn.cu
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750f60c03e
CUDA: fix Pascal FA, deq. KV to FP16 for batch > 8 (#7681)
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hai 1 ano |
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fattn.cuh
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9c67c2773d
ggml : add Flash Attention (#5021)
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hai 1 ano |
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getrows.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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getrows.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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im2col.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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im2col.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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mma.cuh
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bdcb8f4222
CUDA: int8 tensor cores for MMQ (q4_K, q5_K, q6_K) (#7860)
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hai 1 ano |
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mmq.cu
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42b53d192f
CUDA: revise q8_1 data layout for mul_mat_q (#7824)
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hai 1 ano |
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mmq.cuh
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bdcb8f4222
CUDA: int8 tensor cores for MMQ (q4_K, q5_K, q6_K) (#7860)
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hai 1 ano |
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mmvq.cu
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7d1a378b8f
CUDA: refactor mmq, dmmv, mmvq (#7716)
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hai 1 ano |
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mmvq.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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norm.cu
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fb76ec31a9
ggml : fix YARN + add tests + add asserts (#7617)
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hai 1 ano |
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norm.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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pad.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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pad.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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pool2d.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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pool2d.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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quantize.cu
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42b53d192f
CUDA: revise q8_1 data layout for mul_mat_q (#7824)
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hai 1 ano |
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quantize.cuh
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42b53d192f
CUDA: revise q8_1 data layout for mul_mat_q (#7824)
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hai 1 ano |
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rope.cu
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2b3389677a
ggml : refactor rope norm/neox (#7634)
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hai 1 ano |
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rope.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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scale.cu
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bc4bba364f
Introduction of CUDA Graphs to LLama.cpp (#6766)
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hai 1 ano |
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scale.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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softmax.cu
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133d99c599
CUDA: deduplicate FlashAttention code (#7352)
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hai 1 ano |
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softmax.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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sumrows.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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sumrows.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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tsembd.cu
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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tsembd.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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unary.cu
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a9cae48003
tests : add non-cont unary tests (#7857)
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hai 1 ano |
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unary.cuh
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f5ef34e428
feat: implemented sigmoid function (ggml/806)
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hai 1 ano |
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upscale.cu
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48aa8fd1f2
ggml : add `ggml_upscale_ext` (ggml/814)
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hai 1 ano |
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upscale.cuh
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ae1f211ce2
cuda : refactor into multiple files (#6269)
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hai 1 ano |
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vecdotq.cuh
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7d1a378b8f
CUDA: refactor mmq, dmmv, mmvq (#7716)
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hai 1 ano |
Johannes Gäßler
963552903f
CUDA: fix broken oob check for FA vec f32 kernel (#7904)