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[InferLLM大模型推理框架项目](02)InferLLM的src模块
接下来来详细介绍InferLLM项目 src 模块的代码结构和功能：
1. 核心组件 (core/)
- 设备和内存管理
- name="device.h/cpp" path="src/core/device.h": 设备抽象层，管理计算设备(CPU/GPU)和内存分配
- name="tensor.h/cpp" path="src/core/tensor.h": 张量数据结构，支持多种数据类型和设备
- 计算图和模型
- name="graph.h/cpp" path="src/core/graph.h": 计算图的基础定义和管理
- name="model.cpp" path="src/core/model.cpp": 模型加载和管理
- name="model_imp.h/cpp" path="src/core/model_imp.h": 模型实现的具体细节
- 算子系统
- name="op.h/cpp" path="src/core/op.h": 基础算子定义，包括：
- Embedding
- LayerNorm
- MatMul
- Elemwise 等基础算子
- 其他核心功能
- name="kvstorage.h" path="src/core/kvstorage.h": KV缓存管理
- name="thread_pool.h/cpp" path="src/core/thread_pool.h": 线程池实现
2. 具体模型实现 (graph/)
- ChatGLM系列
- name="chatGLM.h/cpp" path="src/graph/chatGLM.h": ChatGLM-6B实现
- name="chatGLM2.cpp" path="src/graph/chatGLM2.cpp": ChatGLM2实现
- name="chatGLM3.cpp" path="src/graph/chatGLM3.cpp": ChatGLM3实现
- LLaMA系列
- name="llama_like.h/cpp" path="src/graph/llama_like.h": LLaMA系列模型的基础实现
- name="ggml_llama.h/cpp" path="src/graph/ggml_llama.h": GGML格式的LLaMA模型支持
3. 计算内核 (kern/)
- 优化实现
- name="optimized" path="src/kern/optimized":
- ARM优化实现
- RISC-V向量扩展优化
- x86优化实现
- GPU支持
- name="gpu" path="src/kern/gpu": GPU计算内核实现
- 基础实现
- name="naive" path="src/kern/naive": 朴素CPU实现，作为基准和后备方案
- 内核定义
- name="kernel.h" path="src/kern/kernel.h": 内核接口定义
- name="kernel_define.h" path="src/kern/kernel_define.h": 内核相关常量和类型定义
4. 工具类 (src/)
- 文件操作
- name="file.h/cpp" path="src/file.h": 文件读写和内存映射支持
- 通用工具
- name="utils.h/cpp" path="src/utils.h": 通用工具函数和宏定义
主要特点
- 模块化设计
- 清晰的层次结构：核心组件、模型实现、计算内核
- 良好的扩展性：易于添加新模型和优化实现
- 多平台支持
- CPU/GPU计算支持
- 多架构优化：x86、ARM、RISC-V
- 性能优化
- 针对不同硬件的专门优化
- 量化支持：INT4/INT8
- 多线程并行计算
- 灵活性
- 支持多种模型架构
- 可配置的计算精度
- 可扩展的算子系统
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