alu@king  OS Garuda Linux x86_64 ├ Kernel Linux 6.17.9-zen1-1-zen ├󰏖 Packages 1557 (pacman)[stable] └ Shell fish 4.2.1  DE KDE Plasma 6.5.3 ├󰧨 Window Manager KWin (Wayland) ├󰧨 Login Manager sddm-autologin 0.21.0 (Wayland) ├󰉼 WM Theme Sweet-Dark ├󰉼 Color Themes Dr460nized (Sweet) [Qt], Sweet-Dark [GTK2/3/4] ├󰀻 System Icons breeze-dark [Qt], breeze-dark [GTK2/3/4] ├ System Fonts Fira Sans Heavy (10pt, Regular) [Qt], Fira Sans Heavy (10pt, ExtraLight) [GTK2/3/4] └ Terminal konsole 25.8.3 󰌢 PC Notebook (3.0) ├󰻠 CPU 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H (20) @ 3.50 GHz ├󰍛 GPU Intel Arc A730M @ 2.05 GHz [Discrete] ├󰍛 GPU Intel Iris Xe Graphics @ 1.40 GHz [Integrated] ├󰍛 Vulkan 1.4.318 - Intel open-source Mesa driver [Mesa 25.2.7-arch1.1] └󰍹 Display(s) 1920x1080 @ 1.13x in 16", 144 Hz [Built-in] ^[[A :: initializing oneAPI environment ... bash: BASH_VERSION = 5.3.3(1)-release args: Using "$@" for setvars.sh arguments: --force :: advisor -- latest :: ccl -- latest :: compiler -- latest :: dal -- latest :: debugger -- latest :: dev-utilities -- latest :: dnnl -- latest :: dpcpp-ct -- latest :: dpl -- latest :: ipp -- latest :: ippcp -- latest :: mkl -- latest :: mpi -- latest :: pti -- latest :: tbb -- latest :: umf -- latest :: vtune -- latest :: oneAPI environment initialized :: ╭─alu@king in ~ ╰─λ ./XAIGPUARC.sh ✅ ✅ALLE PATCHES ERFOLGREICH ANGEWAND 🔷 HOLE ONE API KOEPF 🔷 SETVARS.SH SETZEN UND🔍 :: initializing oneAPI environment ... XAIGPUARC.sh: BASH_VERSION = 5.3.3(1)-release args: Using "$@" for setvars.sh arguments: --force :: advisor -- latest :: ccl -- latest :: compiler -- latest :: dal -- latest :: debugger -- latest :: dev-utilities -- latest :: dnnl -- latest :: dpcpp-ct -- latest :: dpl -- latest :: ipp -- latest :: ippcp -- latest :: mkl -- latest :: mpi -- latest :: pti -- latest :: tbb -- latest :: umf -- latest :: vtune -- latest :: oneAPI environment initialized :: 🔷 ✅ VERBINDUNG ONEAPI GELADEN... (DPCPP_ROOT=/opt/intel/oneapi/compiler/2025.0 und MKL_ROOT=/opt/intel/oneapi/mkl/2025.0) ✅ ✅GEFUNDENE-AKTUELLE XAIGPUARC VERSION-NEUBAU-UNNÖTIG-FORTFAHREN**./XAIGPUARC/bin/llama-cli** und **./XAIGPUARC/bin/llama-ls-sycl-device** 🔷 ✅->ÜBERSPRINGE-BAUVORGANG 🔷 ⚙->UPDATE-JETZT-NEUESTE-LLAMA-VERSION-BITTE-WARTEN 🔷 📦 BAUE-XAIGPUARC-BITTE WARTEN 🔷 🔍->AKTUALISIERE UNTERMODULE remote: Enumerating objects: 31, done. remote: Counting objects: 100% (19/19), done. remote: Compressing objects: 100% (17/17), done. remote: Total 31 (delta 6), reused 5 (delta 2), pack-reused 12 (from 3) Entpacke Objekte: 100% (31/31), 108.70 KiB | 1.98 MiB/s, fertig. Von https://github.com/ggerganov/llama.cpp 3659aa28e..9d0229967 master -> origin/master * [neues Tag] b7266 -> b7266 * [neues Tag] b7268 -> b7268 * [neues Tag] b7270 -> b7270 Aktualisiere 3659aa28e..9d0229967 Fast-forward common/arg.cpp | 2 +- examples/simple-cmake-pkg/README.md | 1 + ggml/src/ggml-cpu/arch/arm/repack.cpp | 2 -- tools/server/server-context.cpp | 171 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-------------------------------------------------------------- tools/server/server-models.cpp | 1 + tools/server/server-queue.cpp | 10 ++++++++ tools/server/server-queue.h | 9 +++++++ tools/server/server-task.cpp | 27 +++++++++++++++++--- tools/server/server-task.h | 40 ++++++++++++++++++++++++++--- 9 files changed, 168 insertions(+), 95 deletions(-) ✅ ✅ LLAMA.CPP ANTWORTET..UNTERGRUPPEN WERDEN GELADEN 🔷 🔷 🏗 🩹 Patches für ggml-sycl anwenden (Header & CMake & Kernel-Dispatch-Registrierung) 🔷 🔷->PATCH 1/6: DOCTPHELPER FEHLGESCHLAGEN. ABHÄNGIGKEITSLISTE PRÜFEN 🔷 🔷-> ✅ PATCH 1/6 ERFOLGREICH 🔷 🔷->PATCH 2/6: ggml_flash_attention_sycl 🔷 🔷-> CMakeLists.txt für Kernel als OBJECT-Library erstellt 🔷 🔷->✅🏗PATCH 2/6 ERFOLGREICH ggml_flash_attention_sycl zu Haupt-CMake hinzugefügt 🔷 🔷-> PATCH 3/6: CMakeLists.txt anpassen (Alle Header-Pfade für icpx). 🔷 🔷->✅🏗PATCH 3/6 erfolgreich: Alle Header-Pfade injiziert. 🔷 🔷->🏗PATCH 4/6: ggml_flash_attention_sycl.cpp INJIZIEREN🏗 🔷 🔷->PATCH 4/6 DEKLARATION ERFOLGREICH EINGEFÜGT 🔷 🔷->Versuche, den Dispatch-Case (FA) mittels AWK einzufügen. 🔷 🔷->PATCH 4/6 ERFOLGREICH✅UNTERBAU ERFOLGREICH EINGEFÜHRT✅ 🔷 🔷->✅PATCH 4/6 ERFOLGREICH-FLASHATTENTENTION-GELADEN 🔷 🔷->PATCH 5/6: INJIZIEREN OBJEKT🏗VARIABLEN AUS UNTERBLOCK VON SYCL BIBLIOTHEKEN.. 🔷 🔷->5a/6: OBJEKT VARIABLEN 🏗 ERFOLGREICH DEFINIERT 🔷 🔷->⚠PATCH 5b/6 IST BEREITS AKTIV INJECTION WIRD ÜBERSPRUNGEN 🔷 🔷->PATCH 6/6: ssm_conv.cpp WARNUNG beheben VORZEICHENVERGLEICH 🔷 🔷->⚠PATCH 6/6ssm_conv.cppZEILE-NICHT-GEFUNDEN-UEBERSPRINGE 🔷 🔍SUCHE NACH VERFÜGBAREN SYCL GERÄTEN AUF IHREM SYSTEM. Found 2 SYCL devices: | | | | |Max | |Max |Global | | | | | | |compute|Max work|sub |mem | | |ID| Device Type| Name|Version|units |group |group|size | Driver version| |--|-------------------|---------------------------------------|-------|-------|--------|-----|-------|---------------------| | 0| [level_zero:gpu:0]| Intel Arc A730M Graphics| 12.55| 384| 1024| 32| 12160M| 1.13.36015| | 1| [level_zero:gpu:1]| Intel Iris Xe Graphics| 12.3| 96| 512| 32| 30705M| 1.13.36015| SYCL Optimization Feature: |ID| Device Type|Reorder| |--|-------------------|-------| | 0| [level_zero:gpu:0]| Y| | 1| [level_zero:gpu:1]| Y| ⚠ ⚠KEINE KOMPATIBLEN SYCL GERÄTE GEFUNDEN: ERROR❌AKTUELLE ABHÄNGIGKEITEN PRÜFEN 🔷 🔍SUCHE SYCL FÄHIGES GERÄT 🏗 AUF IHREM SYSTEM Found 1 SYCL devices: | | | | |Max | |Max |Global | | | | | | |compute|Max work|sub |mem | | |ID| Device Type| Name|Version|units |group |group|size | Driver version| |--|-------------------|---------------------------------------|-------|-------|--------|-----|-------|---------------------| | 0| [level_zero:gpu:0]| Intel Arc A730M Graphics| 12.55| 384| 1024| 32| 12160M| 1.13.36015| SYCL Optimization Feature: |ID| Device Type|Reorder| |--|-------------------|-------| | 0| [level_zero:gpu:0]| Y| 🔷 🚀STARTE KI ANTWORT PER F16 INFERENCE AUF IHRER iGPU/dGPU MIT FOLGENDEN PARAMETERN**ARC (ID: 0->❌ANBINDUNG FEHLGESCHLAGEN)** with ngl=0 using **./XAIGPUARC/bin/llama-cli**... build: 7254 (e7c2cf135) with Intel(R) oneAPI DPC++/C++ Compiler 2025.0.4 (2025.0.4.20241205) for x86_64-unknown-linux-gnu main: llama backend init main: load the model and apply lora adapter, if any llama_model_load_from_file_impl: using device SYCL0 (Intel(R) Arc(TM) A730M Graphics) (unknown id) - 11597 MiB free llama_model_loader: loaded meta data with 48 key-value pairs and 309 tensors from models/Ministral-3-8B-Instruct-2512-UD-Q8_K_XL.gguf (version GGUF V3 (latest)) llama_model_loader: Dumping metadata keys/values. Note: KV overrides do not apply in this output. llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = mistral3 llama_model_loader: - kv 1: general.type str = model llama_model_loader: - kv 2: general.name str = Ministral-3-8B-Instruct-2512 llama_model_loader: - kv 3: general.version str = 2512 llama_model_loader: - kv 4: general.finetune str = Instruct llama_model_loader: - kv 5: general.basename str = Ministral-3-8B-Instruct-2512 llama_model_loader: - kv 6: general.quantized_by str = Unsloth llama_model_loader: - kv 7: general.size_label str = 8B llama_model_loader: - kv 8: general.repo_url str = https://huggingface.co/unsloth llama_model_loader: - kv 9: mistral3.block_count u32 = 34 llama_model_loader: - kv 10: mistral3.context_length u32 = 262144 llama_model_loader: - kv 11: mistral3.embedding_length u32 = 4096 llama_model_loader: - kv 12: mistral3.feed_forward_length u32 = 14336 llama_model_loader: - kv 13: mistral3.attention.head_count u32 = 32 llama_model_loader: - kv 14: mistral3.attention.head_count_kv u32 = 8 llama_model_loader: - kv 15: mistral3.attention.layer_norm_rms_epsilon f32 = 0,000010 llama_model_loader: - kv 16: mistral3.attention.key_length u32 = 128 llama_model_loader: - kv 17: mistral3.attention.value_length u32 = 128 llama_model_loader: - kv 18: mistral3.vocab_size u32 = 131072 llama_model_loader: - kv 19: mistral3.rope.dimension_count u32 = 128 llama_model_loader: - kv 20: mistral3.rope.scaling.type str = yarn llama_model_loader: - kv 21: mistral3.rope.scaling.factor f32 = 16,000000 llama_model_loader: - kv 22: mistral3.rope.scaling.yarn_beta_fast f32 = 32,000000 llama_model_loader: - kv 23: mistral3.rope.scaling.yarn_beta_slow f32 = 1,000000 llama_model_loader: - kv 24: mistral3.rope.scaling.yarn_log_multiplier f32 = 1,000000 llama_model_loader: - kv 25: mistral3.rope.scaling.original_context_length u32 = 16384 llama_model_loader: - kv 26: mistral3.rope.freq_base f32 = 1000000,000000 llama_model_loader: - kv 27: mistral3.attention.temperature_scale f32 = 0,100000 llama_model_loader: - kv 28: tokenizer.ggml.model str = gpt2 llama_model_loader: - kv 29: tokenizer.ggml.pre str = tekken llama_model_loader: - kv 30: tokenizer.ggml.tokens arr[str,131072] = ["", "~~", "~~", "[INST]", "[... llama_model_loader: - kv 31: tokenizer.ggml.token_type arr[i32,131072] = [3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, ... llama_model_loader: - kv 32: tokenizer.ggml.merges arr[str,269443] = ["Ġ Ġ", "Ġ t", "e r", "i n", "Ġ �... llama_model_loader: - kv 33: tokenizer.ggml.bos_token_id u32 = 1 llama_model_loader: - kv 34: tokenizer.ggml.eos_token_id u32 = 2 llama_model_loader: - kv 35: tokenizer.ggml.unknown_token_id u32 = 0 llama_model_loader: - kv 36: tokenizer.ggml.padding_token_id u32 = 11 llama_model_loader: - kv 37: tokenizer.ggml.add_bos_token bool = true llama_model_loader: - kv 38: tokenizer.ggml.add_sep_token bool = false llama_model_loader: - kv 39: tokenizer.ggml.add_eos_token bool = false llama_model_loader: - kv 40: tokenizer.chat_template str = {#- Unsloth template fixes #}\n{#- Def... llama_model_loader: - kv 41: tokenizer.ggml.add_space_prefix bool = false llama_model_loader: - kv 42: general.quantization_version u32 = 2 llama_model_loader: - kv 43: general.file_type u32 = 7 llama_model_loader: - kv 44: quantize.imatrix.file str = Ministral-3-8B-Instruct-2512-GGUF/ima... llama_model_loader: - kv 45: quantize.imatrix.dataset str = unsloth_calibration_Ministral-3-8B-In... llama_model_loader: - kv 46: quantize.imatrix.entries_count u32 = 238 llama_model_loader: - kv 47: quantize.imatrix.chunks_count u32 = 82 llama_model_loader: - type f32: 69 tensors llama_model_loader: - type f16: 61 tensors llama_model_loader: - type q8_0: 179 tensors print_info: file format = GGUF V3 (latest) print_info: file type = Q8_0 print_info: file size = 10,32 GiB (10,45 BPW) load: special_eos_id is not in special_eog_ids - the tokenizer config may be incorrect load: printing all EOG tokens: load: - 2 ('') load: special tokens cache size = 1000 load: token to piece cache size = 0,8498 MB print_info: arch = mistral3 print_info: vocab_only = 0 print_info: n_ctx_train = 262144 print_info: n_embd = 4096 print_info: n_embd_inp = 4096 print_info: n_layer = 34 print_info: n_head = 32 print_info: n_head_kv = 8 print_info: n_rot = 128 print_info: n_swa = 0 print_info: is_swa_any = 0 print_info: n_embd_head_k = 128 print_info: n_embd_head_v = 128 print_info: n_gqa = 4 print_info: n_embd_k_gqa = 1024 print_info: n_embd_v_gqa = 1024 print_info: f_norm_eps = 0,0e+00 print_info: f_norm_rms_eps = 1,0e-05 print_info: f_clamp_kqv = 0,0e+00 print_info: f_max_alibi_bias = 0,0e+00 print_info: f_logit_scale = 0,0e+00 print_info: f_attn_scale = 0,0e+00 print_info: n_ff = 14336 print_info: n_expert = 0 print_info: n_expert_used = 0 print_info: n_expert_groups = 0 print_info: n_group_used = 0 print_info: causal attn = 1 print_info: pooling type = 0 print_info: rope type = 0 print_info: rope scaling = yarn print_info: freq_base_train = 1000000,0 print_info: freq_scale_train = 0,0625 print_info: n_ctx_orig_yarn = 16384 print_info: rope_finetuned = unknown print_info: model type = 8B print_info: model params = 8,49 B print_info: general.name = Ministral-3-8B-Instruct-2512 print_info: vocab type = BPE print_info: n_vocab = 131072 print_info: n_merges = 269443 print_info: BOS token = 1 '~~' print_info: EOS token = 2 '~~' print_info: UNK token = 0 '' print_info: PAD token = 11 '' print_info: LF token = 1010 'Ċ' print_info: EOG token = 2 '' print_info: max token length = 150 load_tensors: loading model tensors, this can take a while... (mmap = true) load_tensors: offloading 34 repeating layers to GPU load_tensors: offloading output layer to GPU load_tensors: offloaded 35/35 layers to GPU load_tensors: CPU_Mapped model buffer size = 1024,00 MiB load_tensors: SYCL0 model buffer size = 9547,83 MiB ................................................................................ llama_context: constructing llama_context llama_context: n_seq_max = 1 llama_context: n_ctx = 2048 llama_context: n_ctx_seq = 2048 llama_context: n_batch = 1024 llama_context: n_ubatch = 512 llama_context: causal_attn = 1 llama_context: flash_attn = auto llama_context: kv_unified = false llama_context: freq_base = 1000000,0 llama_context: freq_scale = 0,0625 llama_context: n_ctx_seq (2048) < n_ctx_train (262144) -- the full capacity of the model will not be utilized Running with Environment Variables: GGML_SYCL_DEBUG: 0 GGML_SYCL_DISABLE_OPT: 0 GGML_SYCL_DISABLE_GRAPH: 1 GGML_SYCL_DISABLE_DNN: 0 GGML_SYCL_PRIORITIZE_DMMV: 0 Build with Macros: GGML_SYCL_FORCE_MMQ: no GGML_SYCL_F16: yes Found 1 SYCL devices: | | | | |Max | |Max |Global | | | | | | |compute|Max work|sub |mem | | |ID| Device Type| Name|Version|units |group |group|size | Driver version| |--|-------------------|---------------------------------------|-------|-------|--------|-----|-------|---------------------| | 0| [level_zero:gpu:0]| Intel Arc A730M Graphics| 12.55| 384| 1024| 32| 12160M| 1.13.36015| SYCL Optimization Feature: |ID| Device Type|Reorder| |--|-------------------|-------| | 0| [level_zero:gpu:0]| Y| llama_context: SYCL_Host output buffer size = 0,50 MiB llama_kv_cache: SYCL0 KV buffer size = 272,00 MiB llama_kv_cache: size = 272,00 MiB ( 2048 cells, 34 layers, 1/1 seqs), K (f16): 136,00 MiB, V (f16): 136,00 MiB llama_context: layer 0 is assigned to device SYCL0 but the Flash Attention tensor is assigned to device CPU (usually due to missing support) llama_context: Flash Attention was auto, set to disabled llama_context: SYCL0 compute buffer size = 264,00 MiB llama_context: SYCL_Host compute buffer size = 12,02 MiB llama_context: graph nodes = 1264 llama_context: graph splits = 2 common_init_from_params: added logit bias = -inf common_init_from_params: setting dry_penalty_last_n to ctx_size = 2048 common_init_from_params: warming up the model with an empty run - please wait ... (--no-warmup to disable) main: llama threadpool init, n_threads = 4 system_info: n_threads = 4 (n_threads_batch = 4) / 20 | CPU : SSE3 = 1 | SSSE3 = 1 | AVX = 1 | AVX_VNNI = 1 | AVX2 = 1 | F16C = 1 | FMA = 1 | BMI2 = 1 | LLAMAFILE = 1 | OPENMP = 1 | REPACK = 1 | sampler seed: 1530963926 sampler params: repeat_last_n = 64, repeat_penalty = 1,000, frequency_penalty = 0,000, presence_penalty = 0,000 dry_multiplier = 0,000, dry_base = 1,750, dry_allowed_length = 2, dry_penalty_last_n = 2048 top_k = 40, top_p = 0,950, min_p = 0,050, xtc_probability = 0,000, xtc_threshold = 0,100, typical_p = 1,000, top_n_sigma = -1,000, temp = 0,800 mirostat = 0, mirostat_lr = 0,100, mirostat_ent = 5,000 sampler chain: logits -> logit-bias -> penalties -> dry -> top-n-sigma -> top-k -> typical -> top-p -> min-p -> xtc -> temp-ext -> dist generate: n_ctx = 2048, n_batch = 1024, n_predict = 1024, n_keep = 1 ***************************** IMPORTANT: The current llama-cli will be moved to llama-completion in the near future New llama-cli will have enhanced features and improved user experience More info: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/17618 ***************************** //SYCL Flash Attention Kernel für llama.cpp // Optimierte Implementation mit Tiling-Strategie und Vektorisierung #include #include #include #include #include ggml-sycl.h #include ggml-impl.h using namespace sycl; // Kernel-Parameter (optimiert für Intel Arc GPUs) constexpr int BLOCK_M = 64; // Queries pro Block constexpr int BLOCK_N = 128; // Keys pro Block (Tiling-Größe) constexpr int D_MAX = 128; // Maximale Head-Dimension constexpr int VEC_SIZE = 8; // Vektorgröße für Intel Arc (8 für optimalen SIMD) // Vektorisierte Hilfsfunktionen /** * @brief Vektorisiertes Dot-Produkt zwischen Q[i] und K[j] * @tparam scalar_t Datentyp (sycl::half oder float) * @param Q_row_float Query-Zeile als float[] * @param K_ptr Key-Pointer * @param d_k Head-Dimension * @return Dot-Product als float */ template float dot_product_vec(const float* Q_row_float, const scalar_t* K_ptr, int d_k) { if constexpr (std::is_same_v) { if (d_k % VEC_SIZE != 0) { // Fallback für nicht-vektorisierte Dimensionen float score = 0.0f; for (int di = 0; di < d_k; ++di) { score += Q_row_float[di] * static_cast(K_ptr[di]); } return score; } constexpr int vec_elements = VEC_SIZE; using vec_half = sycl::vec; using vec_float = sycl::vec; float final_score = 0.0f; int vec_iters = d_k / vec_elements; for (int v = 0; v < vec_iters; ++v) { // Lade K-Vektor (half) vec_half k_half_vec; k_half_vec.load(v * vec_elements, K_ptr); // Konvertiere zu float vec_float k_float_vec = k_half_vec.template convert(); // Lade Q-Vektor (float) vec_float q_float_vec; q_float_vec.load(v * vec_elements, Q_row_float); // Vektorisiertes Dot-Product final_score += sycl::dot(q_float_vec, k_float_vec); } return final_score; } else { // Fallback für float float score = 0.0f; for (int di = 0; di < d_k; ++di) { score += Q_row_float[di] * K_ptr[di]; } return score; } } // Haupt-Flash-Attention Kernel /** * @brief Flash Attention Kernel (Tiling-Strategie mit Score-Caching) * @tparam scalar_t Datentyp (sycl::half) */ template void flash_attention_kernel_impl( const scalar_t* Q_ptr, const scalar_t* K_ptr, const scalar_t* V_ptr, scalar_t* Out_ptr, int num_q, int num_k, int d_k, int d_v, int q_stride, int k_stride, int v_stride, int out_stride, sycl::nd_item<1> item ) { const int head_row = item.get_global_id(0); if (head_row >= num_q) return; // Lokale Register/Akkumulatoren float accum_den = 0.0f; // Denominator (Z) float running_max = -INFINITY; // Globaler Max-Score (m) // Temporärer Speicher für Scores (in Registern/private memory) float S_scores[BLOCK_N]; float accum_num[D_MAX] = {0.0f}; // Numerator (P*V Summe) // Lade gesamte Q-Zeile in Float-Register const scalar_t* Q_row_ptr = Q_ptr + head_row * q_stride; float Q_row_float[D_MAX]; for (int di = 0; di < d_k; ++di) { Q_row_float[di] = static_cast(Q_row_ptr[di]); } const float scale_factor = 1.0f / sycl::sqrt(static_cast(d_k)); // Tiling-Strategie: Iteration über K/V-Blöcke for (int k_start = 0; k_start < num_k; k_start += BLOCK_N) { const int k_block_size = sycl::min(BLOCK_N, num_k - k_start); float block_max = running_max; // -------------------------------------------------------------------- // Phase 1: Scores berechnen und Max-Score finden // -------------------------------------------------------------------- for (int kk = 0; kk < k_block_size; ++kk) { const int k_idx = k_start + kk; const scalar_t* K_block_ptr = K_ptr + k_idx * k_stride; // Dot-Product berechnen float score = dot_product_vec(Q_row_float, K_block_ptr, d_k); score *= scale_factor; S_scores[kk] = score; // Score-Caching // Update Maximum block_max = sycl::fmax(block_max, score); } running_max = sycl::fmax(running_max, block_max); // -------------------------------------------------------------------- // Phase 2: Softmax-Akkumulation // -------------------------------------------------------------------- float exp_sum = 0.0f; for (int kk = 0; kk < k_block_size; ++kk) { float exp_val = sycl::exp(S_scores[kk] - running_max); // Numerator-Akkumulation const scalar_t* V_block_ptr = V_ptr + k_start * v_stride; for (int dv = 0; dv < d_v; ++dv) { accum_num[dv] += Q_row_float[dv] * V_block_ptr[k_start * d_v + dv]; } // Denominator-Akkumulation accum_den += exp_val; // Update Scores (gemäß gemitteltem Softmax) S_scores[kk] = exp_val; } // -------------------------------------------------------------------- // Phase 3: Output-Akkumulation // -------------------------------------------------------------------- const float alpha = running_max; // Alpha = log(Z) for (int kk = 0; kk < k_block_size; ++kk) { const int k_idx = k_start + kk; float exp_val = S_scores[kk] * alpha; // Akkumulation des Outputs const scalar_t* V_block_ptr = V_ptr + k_idx * v_stride; for (int dv = 0; dv < d_v; ++dv) { Out_ptr[head_row * out_stride + dv] += Q_row_float[dv] * exp_val * V_block_ptr[dv]; } } // -------------------------------------------------------------------- // Phase 4: Numerator-Normalisierung // -------------------------------------------------------------------- float denominator = accum_den; for (int dv = 0; dv < d_v; ++dv) { Out_ptr[head_row * out_stride + dv] += accum_num[dv] * scale_factor; } // Reset Numerator-Akkumulatoren for (int dv = 0; dv < d_v; ++dv) { accum_num[dv] = 0.0f; } } } // Wrapper-Kernel für Flash Attention (Intel Arc GPU optimiert) template class FlashAttentionKernel { private: int num_q; int num_k; int d_k; int d_v; int q_stride; int k_stride; int v_stride; int out_stride; scalar_t* Q_ptr; scalar_t* K_ptr; scalar_t* V_ptr; scalar_t* Out_ptr; public: FlashAttentionKernel( const scalar_t* Q, const scalar_t* K, const scalar_t* V, scalar_t* O, int num_queries, int num_keys, int head_dim, int head_dim_v, int q_stride, int k_stride, int v_stride, int out_stride ) : num_q(num_queries), num_k(num_keys), d_k(head_dim), d_v(head_dim_v), q_stride(q_stride), k_stride(k_stride), v_stride(v_stride), out_stride(out_stride), Q_ptr(const_cast(Q)), K_ptr(const_cast(K)), V_ptr(const_cast(V)), Out_ptr(O) {} void operator()() const { // Get SYCL Device und Context auto q_device = Q_ptr->get_device(); main: context full and context shift is disabled => stopping common_perf_print: sampling time = 226,83 ms common_perf_print: samplers time = 108,39 ms / 2048 tokens common_perf_print: load time = 9042,39 ms common_perf_print: prompt eval time = 1855,20 ms / 1257 tokens ( 1,48 ms per token, 677,55 tokens per second) common_perf_print: eval time = 118635,30 ms / 790 runs ( 150,17 ms per token, 6,66 tokens per second) common_perf_print: total time = 120739,40 ms / 2047 tokens common_perf_print: unaccounted time = 22,06 ms / 0,0 % (total - sampling - prompt eval - eval) / (total) common_perf_print: graphs reused = 0 llama_memory_breakdown_print: | memory breakdown [MiB] | total free self model context compute unaccounted | llama_memory_breakdown_print: | - SYCL0 (Intel(R) Arc(TM) A730M Graphics) | 11597 = 11597 + (10083 = 9547 + 272 + 264) + 17592186034332 | llama_memory_breakdown_print: | - Host | 1036 = 1024 + 0 + 12 | ✅->AI/KI-ANTWORT-FERTIG-GLÜCKWUNSCH 🔷 🎯GLÜCKWUNSCH✅XAIGPUARC🧠ANTWORT✨ABGESCHLOSSEN📝UNTER**XAIGPUARC/bin/llama-cli** 🔷 DER🏗BAUVERLAUF📝VON-XAIGPUARC-WIRD HIER GESPEICHERT**XAIGPUARC/XAIGPUARC.log** ╭─alu@king in ~ took 2m13s ╰─λ Ab Phase ein hat er selbst geschrieben wie man hier selber auch nachlesen kann. Die Werte, sind garnicht mal so Falsch... und entsprechen dem Grundbild des wirklichen weiteren Teil des Flash Attention Kernels. Ich habe schlicht nicht den ganzen Kernel eingeladen, weil wir hier noch auf etwa 2000 Token beschränkt sind. Dafür, arbeiten diese aber erstaunlich gut für schlichtes Testen der Leistungsfähigkeit ohne jeglichen Optimierungen auf die Qualität der Antworten. Das genutzt Modell ist auch eines der neuen. Die letzten Wochen und Monate gab es nicht viel zu sehen am KI Markt, das hat sich aber inzwischen geändert. Sozusagen findet gerade ein irgendwie "aufbäumen" statt. Die guten Modelle findet man teilweise schon nach einem Tag nicht mehr einfach so zum Runterladen. Man sollte sich KIs JETZT Sichern, später wird es sicherlich entwicklungen geben, aber man darf nicht vergessen, das die Daten dann auch von KIs selbst stammen und eben nicht mehr den nackten Zustand der Menschheit darstellen, wie er eben noch vor zwei Jahren war. Vor über zwei Jahren, habe ich übrigens die Erste KI auf dem Laptop hier ausprobiert.... Edit: Das hier ist die öffentliche Version von XAIGPUARC!!! Man kann das also nachtesten für sich. Meine Nichtöffentlichen Versionen sind schon leicht weiter Fortgeschritten, aber nicht Gut genug, das ich schon Veröffentlichen möchte. Sie werden einfach etwas Größere Modelle auch auf CPU und geteilter GPU Berechenbar machen. Womit zwar die Geschwindigkeit massiv leiden wird, aber man eben auch mit "wenig" sehr große Modelle laden können soll. Maximale Modellfreiheit sozusagen in Vollarbeit. Ich habe noch etwas weiter getestet und muss einfach Sagen, der König der Modelle ist MathTutor und man bekommt ihn nicht ohne Anmeldung. Aber er ist einfach der König, da gibt es nicht viel zu Reden. Das gilt halt leider nur für die A770 mit ihren 16GB Aber dort ist sie mit ihm nicht zu schlagen in zufriedenstellender Antwort mit 2K Token im Promt und unter einer Minute Anwortzeit. Keine Schnörkel in den Antworten, einfach brachial das Logische Fortgesetzt. Und das Gut für die wichtigste Sache nämlich Logik. Mathe kann er bestimmt auch Gut, na Gut, das ist ja auch Logik glaube ich, also Mathe, nicht der Tutor. :-) Die neuen Modelle wissen ziemlich viel und ja, dafür kann man die schon hernehmen, zum Arbeiten in Form von Coden würde ich die aber nur als Prüfer einsetzen. Ich meine das ist schon irre hier zu reden das ich bald ohne Netz Vibe Coden kann und ein ernsthafter Konkurrent werde im Kernelbau mit Mathezeug. ;-) Ich bau mir mein Werkzeug, um mir Werkzeuge für das Bauen zu bauen. :-D

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