1.理查德·马修·斯托曼简介
2.[fastllm]cuda-kernels源码解析
3.理查德·斯托曼主要成就
4.微软亚洲研究院 (MSRA) 的实习体验如何？
5.[fastllm]fastllm源码结构解析

理查德·马修·斯托曼简介

       在计算机科学的历史中，理查德·马修·斯托曼（Richard Matthew Stallman, RMS）是一位备受瞩目的人物，出生于年。他是自由软件运动的****，以其对自由软件理念的坚定追求而闻名。斯托曼是影媚视频源码GNU计划的创始人，同时也是自由软件基金会（Free Software Foundation）的创建者，以其黑客精神和创新才能而备受尊重。

       他的技术贡献举世公认，尤其是Emacs编辑器，后来演变成GNU Emacs，这一里程碑式的软件为程序员们提供了强大而灵活的工具。此外，他还开发了GNU C编译器和GNU除错器，这些工具对开源软件生态产生了深远影响。他的代表作GNU通用公共许可证（GNU GPL），是全球范围内最广泛使用的自由软件许可协议，它为copyleft（共享源代码）理念提供了法律基础，开启了自由软件的新篇章。

       斯托曼对自由软件运动的道德、政治和法律框架的塑造，使他成为这个领域的重要人物。他被誉为自由软件的斗士，一个坚定的理想主义者，他的理念推动了全球软件行业的开放和透明。然而，他的茂名离化州源码观点和行事方式也招致了一些批评，有人认为他过于坚持己见，与现代社会的部分观念有所脱节。尽管如此，斯托曼的名字和贡献将在自由软件的历史上占有重要地位。

扩展资料

       理查德·马修·斯托曼（Richard Matthew Stallman, RMS，生于年），自由软件运动的精神领袖、GNU计划以及自由软件基金会（Free Software Foundation）的创立者、著名黑客。他的主要成就包括Emacs及后来的GNU Emacs，GNU C 编译器及GNU 调试器。 他所写作的GNU通用公共许可证（GNU GPL）是世上最广为采用的自由软件许可证，为copyleft观念开拓出一条崭新的道路。

[fastllm]cuda-kernels源码解析

       在fastllm中，CUDA-kernels的使用是关键优化点之一，主要涉及以下几个高频率使用的kernel：gemv_int4、gemv_int8、gemm_int8、RMSNorm、softmax、RotatePosition2D、swiglu等。其中，gemm是计算密集型的，而其余大部分都是内存受限型。利用量化bit进行计算，骡马壳源码下载比原始的torch转为浮点数更快，同时，没有进行融合操作，为后续优化留下了空间。

       gemv_int4 kernel：主要用于实现float*int4的GEMV乘积，其中偏置值设定为最小值。在计算中，矩阵被划分为不同的tile，不同tile之间并行操作。在遍历m/2的过程中，找到对应int4值的位置，通过保存的mins找到最小值minv。同一组的两个int4值共享同一个minv，计算结果的最终和被保存在sdata[0]上，用于更新对应m列位置的output值。结果向量为n*1。

       gemv_int8 kernel：在功能上与gemv_int4类似，但偏置值由保存的minv变为了zeros。

       gemm_int8 kernel：此kernel负责计算n*m矩阵与m*k矩阵的乘积。计算过程涉及多个tile并行，block内部保存的是部分和。考虑到线程数量限制，通常会有优化空间。最终结果通过为单位进行更新。

       layerNorm实现：此kernel实现layernorm计算，通过计算均值和方差来调整数据分布。马上领红包源码计算中，sdata存储所有和，sdata2存储平方和。每个block内计算部分和后，规约得到全局的均值和方差，从而更新output。

       RMS kernels解析：RMSNorm kernel实现RMS归一化，通过计算输入的平方和和均值，进而更新output。

       softmax kernels解析：计算输入的softmax值，涉及最大值查找、指数计算和规约求和等步骤，以防止浮点数下溢。

       RotatePosition2D Kernels解析：用于旋转位置编码，线程展开成三层循环。LlamaRotatePosition2D、NearlyRotatePosition和RotatePosition2D在旋转方式上有所区别，体现在不同的位置上进行计算。

       AttentionMask Kernels解析：对输入按照mask掩码置值，普通mask直接置为maskv，而Alibimask则是置为相对位置的值之和。具体含义可能涉及空间上的概念，但文中未详细说明。

       swiglu kernels解析：作为激活函数，这些kernel在原地操作中执行常见函数，线程足够使用，feign原理和源码直接按照公式计算即可。

       综上所述，fastllm中CUDA-kernels的使用旨在通过优化计算过程和内存操作，提升模型的计算效率，实现更高效的推理和训练。

理查德·斯托曼主要成就

       理查德·斯托曼的主要成就在于他于年9月日发起的GNUGNU计划，也被称为革奴计划。这个项目的目标是创建一套完全自由的操作系统，旨在恢复软件界早期的合作与互助精神。斯托曼最初在net.unix-wizards新闻组上公开这一信息，并附上《GNU宣言》，解释了其背后的理念，其中包括反版权（Copyleft）的概念，即确保软件的自由使用、复制、修改和发布，通过GNU通用公共许可证（GPL）实现这一目标。

       他在AI实验室工作期间开发了著名的Emacs文字编辑器，这是一个功能强大的集成开发环境，包括电子邮件、远程文件编辑、远程登录、新闻组浏览、IRC聊天、日历管理、编程环境、调试、游戏、计算器、记事本、甚至还有管理日常事务的功能。斯托曼的独特贡献是Copyleft原则，它确保所有GNU程序的源代码公开，允许修改和分享，但要求任何修改必须同样公开，从而保证了自由软件的传播和持续发展。

       Emacs的成功促使斯托曼创立了自由软件基金会（Free Software Foundation, FSF），以支持和推广自由软件运动。GNUGNU工程激发了众多开发者，其中包括李纳斯·托瓦兹，他创建了Linux内核，尽管起初它是作为类似Unix的操作系统内核，但Linux与GNU的其他软件工具和实用程序一起，构成了整个GNU/Linux系统。Linux内核的出现标志着GNUGNU工程的一个重要里程碑，标志着自由操作系统时代的到来。

扩展资料

       理查·马修·斯托曼（Richard Matthew Stallman，简称rms，年3月日－）是美国自由软件运动的精神领袖、GNU计划以及自由软件基金会（Free Software Foundation）的创立者。作为一个著名的黑客，他的主要成就包括Emacs及后来的GNU Emacs，GNU C 编译器及GDB 调试器。他编写的GNU通用公共许可证（GNU GPL）是世上最广为采用的自由软件许可证，为copyleft观念开拓出一条崭新的道路。他最大的影响是为自由软件运动竖立道德、政治及法律框架。他被许多人誉为当今自由软件的斗士、伟大的理想主义者，但同时也有人批评他过于固执、观点落伍。

微软亚洲研究院 (MSRA) 的实习体验如何？

       踏入微软亚洲研究院 (MSRA)：一段奇妙的科技之旅

       刚刚结束的实习经历，无疑让我对这家全球知名科技巨头有了全新的认识。作为一名初出茅庐的实习生，我有幸加入这个知识的殿堂，开始了我的技术探索之旅。

       首先，让我惊艳的是这里的高速网络和强大配置的台式机，专为编写C++这样的高性能语言而生（强大的硬件支持无疑为高效编程提供了坚实基础）。

       申请设备方面，我选择了SP4，第二天如愿以偿，满足了我对于最新技术设备的渴望（设备齐全，满足个性化需求）。

       工作之余，免费的零食和饮料让人感到无比舒心，仿佛肥宅的梦想成真（生活细节的关怀，让人感受到温馨的公司文化）。当然，其他福利和体验我还在慢慢探索中，期待更多惊喜。

       第二天，我以Red Hat开源文化衫亮相，表达对开放源码的热爱（独特的个性表达，融入了浓厚的创新氛围）。在RMS的桌面上，我仿佛在创造历史，虽然可能有点紧张（紧张但充满激情的实习生生活）。

       工作内容上，我有机会使用到VS 企业版，而且还尝试了Vim这样的经典编辑器（专业级软件工具的使用，提升工作效率）。当然，对于开源项目的谨慎处理，我险些犯下大错，但好在及时醒悟（实战经验中的成长与反思）。

       与AI领域的泰斗Raj Reddy交流，握手合影并分享披萨，这样的经历足以让我吹嘘一年（与业界大师的互动，无比珍贵的记忆）。感谢同事@马槽里的狗的摄影记录，捕捉了这些珍贵瞬间。

       实习结束前，我还准备了一次关于Lisp编程的分享，展现了我对技术的热情（积极分享，传递知识与热情）。而我，就像一颗明日之星，正闪耀在MSRA的广阔天空中。

[fastllm]fastllm源码结构解析

       fastllm源码结构解析

       主要文件结构和继承关系如下：

       main包含factoryllm工厂，用于生成各种llm模型实例，basellm作为基类，包含通用方法和参数，所有模型使用相同的命名空间，fastllm为基本类，定义数据格式、权重映射和基础算子操作。

       fastllm类属性解析：

       SetThreads(int t): 设置线程数

       SetLowMemMode(bool m): 设置低内存模式

       LowBitConfig: 包含量化参数，提供量化与反量化方法

       DataType: 包括浮点、int8、int4等数据类型

       DataDevice: 包含CPU与CUDA

       WeightType: 包括LINEAR、EMBEDDING和None

       Data: 包括形状、大小、扩容信息，量化配置等，提供复制、分配、预扩容等功能

       Tokenizer: 包含TrieNode链表和token-to-string字典，提供插入、编码和解码函数

       WeightMap: 存储模型名称与数据内存，支持从文件加载和保存低位量化权重

       core类操作分析：

       Embedding: 根据输入与权重计算输出

       RMSNorm: L2归一化后乘以权重

       LayerNorm: 使用gamma、beta进行层归一化

       Linear: 线性变换

       Split: 按轴分割数据

       Cat: 按轴拼接数据

       MatMulTransB: 多线程下矩阵转置乘法

       Softmax: 激活函数

       Silu: SiLU激活函数

       GeluNew: 新型Gelu激活函数

       Mul: 矩阵与浮点数乘法

       MulTo: 点乘

       AddTo: 点加操作（带alpha和不带alpha）

       AttentionMask: 根据mask值替换

       Permute: 数据通道转换

       ToDevice: 数据迁移至GPU

       basellm作为抽象类，继承自fastllm，包含纯虚函数如加载权重、模型推理、保存低比特模型、热身等。

       chatglm、moss和vicuna继承自basellm，实现具体模型，函数与basellm类似。

       fastllm结构体与属性解析：

       FileBuffer: 文件读写操作，包括读取各种类型数据和文件写操作

       Data操作: 包括数据拷贝、统计、扩容、转置、计算权重和等

       Tokenizer方法: 包括初始化、清空、插入、编码和解码

       WeightMap方法: 包括从文件加载和保存低位量化权重

       fastllm方法: 包括矩阵转置、通道转换、数据迁移、多线程乘法、激活函数等