#define CC_OFFSET_AMD 1000000
#define CC_RDNA2 (CC_OFFSET_AMD + 1030)
+#define GGML_CUDA_MAX_NODES 8192
+
// define this if you want to always fallback to MMQ kernels and not use cuBLAS for matrix multiplication
// on modern hardware, using cuBLAS is recommended as it utilizes F16 tensor cores which are very performant
// for large computational tasks. the drawback is that this requires some extra amount of VRAM:
ggml_cuda_op_flatten(src0, src1, dst, ggml_cuda_op_alibi);
}
-void ggml_cuda_im2col(const ggml_tensor * src0, const ggml_tensor * src1, ggml_tensor * dst) {
+static void ggml_cuda_im2col(const ggml_tensor * src0, const ggml_tensor * src1, ggml_tensor * dst) {
ggml_cuda_op_flatten(src0, src1, dst, ggml_cuda_op_im2col);
}
static ggml_tensor_extra_gpu * ggml_cuda_alloc_temp_tensor_extra() {
if (g_temp_tensor_extras == nullptr) {
- g_temp_tensor_extras = new ggml_tensor_extra_gpu[GGML_DEFAULT_GRAPH_SIZE];
+ g_temp_tensor_extras = new ggml_tensor_extra_gpu[GGML_CUDA_MAX_NODES];
}
size_t alloc_index = g_temp_tensor_extra_index;
- g_temp_tensor_extra_index = (g_temp_tensor_extra_index + 1) % GGML_DEFAULT_GRAPH_SIZE;
+ g_temp_tensor_extra_index = (g_temp_tensor_extra_index + 1) % GGML_CUDA_MAX_NODES;
ggml_tensor_extra_gpu * extra = &g_temp_tensor_extras[alloc_index];
memset(extra, 0, sizeof(*extra));
ggml_tensor_extra_gpu * ggml_cuda_alloc_temp_tensor_extra() {
if (temp_tensor_extras == nullptr) {
- temp_tensor_extras = new ggml_tensor_extra_gpu[GGML_DEFAULT_GRAPH_SIZE];
+ temp_tensor_extras = new ggml_tensor_extra_gpu[GGML_CUDA_MAX_NODES];
}
size_t alloc_index = temp_tensor_extra_index;
- temp_tensor_extra_index = (temp_tensor_extra_index + 1) % GGML_DEFAULT_GRAPH_SIZE;
+ temp_tensor_extra_index = (temp_tensor_extra_index + 1) % GGML_CUDA_MAX_NODES;
ggml_tensor_extra_gpu * extra = &temp_tensor_extras[alloc_index];
memset(extra, 0, sizeof(*extra));