]> git.djapps.eu Git - pkg/ggml/sources/llama.cpp/commitdiff
cuda: enable topk-moe fusion for 288 experts (#25267)
authorPiotr Wilkin (ilintar) <redacted>
Fri, 3 Jul 2026 13:36:55 +0000 (15:36 +0200)
committerGitHub <redacted>
Fri, 3 Jul 2026 13:36:55 +0000 (15:36 +0200)
* cuda: enable topk-moe fusion for 288 experts

The topk-moe fusion only accepted power-of-2 expert counts (or the
special-cased 576), so models with 288 experts (e.g. Step-3.7-Flash)
fell back to the unfused per-layer routing chain: softmax/sigmoid,
argsort, get_rows, sum_rows, div, clamp, scale. At batch size 1 that
is ~330 extra tiny graph nodes per token.

288 is a multiple of the warp size, so the existing kernel already
handles it; this adds the missing template instantiation and accepts
288 in the eligibility check.

Measured on gfx1151 with Step-3.7-Flash IQ4_XS (llama-bench,
-b 4096 -ub 4096 -fa 1 -dio 1 -ctk q8_0 -ctv q8_0; machine idle,
before/after paired so pp4096 stays matched as a load control):

  test            | before         | after
  ----------------+----------------+----------------
  pp4096          | 460.99 ± 0.45  | 462.47 ± 0.34   (unchanged)
  tg128           |  19.10 ± 0.04  |  19.56 ± 0.03   (+2.4%)
  tg128 @ d30000  |  12.68 ± 0.04  |  12.69 ± 0.03   (unchanged)

Prompt processing is unaffected (the fusion only touches decode
routing). The decode gain is ~+2.4% at shallow context and fades with
depth: by 30k tokens each step is attention-bound over the KV cache,
so removing the fixed routing overhead is no longer visible.

Assisted-By: Claude Fable 5 <redacted>
* Update tests/test-backend-ops.cpp

Co-authored-by: Oliver Simons <redacted>
* Add comment for case 288 in topk-moe.cu

---------

Co-authored-by: Oliver Simons <redacted>
ggml/src/ggml-cuda/topk-moe.cu
tests/test-backend-ops.cpp

index c4253bfa43b1fb6590a1475240b853ed62364191..c80394e31ff398d123e6e81b2063983f0085a684 100644 (file)
@@ -312,6 +312,10 @@ static void launch_topk_moe_cuda(ggml_backend_cuda_context & ctx,
             ggml_cuda_kernel_launch(topk_moe_cuda<256, has_bias>, launch_params,
                 logits, weights, ids, bias, n_rows, n_expert_used, clamp_val, scale_val, config);
             break;
+        case 288: // StepFun 3.7
+            ggml_cuda_kernel_launch(topk_moe_cuda<288, has_bias>, launch_params,
+                logits, weights, ids, bias, n_rows, n_expert_used, clamp_val, scale_val, config);
+            break;
         case 512:
             ggml_cuda_kernel_launch(topk_moe_cuda<512, has_bias>, launch_params,
                 logits, weights, ids, bias, n_rows, n_expert_used, clamp_val, scale_val, config);
@@ -377,8 +381,10 @@ bool ggml_cuda_should_use_topk_moe(const ggml_tensor * gating_op,
                                    const ggml_tensor * weights,
                                    const ggml_tensor * logits,
                                    const ggml_tensor * ids) {
+    // must match an instantiation of launch_topk_moe_cuda: a power of 2 up to 512,
+    // or one of the non-power-of-2 expert counts of supported models
     const int n_expert = ids->nb[1] / ids->nb[0];
-    if (((n_expert & (n_expert - 1)) != 0 || n_expert > 512) && n_expert != 576) {
+    if (((n_expert & (n_expert - 1)) != 0 || n_expert > 512) && n_expert != 288 && n_expert != 576) {
         return false;
     }
 
index 34811bd50491c656d81274840f5c582b85295287..5d1f7d8ad576fbe9a57071ab26d5bdb12c1c644f 100644 (file)
@@ -9219,6 +9219,7 @@ static std::vector<std::unique_ptr<test_case>> make_test_cases_eval() {
                     test_cases.emplace_back(new test_topk_moe({128, 1, 1, 1}, 128, with_norm, bias_probs, gate, scale_w));
                     test_cases.emplace_back(new test_topk_moe({129, 1, 1, 1}, 128, with_norm, bias_probs, gate, scale_w));
                     test_cases.emplace_back(new test_topk_moe({160, 4, 1, 1}, 160, with_norm, bias_probs, gate, scale_w));
+                    test_cases.emplace_back(new test_topk_moe({288, 22, 1, 1}, 8, with_norm, bias_probs, gate, scale_w)); // Used by StepFun 3.7
                 }
             }
         }