]> git.djapps.eu Git - pkg/ggml/sources/llama.cpp/commitdiff
vulkan: add col2im_1d op (#24425)
authorPascal <redacted>
Tue, 16 Jun 2026 04:34:43 +0000 (06:34 +0200)
committerGitHub <redacted>
Tue, 16 Jun 2026 04:34:43 +0000 (06:34 +0200)
* vulkan: add GGML_OP_COL2IM_1D, follow-up to the CPU op

* vulkan: col2im_1d bounded gather loop instead of full-K scan with modulo

* vulkan: col2im_1d address review from @jeffbolznv

* vulkan: col2im_1d return nullptr for unsupported types, address review from @0cc4m

ggml/src/ggml-vulkan/ggml-vulkan.cpp
ggml/src/ggml-vulkan/vulkan-shaders/col2im_1d.comp [new file with mode: 0644]
ggml/src/ggml-vulkan/vulkan-shaders/vulkan-shaders-gen.cpp

index 6c149bf097cda54d300d1b4f172bfaa44908d29a..72a686951b4a73250bd2f745576cca26c7027c8b 100644 (file)
@@ -902,6 +902,9 @@ struct vk_device_struct {
     vk_pipeline pipeline_im2col_3d_f32, pipeline_im2col_3d_f32_f16;
     vk_pipeline pipeline_timestep_embedding_f32;
     vk_pipeline pipeline_conv_transpose_1d_f32;
+    vk_pipeline pipeline_col2im_1d_f32;
+    vk_pipeline pipeline_col2im_1d_f16;
+    vk_pipeline pipeline_col2im_1d_bf16;
     vk_pipeline pipeline_snake_f32;
     vk_pipeline pipeline_snake_f16;
     vk_pipeline pipeline_snake_bf16;
@@ -1552,6 +1555,16 @@ struct vk_op_timestep_embedding_push_constants {
     uint32_t max_period;
 };
 
+struct vk_op_col2im_1d_push_constants {
+    uint32_t T_out;
+    uint32_t OC;
+    uint32_t K_OC;
+    uint32_t T_in;
+    uint32_t K;
+    int32_t  stride;
+    int32_t  p0;
+};
+
 struct vk_op_conv_transpose_1d_push_constants {
     uint32_t Cout;
     uint32_t Cin;
@@ -5203,6 +5216,9 @@ static void ggml_vk_load_shaders(vk_device& device, vk_pipeline requested) {
     ggml_vk_create_pipeline(device, device->pipeline_timestep_embedding_f32, "timestep_embedding_f32", timestep_embedding_f32_len, timestep_embedding_f32_data, "main", 2, sizeof(vk_op_timestep_embedding_push_constants), {256, 1, 1}, {}, 1);
 
     ggml_vk_create_pipeline(device, device->pipeline_conv_transpose_1d_f32, "conv_transpose_1d_f32", conv_transpose_1d_f32_len, conv_transpose_1d_f32_data, "main", 3, sizeof(vk_op_conv_transpose_1d_push_constants), {1, 1, 1}, {}, 1);
+    ggml_vk_create_pipeline(device, device->pipeline_col2im_1d_f32,  "col2im_1d_f32",  col2im_1d_f32_len,  col2im_1d_f32_data,  "main", 2, sizeof(vk_op_col2im_1d_push_constants), {256, 1, 1}, {}, 1, true);
+    ggml_vk_create_pipeline(device, device->pipeline_col2im_1d_f16,  "col2im_1d_f16",  col2im_1d_f16_len,  col2im_1d_f16_data,  "main", 2, sizeof(vk_op_col2im_1d_push_constants), {256, 1, 1}, {}, 1, true);
+    ggml_vk_create_pipeline(device, device->pipeline_col2im_1d_bf16, "col2im_1d_bf16", col2im_1d_bf16_len, col2im_1d_bf16_data, "main", 2, sizeof(vk_op_col2im_1d_push_constants), {256, 1, 1}, {}, 1, true);
 
     ggml_vk_create_pipeline(device, device->pipeline_snake_f32,  "snake_f32",  snake_f32_len,  snake_f32_data,  "main", 4, sizeof(vk_op_snake_push_constants), {256, 1, 1}, {}, 1);
     ggml_vk_create_pipeline(device, device->pipeline_snake_f16,  "snake_f16",  snake_f16_len,  snake_f16_data,  "main", 4, sizeof(vk_op_snake_push_constants), {256, 1, 1}, {}, 1);
@@ -10702,6 +10718,13 @@ static vk_pipeline ggml_vk_op_get_pipeline(ggml_backend_vk_context * ctx, const
             return ctx->device->pipeline_conv_transpose_1d_f32;
         }
         return nullptr;
+    case GGML_OP_COL2IM_1D:
+        switch (src0->type) {
+            case GGML_TYPE_F32:  return ctx->device->pipeline_col2im_1d_f32;
+            case GGML_TYPE_F16:  return ctx->device->pipeline_col2im_1d_f16;
+            case GGML_TYPE_BF16: return ctx->device->pipeline_col2im_1d_bf16;
+            default:             return nullptr;
+        }
     case GGML_OP_POOL_2D:
         if (src0->type == GGML_TYPE_F32 && dst->type == GGML_TYPE_F32) {
             return ctx->device->pipeline_pool2d_f32;
@@ -11147,6 +11170,10 @@ static void ggml_vk_op_f32(ggml_backend_vk_context * ctx, vk_context& subctx, co
         {
             elements = {uint32_t(src0->ne[1]), 1, 1}; // parallelize in {Cout, 1, 1}
         } break;
+    case GGML_OP_COL2IM_1D:
+        {
+            elements = { uint32_t(dst->ne[0]), uint32_t(dst->ne[1]), 1 };
+        } break;
     case GGML_OP_POOL_2D:
         {
             const uint32_t N = dst->ne[3];
@@ -12936,6 +12963,32 @@ static void ggml_vk_conv_transpose_1d(ggml_backend_vk_context * ctx, vk_context&
     ggml_vk_op_f32(ctx, subctx, src0, src1, nullptr, nullptr, dst, GGML_OP_CONV_TRANSPOSE_1D, std::move(p));
 }
 
+static void ggml_vk_col2im_1d(ggml_backend_vk_context * ctx, vk_context& subctx, const ggml_tensor * src0, ggml_tensor * dst) {
+    // src0: [K_OC, T_in] columns from matmul
+    // dst:  [T_out, OC]
+
+    const int32_t stride = dst->op_params[0];
+    const int32_t oc     = dst->op_params[1];
+    const int32_t p0     = dst->op_params[2];
+
+    const uint32_t K_OC  = static_cast<uint32_t>(src0->ne[0]);
+    const uint32_t T_in  = static_cast<uint32_t>(src0->ne[1]);
+    const uint32_t T_out = static_cast<uint32_t>(dst->ne[0]);
+    const uint32_t OC    = static_cast<uint32_t>(oc);
+    const uint32_t K     = K_OC / OC;
+
+    vk_op_col2im_1d_push_constants p{};
+    p.T_out  = T_out;
+    p.OC     = OC;
+    p.K_OC   = K_OC;
+    p.T_in   = T_in;
+    p.K      = K;
+    p.stride = stride;
+    p.p0     = p0;
+
+    ggml_vk_op_f32(ctx, subctx, src0, nullptr, nullptr, nullptr, dst, GGML_OP_COL2IM_1D, std::move(p));
+}
+
 // Dispatch the fused snake activation: y = x + sin^2(a * x) * inv_b.
 // Match the naive mul -> sin -> sqr -> mul -> add chain and run the
 // dedicated kernel directly. The pattern is validated by
@@ -14423,6 +14476,10 @@ static bool ggml_vk_build_graph(ggml_backend_vk_context * ctx, ggml_cgraph * cgr
     case GGML_OP_TIMESTEP_EMBEDDING:
         ggml_vk_timestep_embedding(ctx, compute_ctx, src0, node);
 
+        break;
+    case GGML_OP_COL2IM_1D:
+        ggml_vk_col2im_1d(ctx, compute_ctx, src0, node);
+
         break;
     case GGML_OP_CONV_TRANSPOSE_1D:
         ggml_vk_conv_transpose_1d(ctx, compute_ctx, src0, src1, node);
@@ -17188,6 +17245,13 @@ static bool ggml_backend_vk_device_supports_op(ggml_backend_dev_t dev, const ggm
             return op->src[0]->type == GGML_TYPE_F32;
         case GGML_OP_CONV_TRANSPOSE_1D:
             return op->src[0]->type == GGML_TYPE_F32 && op->src[1]->type == GGML_TYPE_F32;
+        case GGML_OP_COL2IM_1D:
+            return (op->src[0]->type == GGML_TYPE_F32 ||
+                    op->src[0]->type == GGML_TYPE_F16 ||
+                    op->src[0]->type == GGML_TYPE_BF16) &&
+                   op->type == op->src[0]->type &&
+                   ggml_is_contiguous(op->src[0]) &&
+                   ggml_is_contiguous(op);
         case GGML_OP_CONV_2D:
         case GGML_OP_CONV_TRANSPOSE_2D:
             {
@@ -18019,6 +18083,11 @@ static void ggml_vk_check_results_0(ggml_backend_vk_context * ctx, ggml_cgraph *
             const int32_t p0 = tensor->op_params[1];
             const int32_t d0 = tensor->op_params[2];
             tensor_clone = ggml_conv_transpose_1d(ggml_ctx, src_clone[0], src_clone[1], s0, p0, d0);
+        } else if (tensor->op == GGML_OP_COL2IM_1D) {
+            const int32_t stride = tensor->op_params[0];
+            const int32_t oc     = tensor->op_params[1];
+            const int32_t p0     = tensor->op_params[2];
+            tensor_clone = ggml_col2im_1d(ggml_ctx, src_clone[0], stride, oc, p0);
         } else if (tensor->op == GGML_OP_POOL_2D) {
             enum ggml_op_pool op = static_cast<ggml_op_pool>(tensor->op_params[0]);
             const int32_t k0 = tensor->op_params[1];
diff --git a/ggml/src/ggml-vulkan/vulkan-shaders/col2im_1d.comp b/ggml/src/ggml-vulkan/vulkan-shaders/col2im_1d.comp
new file mode 100644 (file)
index 0000000..a23de38
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,61 @@
+#version 450
+
+#include "types.glsl"
+
+layout (binding = 0) readonly buffer A {A_TYPE data_a[];};   // columns: [K_OC, T_in]
+layout (binding = 1) writeonly buffer D {D_TYPE data_d[];};  // output:  [T_out, OC]
+
+layout(local_size_x = 256, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in;
+
+layout (push_constant) uniform parameter {
+    uint32_t T_out;
+    uint32_t OC;
+    uint32_t K_OC;
+    uint32_t T_in;
+    uint32_t K;
+    int32_t  stride;
+    int32_t  p0;
+} p;
+
+// Load A_TYPE to float
+float load_col(uint32_t idx) {
+#if defined(DATA_A_BF16)
+    return bf16_to_fp32(uint32_t(data_a[idx]));
+#else
+    return float(data_a[idx]);
+#endif
+}
+
+// Store float as D_TYPE
+void store_dst(uint32_t idx, float v) {
+#if defined(DATA_A_BF16)
+    data_d[idx] = D_TYPE(fp32_to_bf16(v));
+#else
+    data_d[idx] = D_TYPE(v);
+#endif
+}
+
+void main() {
+    const uint32_t t_out = gl_GlobalInvocationID.x;
+    const uint32_t oc    = gl_GlobalInvocationID.y;
+    if (t_out >= p.T_out || oc >= p.OC) return;
+
+    const int32_t t_abs = int32_t(t_out) + p.p0; // absolute position in uncropped signal
+
+    // Gather: only the ceil(K/stride) columns that scatter into t_abs, no modulo
+    int32_t t_in_min = (t_abs - int32_t(p.K) + p.stride) / p.stride;
+    if (t_in_min < 0) t_in_min = 0;
+    int32_t t_in_max = t_abs / p.stride;
+    if (t_in_max >= int32_t(p.T_in)) t_in_max = int32_t(p.T_in) - 1;
+
+    float val = 0.0;
+    for (int32_t t_in = t_in_min; t_in <= t_in_max; t_in++) {
+        int32_t k = t_abs - t_in * p.stride;
+        // col layout: [K_OC, T_in], column index = oc * K + k
+        uint32_t col_idx = (oc * p.K + uint32_t(k)) + uint32_t(t_in) * p.K_OC;
+        val += load_col(col_idx);
+    }
+
+    // dst layout: [T_out, OC], element (t_out, oc) = t_out + oc * T_out
+    store_dst(t_out + oc * p.T_out, val);
+}
index c1f9bd1d47ba0fb964a0f108bf99aaed66b0dcc2..27d088e0ea601d4c3efcbc3a612870b901d8cca4 100644 (file)
@@ -1003,6 +1003,9 @@ void process_shaders() {
     string_to_spv("timestep_embedding_f32", "timestep_embedding.comp", merge_maps(base_dict, {{"A_TYPE", "float"}, {"D_TYPE", "float"}}));
 
     string_to_spv("conv_transpose_1d_f32", "conv_transpose_1d.comp", {{"A_TYPE", "float"},  {"B_TYPE", "float"}, {"D_TYPE", "float"}});
+    string_to_spv("col2im_1d_f32",  "col2im_1d.comp", {{"DATA_A_F32", "1"},  {"A_TYPE", "float"},     {"D_TYPE", "float"}});
+    string_to_spv("col2im_1d_f16",  "col2im_1d.comp", {{"DATA_A_F16", "1"},  {"A_TYPE", "float16_t"}, {"D_TYPE", "float16_t"}});
+    string_to_spv("col2im_1d_bf16", "col2im_1d.comp", {{"DATA_A_BF16", "1"}, {"A_TYPE", "uint16_t"},  {"D_TYPE", "uint16_t"}});
 
     string_to_spv("snake_f32",  "snake.comp", {{"DATA_A_F32", "1"},  {"A_TYPE", "float"},     {"D_TYPE", "float"}});
     string_to_spv("snake_f16",  "snake.comp", {{"DATA_A_F16", "1"},  {"A_TYPE", "float16_t"}, {"D_TYPE", "float16_t"}});