前陣子因為重灌桌機，所以在重建許多環境... 其中一個就是 llama.cpp，連到專案頁面上時意外發現這兩個新的 feature：
OpenBLAS support
cuBLAS and CLBlast support
這代表可以用 GPU 加速了，所以就照著說明試著編一個版本測試。
編好後就跑了 7B 的 model，看起來快不少，然後改跑 13B 的 model，也可以把完整 40 個 layer 都丟進 3060 (12GB 版本) 的 GPU 上：
./main -m models/13B/ggml-model-q4_0.bin -p "Building a website can be done in 10 simple steps:" -n 512 -ngl 40
從 log 可以看到 40 layers 到都 GPU 上面，吃了 7.5GB 左右：
llama.cpp: loading model from models/13B/ggml-model-q4_0.bin
llama_model_load_internal: format = ggjt v2 (latest)
llama_model_load_internal: n_vocab = 32000
llama_model_load_internal: n_ctx = 512
llama_model_load_internal: n_embd = 5120
llama_model_load_internal: n_mult = 256
llama_model_load_internal: n_head = 40
llama_model_load_internal: n_layer = 40
llama_model_load_internal: n_rot = 128
llama_model_load_internal: ftype = 2 (mostly Q4_0)
llama_model_load_internal: n_ff = 13824
llama_model_load_internal: n_parts = 1
llama_model_load_internal: model size = 13B
llama_model_load_internal: ggml ctx size = 90.75 KB
llama_model_load_internal: mem required = 9807.48 MB (+ 1608.00 MB per state)
llama_model_load_internal: [cublas] offloading 40 layers to GPU
llama_model_load_internal: [cublas] total VRAM used: 7562 MB
llama_init_from_file: kv self size = 400.00 MB
30B 的 model 我也試著丟上去跑，但只能丟 28 layers 上去 (全部是 60 layers)，再多 GPU 的記憶體就撐不住了。
但能用 GPU 算是一個很大的進展，現在這版只快了一半的時間，不知道後面還有沒有 tune 的空間...
