Yet Another 何榜文's Blog

一个死锁案例代码部分逻辑： 1234567for (int i = tid; i < work_size; i += thread_num) { while (is_work_ready[i] == 0) { // spin lock } // do work foo(work[i]);} 下面这段代码看起来是合理的，线程执行的状态依赖于 is_work_ready[i]，通过这个变量实现主线程和子线程之间通信。但是实际上由于 CPU 会陷入忙等（busy-waiting），导致当主线程更新 flag 之后，子线程不会读取这个变量，陷入死锁。即「如果 is_work_ready 为 1，正常执行」，但是「is_work_ready 为 0 时，陷入死锁，无法恢复」。 有关多线程编程的方式： 如果代码涉及到主线程与子线程的通信，最好使用同步 API，不要使用简单的 dead loop 。比如 ChatGPT 建议使用 std::mutex + std::conditional_variable 通信。 dead lo...

目的介绍一下有关 VLM/MLLM 的模型结构，从模型结构上指导模型部署，了解各个模块的作用。 MiniCPM-O-2_6 简介O 代表了 Omni，含义是全能。MiniCPM-O-2_6 是一个基于 MiniCPM-2 的多模态模型，在之前的 MiniCPM-V-2_6 的基础上增加了额外的多模态能力，包括【语音识别】、【语音生成】的功能。由于语音作为文本嵌入到了 LLM 的输入之中，还可以实现【语音提问图片内容，语音回复】的功能。OpenBMB 官方博客见 MiniCPM-o 2.6: A GPT-4o Level MLLM for Vision, Speech, and Multimodal Live Streaming on Your Phone。 为了实现上面的功能，MiniCPM-O-2_6 一共有四个模块： SigLip-400M 视觉编码器：用于提取视觉特征，并映射到 LLM 嵌入空间 Whisper-medium-300M 语音编码器：用于提取语音特征，也映射到 LLM 嵌入空间 LLM：基于 Qwen2.5-7B 模型，能够支持多模态输入，但是受限...

现象从 huggingface 上下载下来的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型权重大小只有 3.5GB，但是加载到 GPU 上之后，占用显存达到 5.4GB，多了 1.9GB。 排查显存占用比权重多 1.9GB 的原因应该是模型在创建的时候申请了权重以外的内存，这部分内存没有体现在权重的大小中。 使用 pytorch 查看显存占用pytorch 博客 Understanding GPU Memory 1: Visualizing All Allocations over Time 中给出了 pytorch 内部的显存统计方法，函数都定义在 torch.cuda.memory 中。具体代码可以参考官方博客，下面展示显存统计结果。 可以看到从程序开始到结束，显存一直都是 5.4GB 左右，最上方有一小部分激活占用的显存，但是由于我们输入非常短，所以占用很小。从这个结果我们可以想象到，模型总显存占用比权重多的那部分显存在模型一开始就创建了，后续的应用层是无法操作的。 使用 transformers 查看显存占用transformers 的 AutoMo...

为什么从 CPU 上拷贝到 Image 里使用的是【CPU -> Buffer -> Image】而不是【CPU -> Image】？因为 Image 一般都是用 RGBA 格式，需要填充为 4 通道，以及长宽 4 对齐等需求。如果在 CPU 上做，需要对内存进行补边再拷贝到 Image 里；不如【CPU -> Buffer -> Image】 的兼容性更好。前者不用考虑 clEnqueueWriteBuffer 的参数，在 buffer_to_image 内核中注意边界条件即可。 为什么大部分 OpenCL 编程使用的都是全局内存，少用局部内存/共享内存？【不使用局部内存】可能是一种编程规范。这样做有以下优点： 可以通过在线调优 local_work_size 的方式找到最优值，从而提高性能，因为使用局部内存可能需要已知的 lws 大小；如果不需要局部内存，lws 的值可以是任意的，从而可以更灵活地调优。 不同厂商（vendor）的实现可能不同，使用全局内存可以避免不同厂商的差异。比如 mali GPU 使用的是 global memo...

ViT 卷积层为了将输入的图片转为 patch，然后送入到 Transformer 中，ViT 第一个卷积的步长和卷积核大小是相等的，都是 16。如下图所示， 某些框架可能不支持这么大的 Conv 步长，导致无法转换相应模型。 MatMul卷积可以使用 im2col 加 matmul 来实现，但是由于 im2col 可能效率不高，所以一般不使用这个方式。 不过我们注意到 ViT 第一个卷积层里的步长和卷积核大小是相等的，所以我们可以用 reshape + transpose 来实现 im2col。代码如下： 1234567891011121314151617181920212223242526def conv2d_to_matmul(inputs, kernel, stride, padding, bias): # 保证 stride 和 kernel 的 size 相等 assert stride == kernel.shape[2] assert stride == kernel.shape[3] assert padding == 0 out...

llama.cpp Q 量化方式总结TheBloke 里有许多不同量化方式的模型，如下： 123456789CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF | - capybarahemers-2.5-mistral-7b.Q2_K.gguf | - capybarahemers-2.5-mistral-7b.Q3_K_L.gguf | - capybarahemers-2.5-mistral-7b.Q3_K_M.gguf | - capybarahemers-2.5-mistral-7b.Q3_K_S.gguf | - capybarahemers-2.5-mistral-7b.Q4_0.gguf | - capybarahemers-2.5-mistral-7b.Q4_K_M.gguf | - capybarahemers-2.5-mistral-7b.Q4_K_S.gguf | ... 它们都属于 llama.cpp 中 Q 量化定义的范围。llama.cpp 里的 Q 量化有两个格式：QX_Y 和 QX_K，第一种是对称量化和非对称...

1. 介绍本文主要介绍如何在 MNN 中添加自定义算子，以 AnyNet 为例。AnyNet 添加了一个自定义算子，虽然可以用 pytorch 表达，并且导出 ONNX 和 MNN，但是节点过多，可视化工具无法很好的展示，因此本文尝试将 AnyNet 中的自定义算子添加到 MNN 中。 自定义 MNN 算子需要先将 pytorch 计算逻辑导出成 ONNX 节点，并且由 MNN 来解释。这需要首先将 pytorch 计算包装成 torch.autograd.Function，然后通过 torch.onnx.export 导出 ONNX 节点。然后通过 MNN 的 MNN::OpConverter 来解释 ONNX 节点。 2. AnyNet AnyNet 自定义了一个 SPNet 算子，并且使用 CUDA 实现了这个算子。SPN的结构，分为两种，分别是单路连接和三路连接： 实际上就是通过一个权重矩阵，上一个点迭代地给下一个点权重，对于单路连接和三路连接，有： $$\begin{align}h_{k,t} &= (1 - p_{k,t}) \cdot x_{k,...

Cosplay 视频转图片1. 介绍有很多时候 Cosplay 视频里的 Cosplayer 只有几个相同的画面，但是他们还是发出了一个短视频用于展示。我们想要把相同的画面剔除，对每个不同的画面保留一张图片。从信息论的角度来看，大部分 Cosplay 短视频的信息熵很低，只有几张图片是有意义的。这个项目就是为了尝试提取这些有意义的图片。 调研之后发现这是一个类似视频总结（Video Summarization）的问题。视频总结是一个很大的研究领域，有很多工作。这个项目只是一个简单的尝试，不会涉及到很多复杂的技术。 2. 方法受到 2401.04962v1 的启发，这个问题主要针对的是视频中的重复帧。我们可以通过计算每一帧的特征向量，然后通过聚类算法来找到相似的帧。这个项目使用了 K-means 算法来聚类。 2401.04962v1 的架构图如下： 这个工作将视频总结（Video summarization）工作分为了三个步骤： 使用 TransNetV2 对视频进行分割，得到单个短视频（shot），使用 CLIP 对每个短视频每一帧进行特征提取，得到每一个视频的特征描述...

Powershell 自动补全TODO: 编写 ADB 自动补全脚本，能够识别 ADB 设备并补全，类似 zsh 的补全体验 SSH 和 SCP 自动补全远程路径 从 Powershell Gallery 上使用 Install-Module 安装脚本之后，还需要使用 Import-Module 导入模块才能使用，如果希望自动加载，可以添加到 $PROFILE 中。

OpenCL Image 申请失败问题描述在使用 MNN 部署 ViT 的过程中，出现了这个报错： 1Alloc Image 3 x 49152 error, code:-40 解决方案这个问题是因为这个图像的尺寸超过了本设备 OpenCL 支持的最大尺寸，Adreno 630 的最大尺寸是 16384x16384，所以这个图像的尺寸 3x49152 超过了这个限制。这个尺寸出现的地方在 ViT 生成 QKV 的时候，这个尺寸是 768x2304，使用 RGBA 四通道 Image 时，reshape 之后的尺寸就是 3x49152。解决方案： 修改 MNN 的代码，将这个尺寸调整到小于 16384x16384。但是需要修改后续的计算代码 在导出模型时，不要将三个矩阵合并成一个矩阵进行计算，而是分开计算，这样就不会出现这个问题 Buffer 不会出错，可以使用 Buffer 代替 Image 进行计算，但是 MNN 没有自动 fallback 的功能，需要手动修改代码。设置 mode=72 （即 CPU 的线程参数），在 GPU 模式下它会被解释为使用 Buffer 格式还是...