Llama.cpp 核心推理模块 (src/) 深度分析

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  团队博客: 汽车电子社区

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1. 模块概述

  src/ 目录是 llama.cpp 项目的核心推理引擎，负责模型加载、推理执行、状态管理等关键功能。该模块采用模块化设计，将复杂的推理过程分解为多个专门的子模块，每个模块负责特定的功能领域。

1.1 核心职责

  - 模型管理：加载、解析和管理各种大语言模型
  - 推理执行：构建和执行模型推理计算图
  - 状态管理：维护推理上下文和序列状态
  - 采样控制：实现多种文本生成采样算法
  - 语法约束：支持结构化文本生成约束
  - 内存优化：高效的内存分配和缓存管理

1.2 设计原则

  - 模块化：清晰的模块边界和职责分离
  - 可扩展：易于添加新模型架构和功能
  - 高性能：针对推理场景的专门优化
  - 跨平台：统一的API接口支持多平台部署

2. 整体架构设计

2.1 目录组织结构

src/
├── 核心API模块
│   ├── llama.cpp              # 主入口文件和API实现
│   ├── llama.h                # 公共API头文件 (位于include/)
│   └── llama-cpp.cpp          # C++接口封装
├── 模型管理模块
│   ├── llama-model.h          # 模型数据结构定义
│   ├── llama-model.cpp        # 模型加载和处理实现
│   ├── llama-arch.h           # 模型架构定义
│   ├── llama-arch.cpp         # 架构注册和管理
│   └── models/                # 各种模型架构实现 (100+种)
├── 推理执行模块
│   ├── llama-context.h        # 上下文数据结构
│   ├── llama-context.cpp      # 推理上下文管理
│   ├── llama-batch.h          # 批处理接口
│   ├── llama-batch.cpp        # 批处理实现
│   └── llama-kv-cache.*       # KV缓存管理
├── 文本处理模块
│   ├── llama-vocab.h          # 词汇表接口
│   ├── llama-vocab.cpp        # 词汇表和tokenization
│   └── unicode.*              # Unicode处理支持
├── 采样算法模块
│   ├── llama-sampling.h       # 采样接口定义
│   ├── llama-sampling.cpp     # 采样算法实现
│   ├── llama-grammar.h        # 语法约束接口
│   └── llama-grammar.cpp      # 语法约束实现
├── 量化支持模块
│   ├── llama-quant.h          # 量化接口
│   ├── llama-quant.cpp        # 量化算法实现
│   └── llama-imatrix.*        # 重要性矩阵计算
├── 工具和支持模块
│   ├── llama-chat.*           # 聊天模板支持
│   ├── llama-adapter.*        # LoRA适配器支持
│   ├── llama-memory.*         # 内存抽象层
│   ├── llama-mmap.*           # 内存映射支持
│   └── llama-sampling.*       # 采样工具函数
└── 构建配置
    ├── CMakeLists.txt         # 模块构建配置
    └── ...                    # 其他构建文件

2.2 模块间依赖关系

3. 核心模块深度分析

3.1 llama.cpp - 主入口和API实现

3.1.1. 核心职责

  llama.cpp 是整个推理引擎的主控制中心，负责：
    - API统一管理：实现 llama.h 中定义的所有公共API
    - 后端初始化：初始化GGML计算后端和硬件设备
    - 模型加载协调：协调模型加载的各个阶段
    - 资源管理：管理模型、上下文等资源的生命周期

3.1.2. 关键数据结构

// 模型加载参数
struct llama_model_params {
    int32_t n_gpu_layers;            // GPU层数 (-1表示全部)
    int32_t main_gpu;                // 主GPU设备
    const float * tensor_split;      // 张量分割比例
    bool progress_callback_user_data; // 进度回调
    bool vocab_only;                 // 仅加载词汇表
    bool use_mmap;                   // 使用内存映射
    bool use_mlock;                  // 锁定内存
    bool check_tensors;              // 检查张量完整性
};

// 上下文参数
struct llama_context_params {
    uint32_t seed;                   // 随机种子
    int32_t n_ctx;                  // 上下文窗口大小
    int32_t n_batch;                // 批处理大小
    int32_t n_threads;              // CPU线程数
    int32_t n_threads_batch;         // 批处理线程数
    float rope_scaling_type;         // RoPE缩放类型
    int32_t n_gpu_layers_draft;     // 草稿模型GPU层数
    enum llama_pooling_type pooling; // 池化类型
    // ... 其他参数
};

3.1.3. 核心API实现

// 模型加载API实现
LLAMA_API struct llama_model * llama_load_model_from_file(
    const char * path_model,
    struct llama_model_params params) {
    
    // 1. 初始化后端
    llama_backend_init();
    
    // 2. 创建模型加载器
    llama_model_loader ml(path_model, params.use_mmap, params.check_tensors);
    
    // 3. 加载模型
    llama_model * model = new llama_model();
    try {
        model->load_arch(ml);           // 加载架构
        model->load_hparams(ml);        // 加载超参数
        model->load_vocab(ml);          // 加载词汇表
        model->load_tensors(ml);         // 加载权重张量
    } catch (const std::exception & e) {
        delete model;
        llama_backend_free();
        return nullptr;
    }
    
    // 4. GPU层分配
    if (params.n_gpu_layers != 0) {
        model->allocate_backends(params);
    }
    
    return model;
}

// 上下文创建API实现
LLAMA_API struct llama_context * llama_new_context_with_model(
    struct llama_model * model,
    struct llama_context_params params) {
    
    llama_context * ctx = new llama_context(*model, params);
    
    // 初始化组件
    ctx->initialize_backends();          // 初始化后端
    ctx->initialize_kv_cache();          // 初始化KV缓存
    ctx->initialize_memory_pool();       // 初始化内存池
    ctx->initialize_thread_pool();       // 初始化线程池
    
    return ctx;
}

3.1.4. 模型加载流程详解

3.2 llama-model.cpp - 模型加载和处理核心

3.2.1. 核心数据结构

// 主模型结构
struct llama_model {
    // 模型基本信息
    llama_model_arch arch;              // 模型架构类型
    llama_vocab vocab;                  // 词汇表
    
    // 模型超参数
    int32_t n_embd;                     // 嵌入维度
    int32_t n_head;                     // 注意力头数
    int32_t n_layer;                    // 层数
    int32_t n_ctx_train;                // 训练上下文长度
    float f_norm_eps;                   // 归一化epsilon
    
    // 位置编码
    enum llama_rope_scaling_type rope_scaling_type; // RoPE缩放
    float rope_freq_base;               // RoPE频率基
    float rope_freq_scale;              // RoPE缩放因子
    
    // 量化参数
    enum llama_ftype ftype;              // 量化类型
    std::vector<llama_tensor> tensors;  // 模型张量
    
    // 后端管理
    std::vector<ggml_backend_t> backends; // 计算后端
    std::vector<llama_buffer> buffers;   // 缓冲区
};

3.2.2. 模型加载详细流程

// 模型加载的主要实现
void llama_model::load_arch(llama_model_loader & ml) {
    // 1. 从元数据读取架构信息
    arch = llama_model_arch_from_string(
        ml.get_key(LLM_KV_ARCHITECTURE).c_str());
    
    // 2. 验证架构支持
    if (!llama_arch_supported(arch)) {
        throw std::runtime_error("Unsupported model architecture");
    }
    
    // 3. 设置架构特定的构建器
    set_arch_builders();
}

void llama_model::load_hparams(llama_model_loader & ml) {
    // 加载基础超参数
    n_embd   = ml.get_key(LLM_KV_EMBD_DIM, 4096);
    n_head   = ml.get_key(LLM_KV_ATTENTION_HEAD_COUNT, 32);
    n_layer  = ml.get_key(LLM_KV_BLOCK_COUNT, 32);
    n_ctx_train = ml.get_key(LLM_KV_CONTEXT_LENGTH, 2048);
    
    // 加载架构特定参数
    switch (arch) {
        case LLM_ARCH_LLAMA:
            load_llama_hparams(ml);
            break;
        case LLM_ARCH_MISTRAL:
            load_mistral_hparams(ml);
            break;
        // ... 其他架构
    }
}

void llama_model::load_tensors(llama_model_loader & ml) {
    // 1. 遍历所有张量
    while (ml.tg_exists()) {
        std::string name = ml.get_tg_name();
        
        // 2. 创建张量对象
        llama_tensor tensor;
        tensor.name = name;
        tensor.type = ml.get_tg_tensor_type();
        tensor.ne = ml.get_tg_ne();
        
        // 3. 分配内存
        size_t size = ggml_nbytes(&tensor.ggml_tensor);
        tensor.data = ml.get_tg_data();
        
        // 4. 量化处理（如果需要）
        if (tensor.type != GGML_TYPE_F32) {
            quantize_tensor(tensor);
        }
        
        tensors.push_back(tensor);
        ml.tg_next();
    }
    
    // 5. 验证所有必需张量已加载
    validate_tensors();
}

3.2.3. 设备管理和分层策略

// GPU/CPU分层管理
void llama_model::allocate_backends(const llama_model_params & params) {
    // 1. 检测可用GPU设备
    auto gpu_devices = detect_gpu_devices();
    
    // 2. 确定分层策略
    int n_gpu_layers = params.n_gpu_layers;
    if (n_gpu_layers < 0) {
        n_gpu_layers = n_layer; // 全部层到GPU
    }
    
    // 3. 创建后端
    backends.clear();
    
    if (!gpu_devices.empty() && n_gpu_layers > 0) {
        // GPU后端
        auto gpu_backend = ggml_backend_cuda_init(params.main_gpu);
        backends.push_back(gpu_backend);
    }
    
    // CPU后端（兜底）
    auto cpu_backend = ggml_backend_cpu_init();
    backends.push_back(cpu_backend);
    
    // 4. 分配张量到后端
    allocate_tensors_to_backends(n_gpu_layers);
}

void llama_model::allocate_tensors_to_backends(int n_gpu_layers) {
    for (auto & tensor : tensors) {
        ggml_backend_t target_backend = nullptr;
        
        // 基于层名和分层策略选择后端
        if (is_embedding_tensor(tensor.name) || 
            is_output_layer_tensor(tensor.name)) {
            // 嵌入层和输出层通常保留在CPU
            target_backend = backends.back(); // CPU后端
        } else if (extract_layer_number(tensor.name) < n_gpu_layers) {
            // 前n层放到GPU
            target_backend = backends.front(); // GPU后端
        } else {
            // 其余层在CPU
            target_backend = backends.back(); // CPU后端
        }
        
        // 分配张量到目标后端
        tensor.backend = target_backend;
        tensor.buffer = ggml_backend_alloc_buffer(
            ggml_backend_get_default_buffer_type(target_backend),
            ggml_nbytes(&tensor.ggml_tensor));
        
        // 复制数据到后端
        ggml_backend_tensor_set_async(
            target_backend, &tensor.ggml_tensor,
            tensor.data, 0, ggml_nbytes(&tensor.ggml_tensor));
    }
}

3.3 llama-context.cpp - 推理上下文管理

3.3.1. 核心数据结构

// 推理上下文主结构
struct llama_context {
    // 模型关联
    const llama_model & model;           // 关联的模型
    
    // 上下文参数
    llama_cparams cparams;               // 上下文参数
    
    // 计算资源
    ggml_backend_sched_ptr sched;        // 计算调度器
    ggml_gallocr_t galloc;               // 图分配器
    
    // 内存管理
    llama_kv_cache kv_cache;             // KV缓存
    llama_memory_pool memory_pool;       // 内存池
    std::vector<uint8_t> buf_compute;    // 计算缓冲区
    
    // 批处理管理
    llama_batch_allocr balloc;           // 批分配器
    llama_batch batch;                   // 当前批次
    
    // 序列管理
    std::vector<llama_seq_id> seq_ids;   // 活动序列ID
    std::vector<int> positions;          // 位置编码
    std::vector<llama_pos> pos;          // 精确位置
    
    // 线程池
    std::unique_ptr<thread_pool> thread_pool; // 线程池
    
    // 状态标志
    bool model_ready;                    // 模型就绪标志
    bool compute_in_progress;            // 计算进行标志
};

3.3.2. 上下文初始化

llama_context::llama_context(const llama_model & model, 
                           const llama_context_params & params)
    : model(model), cparams(to_cparams(params)) {
    
    // 1. 验证参数
    validate_context_params();
    
    // 2. 初始化调度器
    initialize_scheduler();
    
    // 3. 初始化内存管理
    initialize_memory();
    
    // 4. 初始化KV缓存
    initialize_kv_cache();
    
    // 5. 初始化批处理系统
    initialize_batch_system();
    
    // 6. 初始化线程池
    initialize_thread_pool();
    
    model_ready = true;
}

void llama_context::initialize_scheduler() {
    // 创建多后端调度器
    std::vector<ggml_backend_t> backends = model.get_backends();
    
    sched = ggml_backend_sched_new(
        backends.data(),
        NULL,
        backends.size(),
        GGML_DEFAULT_GRAPH_SIZE,
        true, // 启用并行
        true  // 启用回调
    );
    
    // 设置性能监控
    ggml_backend_sched_set_measure_callback(
        sched.get(), 
        [](ggml_backend_sched_t sched, void * user_data) {
            // 性能分析回调
        }, 
        this);
}

void llama_context::initialize_memory() {
    // 创建图分配器
    galloc = ggml_gallocr_new(ggml_backend_cpu_buffer_type());
    
    // 预分配计算图内存
    auto * graph = model.build_forward_graph();
    ggml_gallocr_reserve(galloc, graph);
    
    // 计算缓冲区大小
    size_t compute_size = estimate_compute_buffer_size();
    buf_compute.resize(compute_size);
    
    // 初始化内存池
    memory_pool = llama_memory_pool(compute_size * 2);
}

void llama_context::initialize_kv_cache() {
    // 初始化KV缓存
    kv_cache = llama_kv_cache(
        model.n_layer,
        cparams.n_ctx,
        model.n_embd,
        model.n_kv_head(),
        cparams.n_gpu_layers_draft,
        model.get_backends()
    );
    
    // 设置缓存策略
    kv_cache.set_reuse_strategy(cparams.cache_reuse);
    kv_cache.set_shift_ratio(cparams.cache_type_k);
}

3.3.3. 批处理和序列管理

// 批处理结构
struct llama_batch {
    int32_t n_tokens;                    // token数量
    llama_token * tokens;               // token数组
    llama_pos * pos;                    // 位置数组
    llama_seq_id * seq_ids;            // 序列ID数组
    int8_t * logits;                    // 输出标志
    int32_t n_seq_id;                  // 每个token的序列ID数量
    
    // 构造函数
    llama_batch(int32_t n_tokens_, bool all_seq_0 = true) 
        : n_tokens(n_tokens_) {
        tokens   = new llama_token[n_tokens_];
        pos      = new llama_pos[n_tokens_];
        seq_ids  = new llama_seq_id[n_tokens_];
        logits   = new int8_t[n_tokens_];
        
        if (all_seq_0) {
            for (int i = 0; i < n_tokens_; ++i) {
                seq_ids[i] = 0;
            }
            n_seq_id = 1;
        }
    }
};

// 批处理管理
void llama_context::prepare_batch(const std::vector<llama_token> & input_tokens,
                                 llama_seq_id seq_id) {
    // 1. 创建批处理对象
    batch = llama_batch(input_tokens.size());
    
    // 2. 填充token和位置
    for (size_t i = 0; i < input_tokens.size(); ++i) {
        batch.tokens[i] = input_tokens[i];
        batch.pos[i] = get_position_for_token(seq_id, i);
        batch.seq_ids[i] = seq_id;
        batch.logits[i] = (i == input_tokens.size() - 1) ? 1 : 0;
    }
    
    // 3. 更新序列状态
    update_sequence_state(seq_id, input_tokens.size());
    
    // 4. 准备KV缓存
    prepare_kv_cache_for_batch();
}

3.4 llama-vocab.cpp - 词汇表处理和tokenization

3.4.1. 词汇表数据结构

// 词汇表主结构
struct llama_vocab {
    // 基本信息
    int n_tokens;                       // token总数
    int token_pad;                      // padding token ID
    int token_bos;                      // begin of sequence ID
    int token_eos;                      // end of sequence ID
    int token_unk;                      // unknown token ID
    
    // Token到字符串映射
    std::unordered_map<llama_token, std::string> token_to_piece;
    
    // 字符串到Token映射
    std::unordered_map<std::string, llama_token> piece_to_token;
    
    // 特殊Token映射
    std::unordered_map<std::string, llama_token> special_tokens;
    
    // Tokenizer配置
    enum llama_vocab_type type;         // tokenizer类型
    bool add_bos;                       // 是否添加BOS
    bool add_eos;                       // 是否添加EOS
    bool clean_spaces;                  // 是否清理空格
    
    // Tokenizer特定数据
    union {
        struct {
            std::vector<int> scores;    // SPM分数
            std::vector<std::string> pieces; // SPM片段
        } spm;
        
        struct {
            std::vector<std::pair<std::string, int>> merges; // BPE合并对
        } bpe;
        
        struct {
            std::vector<std::string> vocab; // 词汇表
            std::vector<float> scores;     // 分数
        } wordpiece;
    } tokenizer_data;
};

3.4.2. Tokenizer实现

// SentencePiece Tokenizer实现
class sentencepiece_tokenizer {
private:
    struct symbol {
        std::string piece;
        float score;
        bool is_unk;
        
        symbol(std::string p, float s, bool u = false)
            : piece(std::move(p)), score(s), is_unk(u) {}
    };
    
    std::unordered_map<std::string, symbol> symbol_table_;
    float unk_score_ = 0.0;
    size_t max_piece_length_ = 0;
    
public:
    // 加载SPM模型
    bool load_model(const std::string & model_path) {
        std::ifstream file(model_path);
        if (!file.is_open()) return false;
        
        std::string line;
        while (std::getline(file, line)) {
            if (line.empty()) continue;
            
            // 解析行：piece score
            auto parts = split_string(line, '\t');
            if (parts.size() < 1) continue;
            
            std::string piece = parts[0];
            float score = 0.0f;
            if (parts.size() >= 2) {
                score = std::stof(parts[1]);
            }
            
            bool is_unk = (piece == "<unk>");
            symbol_table_[piece] = symbol(piece, score, is_unk);
            
            max_piece_length_ = std::max(max_piece_length_, piece.size());
        }
        
        unk_score_ = get_unk_score();
        return true;
    }
    
    // 编码：字符串 → token序列
    std::vector<llama_token> encode(const std::string & text) {
        // 1. 预处理：规范化、转UTF-8
        std::string normalized = normalize_text(text);
        
        // 2. 分词：初始分割为unicode字符
        std::vector<std::string> words = split_into_words(normalized);
        
        // 3. 词内分词：对每个词应用BPE
        std::vector<std::string> pieces;
        for (const auto & word : words) {
            if (is_space(word)) {
                pieces.push_back("_"); // 空格特殊处理
                continue;
            }
            
            // BPE分词
            auto word_pieces = bpe_segment(word);
            pieces.insert(pieces.end(), word_pieces.begin(), word_pieces.end());
        }
        
        // 4. 转换为token ID
        std::vector<llama_token> tokens;
        for (const auto & piece : pieces) {
            auto it = symbol_table_.find(piece);
            if (it != symbol_table_.end()) {
                tokens.push_back(static_cast<llama_token>(
                    std::distance(symbol_table_.begin(), it)));
            } else {
                // 使用<unk> token
                tokens.push_back(get_unk_token_id());
            }
        }
        
        return tokens;
    }
    
    // BPE分词算法
    std::vector<std::string> bpe_segment(const std::string & word) {
        std::vector<std::string> chars = split_to_chars(word);
        
        if (chars.size() == 1) {
            return chars;
        }
        
        // 使用优先队列管理bigram
        using pair_type = std::pair<float, std::pair<int, int>>;
        std::priority_queue<
            pair_type,
            std::vector<pair_type>,
            std::greater<pair_type>
        > pq;
        
        // 初始符号
        std::vector<symbol*> symbols;
        for (size_t i = 0; i < chars.size(); ++i) {
            std::string key = chars[i];
            if (i > 0) {
                key = "_" + key; // 非首字符添加下划线
            }
            
            auto it = symbol_table_.find(key);
            if (it != symbol_table_.end()) {
                symbols.push_back(&it->second);
            } else {
                symbols.push_back(&symbol_table_["<unk>"]);
            }
        }
        
        // 构建初始bigram
        for (size_t i = 0; i < symbols.size() - 1; ++i) {
            std::string pair = symbols[i]->piece + symbols[i+1]->piece;
            auto it = symbol_table_.find(pair);
            if (it != symbol_table_.end()) {
                float score = symbols[i]->score + symbols[i+1]->score - it->score;
                pq.push({score, {static_cast<int>(i), static_cast<int>(i+1)}});
            }
        }
        
        // BPE合并过程
        while (!pq.empty()) {
            auto [score, pos] = pq.top();
            pq.pop();
            
            int l = pos.first;
            int r = pos.second;
            
            // 检查位置是否仍然有效
            if (l < 0 || r >= static_cast<int>(symbols.size()) || 
                symbols[l] == nullptr || symbols[r] == nullptr) {
                continue;
            }
            
            // 合并符号
            std::string merged_piece = symbols[l]->piece + symbols[r]->piece;
            auto it = symbol_table_.find(merged_piece);
            
            if (it != symbol_table_.end()) {
                // 创建新符号
                symbol new_symbol(merged_piece, it->score);
                
                // 更新符号链表
                symbols[l] = &new_symbol;
                symbols[r] = nullptr;
                
                // 添加新的bigram
                if (l > 0 && symbols[l-1] != nullptr) {
                    std::string left_pair = symbols[l-1]->piece + merged_piece;
                    auto left_it = symbol_table_.find(left_pair);
                    if (left_it != symbol_table_.end()) {
                        float left_score = symbols[l-1]->score + it->score - 
                                         left_it->second.score;
                        pq.push({left_score, {l-1, l}});
                    }
                }
                
                if (r + 1 < static_cast<int>(symbols.size()) && 
                    symbols[r+1] != nullptr) {
                    std::string right_pair = merged_piece + symbols[r+1]->piece;
                    auto right_it = symbol_table_.find(right_pair);
                    if (right_it != symbol_table_.end()) {
                        float right_score = it->score + symbols[r+1]->score - 
                                          right_it->second.score;
                        pq.push({right_score, {l, r+1}});
                    }
                }
            }
        }
        
        // 提取最终pieces
        std::vector<std::string> result;
        for (auto * sym : symbols) {
            if (sym != nullptr) {
                result.push_back(sym->piece);
            }
        }
        
        return result;
    }
};

3.5 llama-arch.cpp - 模型架构支持

3.5.1. 架构注册机制

// 架构构建器基类
struct llm_graph_context {
    virtual ~llm_graph_context() = default;
    virtual ggml_tensor * build(struct ggml_context * ctx, 
                               struct llama_model & model) = 0;
    virtual const char * get_name() const = 0;
};

// 架构工厂注册
class architecture_registry {
private:
    static std::unordered_map<llama_model_arch, 
                             std::function<std::unique_ptr<llm_graph_context>()>>
        builders_;
    
public:
    template<typename T>
    static void register_architecture(llama_model_arch arch) {
        builders_[arch] = []() {
            return std::make_unique<T>();
        };
    }
    
    static std::unique_ptr<llm_graph_context> create(llama_model_arch arch) {
        auto it = builders_.find(arch);
        if (it != builders_.end()) {
            return it->second();
        }
        return nullptr;
    }
    
    static std::vector<llama_model_arch> get_supported_archs() {
        std::vector<llama_model_arch> archs;
        for (const auto & pair : builders_) {
            archs.push_back(pair.first);
        }
        return archs;
    }
};

// 自动注册宏
#define REGISTER_LLAMA_ARCH(arch_enum, arch_class) \
    namespace { \
        struct arch_class##_registrar { \
            arch_class##_registrar() { \
                architecture_registry::register_architecture<arch_class>(arch_enum); \
            } \
        }; \
        static arch_class##_registrar arch_class##_instance; \
    }

3.5.2. LLaMA架构实现

// LLaMA架构构建器
struct llm_build_llama : public llm_graph_context {
    ggml_tensor * build(struct ggml_context * ctx, 
                       struct llama_model & model) override {
        
        // 1. 获取输入张量
        ggml_tensor * input_tokens = ggml_new_tensor_1d(ctx, GGML_TYPE_I32, batch.n_tokens);
        ggml_set_input(input_tokens);
        
        // 2. Token嵌入
        ggml_tensor * embeddings = ggml_get_rows(ctx, model.tok_embeddings, input_tokens);
        
        // 3. 位置编码 (RoPE)
        ggml_tensor * pos_emb = build_rope_embeddings(ctx, model, batch.pos);
        embeddings = ggml_add(ctx, embeddings, pos_emb);
        
        // 4. Transformer层
        for (int il = 0; il < model.n_layer; ++il) {
            embeddings = build_llama_layer(ctx, model, embeddings, il);
        }
        
        // 5. 最终层归一化
        embeddings = ggml_norm(ctx, embeddings, model.f_norm_eps);
        embeddings = ggml_mul(ctx, embeddings, model.output_norm);
        
        // 6. 输出投影
        ggml_tensor * logits = ggml_mul_mat(ctx, model.output, embeddings);
        ggml_set_output(logits);
        
        return logits;
    }
    
    const char * get_name() const override {
        return "LLaMA";
    }
    
private:
    // 构建单个Transformer层
    ggml_tensor * build_llama_layer(struct ggml_context * ctx,
                                  struct llama_model & model,
                                  ggml_tensor * x,
                                  int layer_idx) {
        
        // 1. 前馈网络部分
        ggml_tensor * h = build_feed_forward(ctx, model, x, layer_idx);
        
        // 2. RMS归一化
        ggml_tensor * norm_x = ggml_rms_norm(ctx, x, model.f_norm_eps);
        norm_x = ggml_mul(ctx, norm_x, model.layers[layer_idx].attention_norm);
        
        // 3. 多头注意力
        ggml_tensor * attn = build_attention(ctx, model, norm_x, layer_idx);
        
        // 4. 残差连接
        ggml_tensor * layer_output = ggml_add(ctx, attn, h);
        layer_output = ggml_add(ctx, layer_output, x); // 残差连接
        
        return layer_output;
    }
    
    // 构建多头注意力
    ggml_tensor * build_attention(struct ggml_context * ctx,
                                 struct llama_model & model,
                                 ggml_tensor * x,
                                 int layer_idx) {
        
        int n_heads = model.n_head;
        int n_kv_head = model.n_kv_head();
        int head_dim = model.n_embd / n_heads;
        int n_rep = n_heads / n_kv_head;
        
        // 1. QKV投影
        ggml_tensor * q = ggml_mul_mat(ctx, model.layers[layer_idx].wq, x);
        ggml_tensor * k = ggml_mul_mat(ctx, model.layers[layer_idx].wk, x);
        ggml_tensor * v = ggml_mul_mat(ctx, model.layers[layer_idx].wv, x);
        
        // 2. 重塑为多头格式
        q = ggml_reshape_3d(ctx, q, head_dim, n_heads, batch.n_tokens);
        k = ggml_reshape_3d(ctx, k, head_dim, n_kv_head, batch.n_tokens);
        v = ggml_reshape_3d(ctx, v, head_dim, n_kv_head, batch.n_tokens);
        
        // 3. 应用RoPE
        q = apply_rope(ctx, model, q, batch.pos, layer_idx);
        k = apply_rope(ctx, model, k, batch.pos, layer_idx);
        
        // 4. KV缓存处理
        auto [k_cache, v_cache] = kv_cache.get_kv(layer_idx);
        k = ggml_update_kv(ctx, k_cache, k);
        v = ggml_update_kv(ctx, v_cache, v);
        
        // 5. 重复K和V头（用于GQA）
        k = ggml_repeat_kv(ctx, k, n_rep);
        v = ggml_repeat_kv(ctx, v, n_rep);
        
        // 6. 注意力计算
        ggml_tensor * attn = compute_scaled_dot_product_attention(ctx, q, k, v);
        
        // 7. 输出投影
        ggml_tensor * out = ggml_mul_mat(ctx, model.layers[layer_idx].wo, attn);
        
        return out;
    }
    
    // 计算缩放点积注意力
    ggml_tensor * compute_scaled_dot_product_attention(
        struct ggml_context * ctx,
        ggml_tensor * q,
        ggml_tensor * k,
        ggml_tensor * v) {
        
        // q: [n_tokens, n_heads, head_dim]
        // k: [n_ctx, n_kv_head, head_dim] -> [n_ctx, n_heads, head_dim]
        // v: [n_ctx, n_kv_head, head_dim] -> [n_ctx, n_heads, head_dim]
        
        // 1. 转置为便于矩阵乘法的格式
        q = ggml_transpose(ctx, ggml_cont_3d(ctx, q));
        k = ggml_transpose(ctx, ggml_cont_3d(ctx, k));
        
        // 2. 注意力分数计算
        ggml_tensor * scores = ggml_mul_mat(ctx, q, k);
        scores = ggml_scale(ctx, scores, 1.0f / sqrt(model.n_embd / model.n_head));
        
        // 3. 应用注意力掩码
        scores = apply_attention_mask(ctx, scores);
        
        // 4. Softmax
        ggml_tensor * attn_weights = ggml_soft_max(ctx, scores);
        
        // 5. 加权和
        ggml_tensor * context = ggml_mul_mat(ctx, attn_weights, v);
        
        // 6. 转置回原始格式
        context = ggml_transpose(ctx, context);
        
        return context;
    }
};

// 注册LLaMA架构
REGISTER_LLAMA_ARCH(LLM_ARCH_LLAMA, llm_build_llama);

3.6 llama-sampling.cpp - 采样算法实现

3.6.1. 采样器接口

// 采样器基类
struct llama_sampler {
    virtual ~llama_sampler() = default;
    virtual void reset() = 0;
    virtual llama_token sample(struct llama_context * ctx, 
                               const float * logits, 
                               int n_logits) = 0;
    virtual void apply(struct llama_context * ctx,
                      llama_token_data_array * candidates) = 0;
};

// 采样器链
struct llama_sampler_chain {
    std::vector<std::unique_ptr<llama_sampler>> samplers;
    
    template<typename T, typename... Args>
    void add(Args&&... args) {
        samplers.emplace_back(std::make_unique<T>(std::forward<Args>(args)...));
    }
    
    llama_token sample(struct llama_context * ctx,
                     const float * logits,
                     int n_logits) {
        
        // 1. 创建候选数组
        llama_token_data_array candidates;
        candidates.data = new llama_token_data[n_logits];
        candidates.size = n_logits;
        candidates.sorted = false;
        
        // 2. 初始化候选数据
        for (int i = 0; i < n_logits; ++i) {
            candidates.data[i].id = i;
            candidates.data[i].logit = logits[i];
            candidates.data[i].p = 0.0f;
        }
        
        // 3. 应用所有采样器
        for (auto & sampler : samplers) {
            sampler->apply(ctx, &candidates);
        }
        
        // 4. 最终采样
        llama_token result = samplers.back()->sample(ctx, candidates.data, candidates.size);
        
        delete[] candidates.data;
        return result;
    }
};

3.6.2. 具体采样算法实现

// Top-K采样器
class top_k_sampler : public llama_sampler {
private:
    int k_;
    
public:
    top_k_sampler(int k) : k_(k) {}
    
    void apply(struct llama_context * ctx,
              llama_token_data_array * candidates) override {
        
        if (k_ >= candidates->size) {
            return; // 不需要处理
        }
        
        // 1. 获取前K个候选
        std::partial_sort(
            candidates->data, 
            candidates->data + k_,
            candidates->data + candidates->size,
            [](const llama_token_data & a, const llama_token_data & b) {
                return a.logit > b.logit;
            }
        );
        
        // 2. 截断到K个
        candidates->size = k_;
        candidates->sorted = true;
        
        // 3. 计算概率
        apply_softmax(candidates);
    }
    
    llama_token sample(struct llama_context * ctx,
                      const float * logits,
                      int n_logits) override {
        // Top-K不直接采样，需要配合其他采样器
        return 0;
    }
    
    void reset() override {
        // 无状态，无需重置
    }
};

// Top-P (Nucleus)采样器
class top_p_sampler : public llama_sampler {
private:
    float p_;
    
public:
    top_p_sampler(float p) : p_(p) {}
    
    void apply(struct llama_context * ctx,
              llama_token_data_array * candidates) override {
        
        if (candidates->size == 0) return;
        
        // 1. 确保已排序
        if (!candidates->sorted) {
            std::sort(candidates->data, candidates->data + candidates->size,
                     [](const llama_token_data & a, const llama_token_data & b) {
                         return a.logit > b.logit;
                     });
            candidates->sorted = true;
        }
        
        // 2. 计算累积概率
        float cumsum = 0.0f;
        int cutoff = candidates->size;
        
        for (int i = 0; i < candidates->size; ++i) {
            cumsum += candidates->data[i].p;
            if (cumsum > p_) {
                cutoff = i + 1;
                break;
            }
        }
        
        // 3. 截断到累积概率p
        candidates->size = cutoff;
        
        // 4. 重新归一化
        float sum = 0.0f;
        for (int i = 0; i < candidates->size; ++i) {
            sum += candidates->data[i].p;
        }
        
        for (int i = 0; i < candidates->size; ++i) {
            candidates->data[i].p /= sum;
        }
    }
    
    llama_token sample(struct llama_context * ctx,
                      const float * logits,
                      int n_logits) override {
        // Top-P不直接采样，需要配合其他采样器
        return 0;
    }
    
    void reset() override {
        // 无状态，无需重置
    }
};

// 温度采样器
class temperature_sampler : public llama_sampler {
private:
    float temperature_;
    std::mt19937 rng_;
    
public:
    temperature_sampler(float temperature, uint32_t seed) 
        : temperature_(temperature), rng_(seed) {
        if (temperature_ <= 0.0f) {
            temperature_ = 1.0f;
        }
    }
    
    void apply(struct llama_context * ctx,
              llama_token_data_array * candidates) override {
        
        if (temperature_ == 1.0f) {
            // 无需调整
            apply_softmax(candidates);
            return;
        }
        
        // 1. 应用温度缩放
        for (int i = 0; i < candidates->size; ++i) {
            candidates->data[i].logit /= temperature_;
        }
        
        // 2. 计算softmax概率
        apply_softmax(candidates);
    }
    
    llama_token sample(struct llama_context * ctx,
                      const float * logits,
                      int n_logits) override {
        
        // 温度采样器不直接实现采样逻辑
        // 实际采样在采样器链的最后进行
        return 0;
    }
    
    void reset() override {
        rng_.seed(std::random_device{}());
    }
};

// 最终采样器（多项式采样）
class multinomial_sampler : public llama_sampler {
private:
    std::mt19937 rng_;
    
public:
    multinomial_sampler(uint32_t seed) : rng_(seed) {}
    
    void apply(struct llama_context * ctx,
              llama_token_data_array * candidates) override {
        // 确保概率已归一化
        apply_softmax(candidates);
    }
    
    llama_token sample(struct llama_context * ctx,
                      const float * logits,
                      int n_logits) override {
        
        // 多项式分布采样
        std::discrete_distribution<> dist;
        
        // 创建概率分布
        std::vector<double> probs;
        for (int i = 0; i < n_logits; ++i) {
            probs.push_back(logits[i]);
        }
        
        dist = std::discrete_distribution<>(probs.begin(), probs.end());
        
        return dist(rng_);
    }
    
    void reset() override {
        rng_.seed(std::random_device{}());
    }
};

// Softmax应用函数
void apply_softmax(llama_token_data_array * candidates) {
    if (candidates->size == 0) return;
    
    // 1. 数值稳定化：减去最大值
    float max_logit = candidates->data[0].logit;
    for (int i = 1; i < candidates->size; ++i) {
        max_logit = std::max(max_logit, candidates->data[i].logit);
    }
    
    // 2. 计算指数和总和
    float sum_exp = 0.0f;
    for (int i = 0; i < candidates->size; ++i) {
        float exp_val = expf(candidates->data[i].logit - max_logit);
        candidates->data[i].p = exp_val;
        sum_exp += exp_val;
    }
    
    // 3. 归一化
    for (int i = 0; i < candidates->size; ++i) {
        candidates->data[i].p /= sum_exp;
    }
}

3.7 llama-grammar.cpp - 语法约束解析

3.7.1. 语法系统数据结构

// 语法元素类型
enum llama_grammar_element_type {
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_END       = 0,  // 结束元素
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_NON_TERMINAL = 1, // 非终结符
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_TERMINAL     = 2, // 终结符
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_ALT          = 3, // 选择（或）
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_OPT          = 4, // 可选
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_STAR         = 5, // 闭包（零或多个）
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_PLUS         = 6, // 正闭包（一个或多个）
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_RULE_REF     = 7, // 规则引用
    LLM_GRAMMAR_ELEMENT_CHAR_RANGE    = 8, // 字符范围
};

// 语法元素
struct llama_grammar_element {
    enum llama_grammar_element_type type;
    uint32_t value;  // 对于不同类型有不同含义
};

// 语法规则（元素序列）
using llama_grammar_rule = std::vector<llama_grammar_element>;

// 语法栈（跟踪解析状态）
using llama_grammar_stack = std::vector<const llama_grammar_element *>;

// 主语法结构
struct llama_grammar {
    std::vector<llama_grammar_rule> rules;      // 语法规则
    std::vector<llama_grammar_stack> stacks;    // 解析栈
    std::vector<llama_grammar_element> buffer;  // 元素缓冲区
    
    // 递归下降解析器状态
    std::vector<llama_grammar_stack> partial_stacks;
    
    // 触发条件
    std::vector<llama_grammar_trigger> triggers;
};

// 语法触发器
struct llama_grammar_trigger {
    std::string pattern;                  // 触发模式
    std::vector<int> triggered_rules;     // 触发的规则
    bool enabled;                         // 是否启用
};

3.7.2. BNF解析器实现

// BNF语法解析器
class bnf_parser {
private:
    std::string input_;
    size_t pos_;
    
    // 规则名映射
    std::unordered_map<std::string, int> rule_names_;
    std::vector<llama_grammar_rule> rules_;
    
public:
    bnf_parser(const std::string & input) : input_(input), pos_(0) {}
    
    llama_grammar parse() {
        // 1. 预扫描，收集所有规则名
        scan_rule_names();
        
        // 2. 解析规则
        parse_rules();
        
        // 3. 构建语法对象
        llama_grammar grammar;
        grammar.rules = rules_;
        grammar.stacks.push_back({rules_[0].data()}); // 从起始规则开始
        
        return grammar;
    }
    
private:
    void scan_rule_names() {
        size_t save_pos = pos_;
        pos_ = 0;
        
        while (pos_ < input_.size()) {
            skip_whitespace();
            
            if (pos_ >= input_.size()) break;
            
            // 读取规则名
            std::string name = read_identifier();
            if (name.empty()) break;
            
            // 检查是否是规则定义
            skip_whitespace();
            if (pos_ < input_.size() && input_[pos_] == '=') {
                rule_names_[name] = -1; // 标记但暂不分配ID
            }
            
            // 跳到下一行
            while (pos_ < input_.size() && input_[pos_] != '\n') {
                pos_++;
            }
        }
        
        pos_ = save_pos;
    }
    
    void parse_rules() {
        int rule_id = 0;
        
        while (pos_ < input_.size()) {
            skip_whitespace();
            
            if (pos_ >= input_.size()) break;
            
            // 读取规则名
            std::string name = read_identifier();
            if (name.empty()) break;
            
            skip_whitespace();
            
            // 期望 '='
            if (pos_ >= input_.size() || input_[pos_] != '=') {
                throw std::runtime_error("Expected '=' after rule name");
            }
            pos_++;
            
            // 分配规则ID
            if (rule_names_.find(name) != rule_names_.end()) {
                rule_names_[name] = rule_id++;
            }
            
            // 解析规则体
            llama_grammar_rule rule = parse_rule_body();
            rules_.push_back(rule);
            
            // 跳到下一规则
            skip_whitespace();
        }
    }
    
    llama_grammar_rule parse_rule_body() {
        llama_grammar_rule rule;
        
        skip_whitespace();
        
        // 解析元素序列
        while (pos_ < input_.size() && input_[pos_] != '\n') {
            llama_grammar_element element = parse_element();
            rule.push_back(element);
            
            skip_whitespace();
            
            // 检查操作符
            if (pos_ < input_.size()) {
                switch (input_[pos_]) {
                    case '|':
                        rule.push_back({LLM_GRAMMAR_ELEMENT_ALT, 0});
                        pos_++;
                        break;
                    case '*':
                        rule.push_back({LLM_GRAMMAR_ELEMENT_STAR, 0});
                        pos_++;
                        break;
                    case '+':
                        rule.push_back({LLM_GRAMMAR_ELEMENT_PLUS, 0});
                        pos_++;
                        break;
                    case '?':
                        rule.push_back({LLM_GRAMMAR_ELEMENT_OPT, 0});
                        pos_++;
                        break;
                }
            }
            
            skip_whitespace();
        }
        
        // 添加结束标记
        rule.push_back({LLM_GRAMMAR_ELEMENT_END, 0});
        
        return rule;
    }
    
    llama_grammar_element parse_element() {
        llama_grammar_element element;
        
        if (pos_ >= input_.size()) {
            throw std::runtime_error("Unexpected end of input");
        }
        
        char c = input_[pos_];
        
        if (c == '"') {
            // 字符串字面量
            pos_++;
            std::string literal = read_string_literal();
            for (char ch : literal) {
                element = {LLM_GRAMMAR_ELEMENT_TERMINAL, static_cast<uint32_t>(ch)};
            }
        } else if (c == '[') {
            // 字符范围
            pos_++;
            auto [start, end] = parse_char_range();
            element = {LLM_GRAMMAR_ELEMENT_CHAR_RANGE, 
                      (static_cast<uint32_t>(end) << 8) | static_cast<uint32_t>(start)};
        } else if (c == '(') {
            // 分组
            pos_++;
            llama_grammar_rule group = parse_rule_body();
            if (pos_ >= input_.size() || input_[pos_] != ')') {
                throw std::runtime_error("Expected ')'");
            }
            pos_++;
            // 将组内容插入到当前规则中
        } else if (is_identifier_start(c)) {
            // 规则引用
            std::string ref_name = read_identifier();
            if (rule_names_.find(ref_name) != rule_names_.end()) {
                element = {LLM_GRAMMAR_ELEMENT_RULE_REF, 
                          static_cast<uint32_t>(rule_names_[ref_name])};
            } else {
                throw std::runtime_error("Undefined rule reference: " + ref_name);
            }
        } else {
            throw std::runtime_error(std::string("Unexpected character: ") + c);
        }
        
        return element;
    }
    
    std::string read_identifier() {
        std::string result;
        while (pos_ < input_.size() && 
               (isalnum(input_[pos_]) || input_[pos_] == '_')) {
            result += input_[pos_++];
        }
        return result;
    }
    
    std::string read_string_literal() {
        std::string result;
        while (pos_ < input_.size() && input_[pos_] != '"') {
            if (input_[pos_] == '\\') {
                pos_++; // 转义字符
                if (pos_ < input_.size()) {
                    result += input_[pos_++];
                }
            } else {
                result += input_[pos_++];
            }
        }
        
        if (pos_ >= input_.size() || input_[pos_] != '"') {
            throw std::runtime_error("Unterminated string literal");
        }
        pos_++;
        
        return result;
    }
    
    std::pair<char, char> parse_char_range() {
        char start = 0, end = 0;
        
        if (pos_ < input_.size()) {
            start = input_[pos_++];
        }
        
        if (pos_ < input_.size() && input_[pos_] == '-') {
            pos_++;
            if (pos_ < input_.size()) {
                end = input_[pos_++];
            }
        } else {
            end = start; // 单个字符
        }
        
        if (pos_ >= input_.size() || input_[pos_] != ']') {
            throw std::runtime_error("Expected ']' to close character range");
        }
        pos_++;
        
        return {start, end};
    }
};

3.7.3. 语法约束采样实现

// 语法约束采样器
class grammar_constraining_sampler : public llama_sampler {
private:
    llama_grammar grammar_;
    std::vector<llama_grammar_stack> partial_stacks_;
    
public:
    grammar_constraining_sampler(const llama_grammar & grammar) 
        : grammar_(grammar), partial_stacks_({grammar_.stacks}) {}
    
    void apply(struct llama_context * ctx,
              llama_token_data_array * candidates) override {
        
        if (candidates->size == 0) return;
        
        // 1. 为每个候选token计算语法接受度
        std::vector<float> grammar_scores(candidates->size);
        
        for (int i = 0; i < candidates->size; ++i) {
            llama_token token = candidates->data[i].id;
            
            // 2. 检查token是否符合语法
            bool accepted = test_token_against_grammar(token);
            
            if (accepted) {
                grammar_scores[i] = 1.0f;
            } else {
                grammar_scores[i] = 0.0f;
            }
        }
        
        // 3. 应用语法约束：不符合语法的token概率设为0
        for (int i = 0; i < candidates->size; ++i) {
            if (grammar_scores[i] == 0.0f) {
                candidates->data[i].logit = -INFINITY;
                candidates->data[i].p = 0.0f;
            }
        }
        
        // 4. 重新计算概率分布
        apply_softmax(candidates);
    }
    
    llama_token sample(struct llama_context * ctx,
                      const float * logits,
                      int n_logits) override {
        // 约束采样器不直接采样
        return 0;
    }
    
    void reset() override {
        partial_stacks_ = {grammar_.stacks};
    }
    
private:
    bool test_token_against_grammar(llama_token token) {
        std::string token_text = get_token_text(token);
        
        // 对每个部分栈检查
        for (auto & stack : partial_stacks_) {
            if (test_token_against_stack(token_text, stack)) {
                return true;
            }
        }
        
        return false;
    }
    
    bool test_token_against_stack(const std::string & token,
                                  const llama_grammar_stack & stack) {
        
        // 复制栈以避免修改原始状态
        llama_grammar_stack test_stack = stack;
        
        for (char c : token) {
            bool matched = false;
            
            // 遍历栈中的元素
            for (size_t i = 0; i < test_stack.size(); ++i) {
                const llama_grammar_element * elem = test_stack[i];
                
                if (elem->type == LLM_GRAMMAR_ELEMENT_TERMINAL) {
                    if (static_cast<char>(elem->value) == c) {
                        test_stack.erase(test_stack.begin() + i);
                        matched = true;
                        break;
                    }
                } else if (elem->type == LLM_GRAMMAR_ELEMENT_CHAR_RANGE) {
                    char start = elem->value & 0xFF;
                    char end = (elem->value >> 8) & 0xFF;
                    if (c >= start && c <= end) {
                        test_stack.erase(test_stack.begin() + i);
                        matched = true;
                        break;
                    }
                } else if (elem->type == LLM_GRAMMAR_ELEMENT_RULE_REF) {
                    // 展开规则引用
                    int rule_id = elem->value;
                    const llama_grammar_rule & rule = grammar_.rules[rule_id];
                    
                    test_stack.erase(test_stack.begin() + i);
                    test_stack.insert(test_stack.begin() + i,
                                     rule.begin(), rule.end());
                    
                    // 重新检查当前字符
                    i--;
                    continue;
                }
            }
            
            if (!matched) {
                return false; // 无法匹配当前字符
            }
        }
        
        return true; // token完全匹配
    }
    
    std::string get_token_text(llama_token token) {
        // 从词汇表中获取token的文本表示
        // 这里简化处理
        return std::to_string(token);
    }
};

4. 性能优化策略

4.1 计算图优化

// 计算图缓存和复用
class computation_graph_cache {
private:
    std::unordered_map<std::string, ggml_cgraph *> graph_cache_;
    
public:
    ggml_cgraph * get_or_build_graph(const std::string & key,
                                    std::function<ggml_cgraph *()> builder) {
        auto it = graph_cache_.find(key);
        if (it != graph_cache_.end()) {
            return it->second;
        }
        
        ggml_cgraph * graph = builder();
        graph_cache_[key] = graph;
        return graph;
    }
    
    void clear_cache() {
        for (auto & pair : graph_cache_) {
            ggml_free(pair.second);
        }
        graph_cache_.clear();
    }
};

4.2 内存优化

// 智能内存池
class llama_memory_pool {
private:
    struct memory_block {
        void * ptr;
        size_t size;
        bool in_use;
    };
    
    std::vector<memory_block> blocks_;
    size_t total_allocated_;
    
public:
    void * allocate(size_t size) {
        // 1. 查找可重用的块
        for (auto & block : blocks_) {
            if (!block.in_use && block.size >= size) {
                block.in_use = true;
                return block.ptr;
            }
        }
        
        // 2. 分配新块
        void * ptr = aligned_alloc(32, size); // 32字节对齐
        blocks_.push_back({ptr, size, true});
        total_allocated_ += size;
        
        return ptr;
    }
    
    void deallocate(void * ptr) {
        for (auto & block : blocks_) {
            if (block.ptr == ptr) {
                block.in_use = false;
                return;
            }
        }
    }
    
    // 内存碎片整理
    void compact() {
        // 合并相邻的空闲块
        for (size_t i = 0; i < blocks_.size() - 1; ++i) {
            if (!blocks_[i].in_use && !blocks_[i+1].in_use) {
                // 合并逻辑
                // ...
            }
        }
    }
};

4.3 并行优化

// 多线程批处理优化
class parallel_batch_processor {
private:
    thread_pool thread_pool_;
    
public:
    void process_batch_parallel(llama_context * ctx,
                               const llama_batch & batch) {
        
        // 1. 分析数据依赖
        auto dependency_graph = analyze_dependencies(batch);
        
        // 2. 并行执行独立任务
        std::vector<std::future<void>> futures;
        
        for (const auto & independent_set : dependency_graph) {
            for (const auto & task : independent_set) {
                futures.push_back(thread_pool_.submit([=]() {
                    execute_task(ctx, task);
                }));
            }
            
            // 等待当前批次完成
            for (auto & future : futures) {
                future.wait();
            }
            futures.clear();
        }
    }
    
private:
    std::vector<std::vector<int>> analyze_dependencies(const llama_batch & batch) {
        // 分析数据依赖关系，构建任务依赖图
        // 返回可并行执行的任务集合
        return {};
    }
    
    void execute_task(llama_context * ctx, int task_id) {
        // 执行具体任务
    }
};

5. 错误处理和调试

5.1 错误处理机制

// 统一错误处理
enum llama_error_code {
    LLAMA_ERROR_NONE = 0,
    LLAMA_ERROR_INVALID_PARAM,
    LLAMA_ERROR_FAILED_TO_LOAD_MODEL,
    LLAMA_ERROR_INSUFFICIENT_MEMORY,
    LLAMA_ERROR_COMPUTE_FAILED,
    LLAMA_ERROR_TENSOR_NOT_FOUND,
    LLAMA_ERROR_UNSUPPORTED_ARCHITECTURE
};

class llama_exception : public std::exception {
private:
    llama_error_code error_code_;
    std::string message_;
    
public:
    llama_exception(llama_error_code code, const std::string & message)
        : error_code_(code), message_(message) {}
    
    const char * what() const noexcept override {
        return message_.c_str();
    }
    
    llama_error_code error_code() const noexcept {
        return error_code_;
    }
};

// RAII资源管理
class llama_context_guard {
private:
    llama_context * ctx_;
    
public:
    explicit llama_context_guard(llama_context * ctx) : ctx_(ctx) {}
    
    ~llama_context_guard() {
        if (ctx_) {
            llama_free(ctx_);
        }
    }
    
    llama_context * get() const noexcept {
        return ctx_;
    }
    
    llama_context * release() noexcept {
        llama_context * tmp = ctx_;
        ctx_ = nullptr;
        return tmp;
    }
};

5.2 调试和日志

// 调试支持
class llama_debug {
private:
    std::ofstream log_file_;
    bool enabled_;
    
public:
    llama_debug(const std::string & log_path, bool enabled = false)
        : enabled_(enabled) {
        if (enabled_) {
            log_file_.open(log_path, std::ios::app);
        }
    }
    
    void log_tensor_info(const std::string & name,
                         const ggml_tensor * tensor) {
        if (!enabled_) return;
        
        log_file_ << "Tensor: " << name << std::endl;
        log_file_ << "  Type: " << ggml_type_name(tensor->type) << std::endl;
        log_file_ << "  Ne: [" << tensor->ne[0] << ", " << tensor->ne[1] 
                   << ", " << tensor->ne[2] << ", " << tensor->ne[3] << "]" << std::endl;
        log_file_ << "  Nb: [" << tensor->nb[0] << ", " << tensor->nb[1]
                   << ", " << tensor->nb[2] << ", " << tensor->nb[3] << "]" << std::endl;
        log_file_ << std::endl;
    }
    
    void log_inference_step(int step, const llama_batch & batch) {
        if (!enabled_) return;
        
        log_file_ << "Inference step " << step << std::endl;
        log_file_ << "  Batch size: " << batch.n_tokens << std::endl;
        log_file_ << "  Tokens: ";
        for (int i = 0; i < batch.n_tokens; ++i) {
            log_file_ << batch.tokens[i] << " ";
        }
        log_file_ << std::endl;
    }
    
    void log_performance_metrics(const std::string & operation,
                               double time_ms) {
        if (!enabled_) return;
        
        log_file_ << "Performance: " << operation 
                   << " took " << time_ms << " ms" << std::endl;
    }
};

6. 总结

  Llama.cpp 核心推理模块 (src/) 展现了现代C++系统设计的优秀实践：

6.1 架构优势

  1. 高度模块化：清晰的职责分离，易于维护和扩展
  2. 统一接口：所有模型架构使用相同的API接口
  3. 性能导向：针对推理场景的专门优化
  4. 资源管理：智能的内存管理和设备调度

6.2 技术创新

  1. 多架构支持：100+种模型架构的统一实现
  2. 智能分层：GPU/CPU自适应分层策略
  3. 语法约束：创新的BNF语法约束采样
  4. 高效采样：多种采样算法的灵活组合

6.3 工程实践

  1. RAII设计：自动资源管理，避免内存泄漏
  2. 错误处理：统一的错误处理机制
  3. 调试支持：完善的日志和调试工具
  4. 性能监控：内置的性能分析工具

  这个核心推理模块为llama.cpp项目提供了坚实的技术基础，使其能够在各种硬件平台上高效运行，成为业界领先的LLM推理引擎。