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📌 전체 구조 요약

이 코드는 ggml로 간단한 행렬 곱셈(matmul)을 수행하는 예제입니다:

• CPU 또는 GPU(Metal / CUDA) backend에서 연산 수행
• ggml 계산 그래프 구성 → 실행 → 결과 확인
• ggml의 “그래프 기반 연산 모델” 구조를 보여주는 좋은 예제

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🗺️ 구조 단계별 분석

1️⃣ 준비

#include "ggml.h"
#include "ggml-alloc.h"
#include "ggml-backend.h"

• ggml core, 메모리 할당기, backend API 사용

2️⃣ 모델 정의

struct simple_model {
    struct ggml_tensor* a{};
    struct ggml_tensor* b{};
    ggml_backend_t backend = nullptr;
    ggml_backend_buffer_t buffer{};
    struct ggml_context* ctx{};
};

• simple_model 구조체에 2개의 텐서 a, b 선언
• backend 설정 (CPU / CUDA / Metal)
• backend buffer 사용 (a, b 데이터를 저장)
• context는 ggml에서 텐서 메타 정보, 메모리 관리를 담당

3️⃣ 데이터 준비

float matrix_A[4 * 2] = { ... };
float matrix_B[3 * 2] = { ... };

• matrix_A: (4×2) matrix
• matrix_B: (3×2) matrix → 내부에서 transpose되어 곱해짐

4️⃣ Backend 초기화

#ifdef GGML_USE_CUDA
    model.backend = ggml_backend_cuda_init(0);
#endif
#ifdef GGML_USE_METAL
    model.backend = ggml_backend_metal_init();
#endif
if (!model.backend) {
    model.backend = ggml_backend_cpu_init();
}

• CUDA → Metal → CPU 순으로 backend 초기화
• llama.cpp도 비슷한 구조 (다양한 backend 지원)

5️⃣ ggml context 생성 + 텐서 생성

ggml_init_params params{...};
model.ctx = ggml_init(params);
model.a = ggml_new_tensor_2d(model.ctx, GGML_TYPE_F32, 2, 4);
model.b = ggml_new_tensor_2d(model.ctx, GGML_TYPE_F32, 2, 3);

• ggml context 생성 → 텐서 생성
• ggml_new_tensor_2d 로 2D tensor 생성 (shape = cols, rows 주의)

6️⃣ Backend buffer 사용

model.buffer = ggml_backend_alloc_ctx_tensors(model.ctx, model.backend);
ggml_backend_tensor_set(model.a, a, ...);
ggml_backend_tensor_set(model.b, b, ...);

• backend buffer에 텐서 데이터를 직접 업로드
• CPU → GPU 메모리 복사 직접 컨트롤 → llama.cpp와 동일한 설계 철학

7️⃣ 계산 그래프 구성

ggml_context* ctx0 = ggml_init(params0);
ggml_cgraph* gf = ggml_new_graph(ctx0);
ggml_tensor* result = ggml_mul_mat(ctx0, model.a, model.b);
ggml_build_forward_expand(gf, result);

• 별도의 temporay context 생성 → 계산 그래프 구성
• ggml_mul_mat : 행렬 곱 연산 노드 생성
• 그래프 빌드 단계 → llama.cpp에서도 필수

8️⃣ 메모리 예약 + 그래프 실행

ggml_gallocr_alloc_graph(allocr, gf);
ggml_backend_graph_compute(model.backend, gf);

• 메모리 할당기(allocator)로 그래프 최적화 실행
• backend에서 그래프 실행 → CPU든 GPU든 동일한 API 사용 (llama.cpp에서도 동일)

9️⃣ 결과 가져오기 + 출력

ggml_backend_tensor_get(result, out_data.data(), ...);

• backend 메모리 → CPU 메모리로 결과 복사
• 결과 행렬 출력

10️⃣ 마무리 정리

ggml_gallocr_free(allocr);
ggml_free(model.ctx);
ggml_backend_buffer_free(model.buffer);
ggml_backend_free(model.backend);

• 메모리 및 backend clean-up

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🚩 핵심 포인트

✅ ggml는 그래프 기반 연산을 사용
✅ 메모리 컨트롤과 backend 제어를 직접적으로 노출
✅ llama.cpp와 구조적으로 동일:

• llama.cpp도 ggml_graph_compute 사용
• backend abstraction 사용
• memory 관리 explicit

✅ on-device 최적화에 매우 유리한 구조

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🔍 총평

• 매우 좋은 ggml 샘플
• llama.cpp의 내부 구조 이해에 딱 적합
• “C/C++ 기반 + 그래프 기반 + backend abstraction” → llama.cpp가 임베디드에 강한 이유 그대로 보여줌

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🚀 추가로 볼만한 확장 방향

1️⃣ ggml_compute_forward vs backend_graph_compute 차이 → CPU 전용 vs multi-backend 지원 차이
2️⃣ ggml-alloc의 역할 → runtime 메모리 최적화
3️⃣ gguf 파일 로딩 → llama.cpp에서는 gguf → ggml_tensor 구성 → ggml_graph 실행 흐름

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🗺️ ggml-simple.cpp vs llama.cpp 구조 비교

🏗️ 1️⃣ 공통 기본 구조

단계	ggml-simple.cpp	llama.cpp
Backend 초기화	CUDA/Metal/CPU backend 선택	동일 (llama.cpp도 backend layer 존재)
ggml_context 생성	ggml_init(params)	ggml_init(params) (llama.cpp 내부 llama_init_from_file)
Tensor 구성	ggml_new_tensor_2d 직접 호출	모델 로딩시 gguf → tensor 자동 구성
데이터 업로드	ggml_backend_tensor_set 수동 업로드	gguf 로딩시 자동 tensor 초기화 + backend buffer 업로드
계산 그래프 구성	ggml_mul_mat → ggml_build_forward_expand	llama_decode_internal 내에서 여러 ggml_xxx 연산 호출 후 build
메모리 할당 최적화	ggml_gallocr_alloc_graph	llama_batch_decode시 내부 alloc 사용
그래프 실행	ggml_backend_graph_compute	ggml_backend_graph_compute (llama.cpp도 동일 호출)
결과 추출	ggml_backend_tensor_get	llama_decode_internal에서 logits 추출시 사용

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🖼️ 구조 흐름도 시각화

📌 ggml-simple.cpp

[main]
  ↓
[backend init] → [ggml_init]
  ↓
[create tensor A, B] → [upload tensor data]
  ↓

[build graph: ggml_mul_mat]

↓

[alloc graph memory]

↓ [compute graph] → [get result tensor]

📌 llama.cpp (inference 경로)

[llama_init_from_file]
  ↓
[backend init] → [ggml_init]
  ↓

[load model.gguf → create all ggml_tensor]

↓

[upload tensor data to backend buffer]

↓

[user calls llama_decode or llama_batch_decode]

↓

[llama_decode_internal builds ggml_graph]

↓

[alloc graph memory (alloc + scratch)]

↓

[compute graph (ggml_backend_graph_compute)]

↓

[extract logits tensor → tokenizer / output]

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🎁 핵심 차이점

✅ ggml-simple.cpp는 수동으로 텐서 만들고 그래프 구성
✅ llama.cpp는 gguf 기반으로 텐서 자동 구성 + LLM 아키텍처(Attention/MLP/Norm 등) 구성

• llama.cpp 내부의 핵심 그래프는:
  • ggml_mul_mat
  • ggml_norm
  • ggml_silu
  • ggml_repeat
  • ggml_add / ggml_mul / ggml_reshape 등
    → 이 모든 노드들이 ggml_cgraph로 빌드되고 실행됨 → 지금 올려주신 코드 흐름과 거의 동일한 구조

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🚀 정리

• 지금 올려주신 ggml-simple.cpp는 llama.cpp 구조 이해에 매우 좋은 샘플임 → llama.cpp 내부도 결국 ggml_graph를 구성해 실행하는 구조
• llama.cpp는:
  • model.gguf 로드 시 → tensor 구성
  • llama_decode 호출 시 → ggml_graph 구성
  • ggml_backend_graph_compute로 실행
• 이식성 + 최적화 포인트도 동일하게 ggml 구조에 기반

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🎨 추천 학습 순서

1️⃣ ggml-simple.cpp에서 ggml_mul_mat → → MLP Layer 구성도 연습
2️⃣ llama.cpp의 llama_decode_internal 함수 분석
3️⃣ gguf 파일 구조 분석 (gguf = LLM weights + arch config + metadata)
4️⃣ llama.cpp에 커스텀 ggml 연산 추가 실험

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🗺️ llama.cpp 최신(2025) llama_decode_internal 구조 흐름

1️⃣ llama_init_from_file

• gguf 모델 파일 로드
• 모든 ggml_tensor 생성 (weights, embeddings, norms 등)
• backend init + backend buffer alloc + tensor data 업로드
• → 기본적으로 ggml_new_tensor_xd + ggml_backend_tensor_set 사용됨 → ggml-simple.cpp와 동일

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2️⃣ llama_decode_internal 호출

• 핵심 LLM “forward pass” 수행

[llama_decode_internal]
  ↓

[ggml_init graph context]

↓

[ggml_cgraph* gf = ggml_new_graph(ctx)]

↓

[build graph for N tokens → 1 layer씩 loop]

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3️⃣ Per-layer graph 구성

For each Transformer layer:

[ggml_rms_norm] → Norm
  ↓
[ggml_mul_mat] Q_proj → Q
[ggml_mul_mat] K_proj → K
[ggml_mul_mat] V_proj → V
  ↓
[ggml_rope] apply rotary positional embedding to Q,K
  ↓
[ggml_mul_mat] Q x K^T → attention scores
[ggml_soft_max] attention scores → weights
[ggml_mul_mat] weights x V → attention output
  ↓
[ggml_add] residual connection
  ↓
[ggml_rms_norm] → Norm
  ↓
[ggml_mul_mat] FFN_1 (intermediate proj)
[ggml_silu] activation
[ggml_mul] gated activation
[ggml_mul_mat] FFN_2 (final proj)
  ↓
[ggml_add] residual connection

→ Transformer layer 1개 당 위와 같은 ggml node 그래프 구성

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4️⃣ 전체 Graph 최종 구성

[embedding lookup]
  ↓

[layer loop: N layers → ggml nodes push]

↓

[ggml_norm + projection to logits]

↓

[ggml_cgraph build complete → ggml_build_forward_expand(gf, final_logits)]

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5️⃣ 그래프 실행

ggml_backend_graph_compute(backend, gf);

• 바로 아까 ggml-simple.cpp와 동일한 호출
• backend(CPU, CUDA, Metal 등)에 따라 최적화 실행

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6️⃣ 결과 추출

ggml_backend_tensor_get(final_logits_tensor, ...)

• logits 결과 추출 후 softmax / sampling → output token 결정

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🎁 정리

ggml-simple.cpp	llama.cpp 내부 구조
ggml_mul_mat	ggml_mul_mat (Q_proj, K_proj, V_proj, FFN 등)
ggml_build_forward_expand	ggml_build_forward_expand
ggml_backend_graph_compute	ggml_backend_graph_compute
tensor 수동 입력	gguf로 자동 로드 후 tensor 구성
matmul 결과 출력	logits 결과 출력

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🚩 결론

✅ llama.cpp는 결국 ggml_graph 기반으로 모든 LLM forward pass를 구현
✅ 아까 올려주신 ggml-simple.cpp가 구조적으로 거의 동일:

• Backend 초기화 → Tensor 구성 → Graph 구성 → Graph 실행 → 결과 출력

✅ llama.cpp에서 ggml_mul_mat / ggml_norm / ggml_silu / ggml_rope 등 기본 node들만 조합해서 LLM 완성

✅ 학습은 없고 inference-only라 그래프를 build → run → destroy cycle로 반복 (token마다 반복)

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🎨 요약 그림

[Embedding] → [N layers (Attention + FFN)] → [Norm + Final projection] → [Logits] → [Sampling → Output token]

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