summaryrefslogtreecommitdiff
path: root/ggml/src/ggml-cuda/unary.cuh
blob: 9bcd30a842c729d2fb07bd0790b0072ed18d6c14 (plain)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
//
// Copyright (C) 2023-2024 The ggml authors
// Copyright (C) 2024 Iwan Kawrakow
// MIT license
// SPDX-License-Identifier: MIT
//

#include "common.cuh"

#define CUDA_GELU_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_SILU_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_TANH_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_RELU_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_SIGMOID_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_HARDSIGMOID_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_HARDSWISH_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_SQR_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_SQRT_BLOCK_SIZE 256
#define CUDA_MULTI_ADD_BLOCK_SIZE 256

void ggml_cuda_op_gelu(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_silu(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_gelu_quick(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_tanh(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_relu(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_sigmoid(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_hardsigmoid(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_hardswish(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_leaky_relu(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_sqr(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_sqrt(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_swiglu(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);

void ggml_cuda_op_fused_mul_unary(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);
void ggml_fused_mul_unary(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_unary_op op,
        int64_t nelements, const float * x, const float * y, float * z);

void ggml_cuda_op_multi_add(ggml_backend_cuda_context & ctx, ggml_tensor * dst);