llama.cpp 分布式推理介绍(0) 整体介绍 ggml-rpc

llama.cpp 的分布式推理功能，是基于ggml内置的ggml-rpc功能来实现的。 llama.cpp的cmake默认构建是没有rpc功能的，需要增加-DGGML_RPC=ON选项，来生成rpc-server。

本专栏文章主要介绍ggml-rpc的代码实现，llama.cpp的rpc部署可参考官方资料。

ggml-rpc 项目的核心功能是让一台计算机（客户端）能够将复杂的 GGML 计算任务（例如大型语言模型推理）发送到另一台更强大的计算机（服务器）上执行。它通过一套远程过程调用（RPC）机制，实现了计算资源的网络化共享。用户可以在本地设备上编写代码，但实际的繁重计算则由远程的高性能硬件（如GPU）完成，就像给本地电脑外接了一个“云端大脑”一样。

ggml-rpc 工作原理

flowchart TD
    A0["远程过程调用后端 (RPC Backend)
"]
    A1["远程后端缓冲区 (RPC Buffer)
"]
    A2["RPC 通信协议
"]
    A3["RPC 服务器 (rpc_server)
"]
    A4["张量序列化 (rpc_tensor)
"]
    A5["远程计算设备 (RPC Device)
"]
    A6["后端注册机制 (Backend Registration)
"]
    A0 -- "分配与管理" --> A1
    A0 -- "发送计算任务" --> A3
    A3 -- "实现" --> A2
    A2 -- "使用...打包张量" --> A4
    A5 -- "初始化" --> A0
    A6 -- "添加" --> A5

ggml-rpc介绍

1. 远程计算设备 (RPC Device)

2. 后端注册机制 (Backend Registration)

3. 远程过程调用后端 (RPC Backend)

4. RPC 服务器 (rpc_server)

5. RPC 通信协议

6. 张量序列化 (rpc_tensor)

7. 远程后端缓冲区 (RPC Buffer)