GGML（通用图机器学习）是一个创新的张量库，专为满足机器学习爱好者和从业者的多样化需求而设计。 GGML 的开发注重效率、兼容性和优化，允许用户训练大规模模型并使用日常硬件执行高性能计算。
GGML 拥有的一些关键功能包括：
- 基于C的实现：GGML的核心是用C编程语言编写的，确保了跨广泛平台的高效执行和无缝兼容性。
- 16位浮点支持：GGML支持16位浮点运算，这有助于减少内存使用并提高计算速度。
- 整数量化：GGML 通过将模型权重和激活量化为较低的位精度来促进内存和计算的优化。
凭借这些功能，GGML 在各种用例中都有应用，例如：
- 大规模模型训练：GGML 是训练需要大量计算资源的机器学习模型的完美选择。
- 高性能计算：GGML 中的优化使其成为执行与机器学习项目相关的高性能计算任务的合适候选者。
总之，GGML 作为一个强大且多功能的张量库，可以有效满足机器学习从业者的需求，使其成为他们的工具库中不可或缺的工具。
