GGML 张量库基础

GGML 是 llama.cpp 的底层张量计算库，提供张量定义、计算图构建和自动微分。

涵盖内容

章节	核心主题
概念	张量、计算图、自动微分
代码走读	ggml.h API、ggml.c 实现
练习	构建计算图、理解前向/反向传播

核心概念

• tensor — n 维数组，GGML 的基本数据单元
• compute-graph — 有向无环图（DAG），描述张量间的运算关系
• 自动微分 — 前向传播后自动计算梯度
• 内存池 — 通过 ggml_context 管理张量的内存分配

前置知识

• 线性代数基础（矩阵运算）
• C 语言结构体与指针
• 了解神经网络的 forward/backward pass

学习路径

读完本主题后，你将理解：

• GGML 张量的内存布局与类型系统
• 如何用 C API 构建计算图
• 前向传播与梯度计算的执行流程
• GGML 的内存管理策略

→ 下一步：GGML 后端与硬件抽象