编译llama.cpp，-DLLAMA_CUBLAS=on和-DGGML_CUDA=ON的区别是什么？

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`-DGGML_CUDA=ON` 和 `-DLLAMA_CUBLAS=ON` 是 `llama.cpp` 编译时的两个不同配置选项，它们的主要区别如下：

### 1. `-DGGML_CUDA=ON`
- **作用**：启用对 CUDA 的支持，允许模型在 NVIDIA GPU 上运行。
- **功能**：通过 CUDA，模型可以利用 GPU 的并行计算能力加速推理过程。这是 `llama.cpp` 中最基本的 GPU 加速功能。
- **适用场景**：当你需要在 GPU 上运行模型时，启用此选项即可实现显著的性能提升。

### 2. `-DLLAMA_CUBLAS=ON`
- **作用**：启用对 cuBLAS 的支持。
- **功能**：cuBLAS 是 NVIDIA 提供的 GPU 加速的线性代数库，专门用于矩阵运算。启用此选项后，`llama.cpp` 会使用 cuBLAS 来优化矩阵计算，进一步提升 GPU 上的推理性能。
- **适用场景**：当你需要更高效的矩阵运算优化时，启用此选项可以进一步提升 GPU 推理的速度。

### 区别总结
- **基础功能**：`-DGGML_CUDA=ON` 是基础的 GPU 加速选项，允许模型在 GPU 上运行。
- **优化功能**：`-DLLAMA_CUBLAS=ON` 是在此基础上的进一步优化，通过使用 cuBLAS 库来加速矩阵运算。
- **性能提升**：启用 `-DLLAMA_CUBLAS=ON` 后，通常可以获得比仅使用 `-DGGML_CUDA=ON` 更高的推理速度。

### 推荐配置
如果你的硬件支持 CUDA，并且你希望最大化 GPU 推理性能，建议同时启用这两个选项：
```bash
cmake .. -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CUBLAS=ON
```
这样可以充分利用 GPU 的计算能力，并通过 cuBLAS 进一步优化矩阵运算。