perf : separate functions in the API

ggml-ci

common/common.cpp

@@ -828,7 +828,7 @@ struct llama_init_result llama_init_from_gpt_params(gpt_params & params) {
         }
         llama_kv_cache_clear(lctx);
         llama_synchronize(lctx);
-        llama_perf_reset(lctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+        llama_perf_reset_context(lctx);
     }
 
     iparams.model   = model;

common/sampling.cpp

@@ -257,10 +257,10 @@ void gpt_perf_print(const struct llama_context * ctx, const struct gpt_sampler *
     // TODO: measure grammar performance
 
     if (gsmpl) {
-        llama_perf_print(gsmpl->chain, LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN);
+        llama_perf_print_sampler(gsmpl->chain);
     }
     if (ctx) {
-        llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+        llama_perf_print_context(ctx);
     }
 }
 

examples/batched-bench/batched-bench.cpp

@@ -209,7 +209,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     }
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     llama_batch_free(batch);
 

examples/batched.swift/Sources/main.swift

@@ -200,8 +200,8 @@ let t_main_end = ggml_time_us()
 
 print("decoded \(n_decode) tokens in \(String(format: "%.2f", Double(t_main_end - t_main_start) / 1_000_000.0)) s, speed: \(String(format: "%.2f", Double(n_decode) / (Double(t_main_end - t_main_start) / 1_000_000.0))) t/s\n\n")
 
-llama_perf_print(UnsafeRawPointer(context), LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT)
-llama_perf_print(UnsafeRawPointer(smpl),    LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN)
+llama_perf_print_sampler(smpl)
+llama_perf_print_context(context)
 
 private func tokenize(text: String, add_bos: Bool) -> [llama_token] {
     let utf8Count = text.utf8.count

examples/batched/batched.cpp

@@ -229,8 +229,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
             __func__, n_decode, (t_main_end - t_main_start) / 1000000.0f, n_decode / ((t_main_end - t_main_start) / 1000000.0f));
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(smpl, LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN);
-    llama_perf_print(ctx,  LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_sampler(smpl);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     fprintf(stderr, "\n");
 

examples/embedding/embedding.cpp

@@ -308,7 +308,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     }
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     // clean up
     llama_batch_free(batch);

examples/eval-callback/eval-callback.cpp

@@ -182,7 +182,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     }
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     llama_free(ctx);
     llama_free_model(model);

examples/imatrix/imatrix.cpp

@@ -637,7 +637,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     g_collector.save_imatrix();
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     llama_free(ctx);
     llama_free_model(model);

examples/llama-bench/llama-bench.cpp

@@ -1630,7 +1630,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
             fflush(p_err->fout);
         }
 
-        llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+        llama_perf_print_context(ctx);
 
         llama_free(ctx);
 

examples/llava/llava-cli.cpp

@@ -308,7 +308,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
         // process the prompt
         process_prompt(ctx_llava, image_embed, &params, params.prompt);
 
-        llama_perf_print(ctx_llava->ctx_llama, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+        llama_perf_print_context(ctx_llava->ctx_llama);
         llava_image_embed_free(image_embed);
         ctx_llava->model = NULL;
         llava_free(ctx_llava);
@@ -325,7 +325,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
             // process the prompt
             process_prompt(ctx_llava, image_embed, &params, params.prompt);
 
-            llama_perf_print(ctx_llava->ctx_llama, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+            llama_perf_print_context(ctx_llava->ctx_llama);
             llava_image_embed_free(image_embed);
             ctx_llava->model = NULL;
             llava_free(ctx_llava);

examples/llava/minicpmv-cli.cpp

@@ -319,7 +319,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
             }
         }
         printf("\n");
-        llama_perf_print(ctx_llava->ctx_llama, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+        llama_perf_print_context(ctx_llava->ctx_llama);
 
         ctx_llava->model = NULL;
         llava_free(ctx_llava);

examples/lookup/lookup.cpp

@@ -240,8 +240,7 @@ int main(int argc, char ** argv){
     LOG_TEE("accept       = %.3f%%\n", 100.0f * n_accept / n_drafted);
 
     LOG_TEE("\ntarget:\n\n");
-    llama_perf_print(smpl, LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN);
-    llama_perf_print(ctx,  LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    gpt_perf_print(ctx, smpl);
 
     gpt_sampler_free(smpl);
 

examples/parallel/parallel.cpp

@@ -415,7 +415,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     LOG_TEE("\n");
 
     // TODO: print sampling/grammar timings for all clients
-    llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     llama_batch_free(batch);
 

examples/passkey/passkey.cpp

@@ -256,7 +256,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
             __func__, n_decode, (t_main_end - t_main_start) / 1000000.0f, n_decode / ((t_main_end - t_main_start) / 1000000.0f));
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     fprintf(stderr, "\n");
 

examples/perplexity/perplexity.cpp

@@ -2049,7 +2049,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     }
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx);
     write_logfile(ctx, params, model, results);
 
     llama_free(ctx);

examples/retrieval/retrieval.cpp

@@ -292,7 +292,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
     }
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(ctx, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     // clean up
     llama_batch_free(query_batch);

examples/simple/simple.cpp

@@ -154,8 +154,8 @@ int main(int argc, char ** argv) {
             __func__, n_decode, (t_main_end - t_main_start) / 1000000.0f, n_decode / ((t_main_end - t_main_start) / 1000000.0f));
 
     LOG_TEE("\n");
-    llama_perf_print(smpl, LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN);
-    llama_perf_print(ctx,  LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_sampler(smpl);
+    llama_perf_print_context(ctx);
 
     fprintf(stderr, "\n");
 

examples/speculative/speculative.cpp

@@ -616,7 +616,7 @@ int main(int argc, char ** argv) {
 
     LOG_TEE("\ndraft:\n\n");
     // TODO: print sampling/grammar timings for all drafts
-    llama_perf_print(ctx_dft, LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT);
+    llama_perf_print_context(ctx_dft);
 
     LOG_TEE("\ntarget:\n\n");
     gpt_perf_print(ctx_tgt, smpl);

include/llama.h

@@ -1169,32 +1169,30 @@ extern "C" {
     // NOTE: Used by llama.cpp examples, avoid using in third-party apps. Instead, do your own performance measurements.
     //
 
-    // performance timing information
-    struct llama_perf_data {
-        // llama_context
+    struct llama_perf_data_context {
         double t_start_ms;
         double t_load_ms;
         double t_p_eval_ms;
         double t_eval_ms;
 
         int32_t n_p_eval;
         int32_t n_eval;
+    };
 
-        // llama_sampler_chain
+    struct llama_perf_data_sampler {
         double t_sample_ms;
 
         int32_t n_sample;
     };
 
-    enum llama_perf_type {
-        LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT       = 0,
-        LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN = 1,
-    };
+    LLAMA_API struct llama_perf_data_context llama_perf_context(const struct llama_context * ctx);
+    LLAMA_API struct llama_perf_data_sampler llama_perf_sampler(const struct llama_sampler * chain);
 
-    LLAMA_API struct llama_perf_data llama_perf_get(const void * ctx, enum llama_perf_type type);
+    LLAMA_API void llama_perf_print_context(const struct llama_context * ctx);
+    LLAMA_API void llama_perf_print_sampler(const struct llama_sampler * chain);
 
-    LLAMA_API void llama_perf_print(const void * ctx, enum llama_perf_type type);
-    LLAMA_API void llama_perf_reset(      void * ctx, enum llama_perf_type type);
+    LLAMA_API void llama_perf_reset_context(struct llama_context * ctx);
+    LLAMA_API void llama_perf_reset_sampler(struct llama_sampler * chain);
 
     LLAMA_API void llama_perf_dump_yaml(FILE * stream, const struct llama_context * ctx);
 

src/llama.cpp

@@ -20687,87 +20687,68 @@ const char * llama_print_system_info(void) {
     return s.c_str();
 }
 
-llama_perf_data llama_perf_get(const void * ctx, enum llama_perf_type type) {
-    llama_perf_data data = {};
+struct llama_perf_data_context llama_perf_context(const struct llama_context * ctx) {
+    struct llama_perf_data_context data = {};
 
     if (ctx == nullptr) {
         return data;
     }
 
-    switch (type) {
-        case LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT:
-            {
-                const auto * p = (const struct llama_context *) ctx;
-
-                data.t_start_ms  = 1e-3 * p->t_start_us;
-                data.t_load_ms   = 1e-3 * p->t_load_us;
-                data.t_p_eval_ms = 1e-3 * p->t_p_eval_us;
-                data.t_eval_ms   = 1e-3 * p->t_eval_us;
-                data.n_p_eval    = std::max(1, p->n_p_eval);
-                data.n_eval      = std::max(1, p->n_eval);
-            } break;
-        case LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN:
-            {
-                const auto * smpl = (const struct llama_sampler       *) ctx;
-                const auto * p    = (const struct llama_sampler_chain *) smpl->ctx;
+    data.t_start_ms  = 1e-3 * ctx->t_start_us;
+    data.t_load_ms   = 1e-3 * ctx->t_load_us;
+    data.t_p_eval_ms = 1e-3 * ctx->t_p_eval_us;
+    data.t_eval_ms   = 1e-3 * ctx->t_eval_us;
+    data.n_p_eval    = std::max(1, ctx->n_p_eval);
+    data.n_eval      = std::max(1, ctx->n_eval);
 
-                data.t_sample_ms = 1e-3 * p->t_sample_us;
-                data.n_sample    = std::max(0, p->n_sample);
-            } break;
-        default:
-            GGML_ABORT("invalid perf type");
+    return data;
+}
+
+struct llama_perf_data_sampler llama_perf_sampler(const struct llama_sampler * chain) {
+    struct llama_perf_data_sampler data = {};
+
+    if (chain == nullptr) {
+        return data;
     }
 
+    const auto * p = (const struct llama_sampler_chain *) chain->ctx;
+
+    data.t_sample_ms = 1e-3 * p->t_sample_us;
+    data.n_sample    = std::max(0, p->n_sample);
+
     return data;
 }
 
-void llama_perf_print(const void * ctx, enum llama_perf_type type) {
-    switch (type) {
-        case LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT:
-            {
-                const auto data = llama_perf_get(ctx, type);
+void llama_perf_print_context(const struct llama_context * ctx) {
+    const auto data = llama_perf_context(ctx);
 
-                const double t_end_ms = 1e-3 * ggml_time_us();
+    const double t_end_ms = 1e-3 * ggml_time_us();
 
-                LLAMA_LOG_INFO("%s:        load time = %10.2f ms\n", __func__, data.t_load_ms);
-                LLAMA_LOG_INFO("%s: prompt eval time = %10.2f ms / %5d tokens (%8.2f ms per token, %8.2f tokens per second)\n",
-                        __func__, data.t_p_eval_ms, data.n_p_eval, data.t_p_eval_ms / data.n_p_eval, 1e3 / data.t_p_eval_ms * data.n_p_eval);
-                LLAMA_LOG_INFO("%s:        eval time = %10.2f ms / %5d runs   (%8.2f ms per token, %8.2f tokens per second)\n",
-                        __func__, data.t_eval_ms, data.n_eval, data.t_eval_ms / data.n_eval, 1e3 / data.t_eval_ms * data.n_eval);
-                LLAMA_LOG_INFO("%s:       total time = %10.2f ms / %5d tokens\n", __func__, (t_end_ms - data.t_start_ms), (data.n_p_eval + data.n_eval));
-            } break;
-        case LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN:
-            {
-                const auto data = llama_perf_get(ctx, type);
+    LLAMA_LOG_INFO("%s:        load time = %10.2f ms\n", __func__, data.t_load_ms);
+    LLAMA_LOG_INFO("%s: prompt eval time = %10.2f ms / %5d tokens (%8.2f ms per token, %8.2f tokens per second)\n",
+            __func__, data.t_p_eval_ms, data.n_p_eval, data.t_p_eval_ms / data.n_p_eval, 1e3 / data.t_p_eval_ms * data.n_p_eval);
+    LLAMA_LOG_INFO("%s:        eval time = %10.2f ms / %5d runs   (%8.2f ms per token, %8.2f tokens per second)\n",
+            __func__, data.t_eval_ms, data.n_eval, data.t_eval_ms / data.n_eval, 1e3 / data.t_eval_ms * data.n_eval);
+    LLAMA_LOG_INFO("%s:       total time = %10.2f ms / %5d tokens\n", __func__, (t_end_ms - data.t_start_ms), (data.n_p_eval + data.n_eval));
+}
 
-                LLAMA_LOG_INFO("%s:    sampling time = %10.2f ms / %5d runs   (%8.2f ms per token, %8.2f tokens per second)\n",
-                        __func__, data.t_sample_ms, data.n_sample, data.t_sample_ms / data.n_sample, 1e3 / data.t_sample_ms * data.n_sample);
-            } break;
-        default:
-            GGML_ABORT("invalid perf type");
-    }
+void llama_perf_print_sampler(const struct llama_sampler * chain) {
+    const auto data = llama_perf_sampler(chain);
+
+    LLAMA_LOG_INFO("%s:    sampling time = %10.2f ms / %5d runs   (%8.2f ms per token, %8.2f tokens per second)\n",
+            __func__, data.t_sample_ms, data.n_sample, data.t_sample_ms / data.n_sample, 1e3 / data.t_sample_ms * data.n_sample);
 }
 
-void llama_perf_reset(void * ctx, enum llama_perf_type type) {
-    switch (type) {
-        case LLAMA_PERF_TYPE_CONTEXT:
-            {
-                auto * p = (struct llama_context *) ctx;
+void llama_perf_reset_context(struct llama_context * ctx) {
+    ctx->t_start_us  = ggml_time_us();
+    ctx->t_eval_us   = ctx->n_eval = 0;
+    ctx->t_p_eval_us = ctx->n_p_eval = 0;
+}
 
-                p->t_start_us  = ggml_time_us();
-                p->t_eval_us   = p->n_eval = 0;
-                p->t_p_eval_us = p->n_p_eval = 0;
-            } break;
-        case LLAMA_PERF_TYPE_SAMPLER_CHAIN:
-            {
-                auto * smpl = (struct llama_sampler *) ctx;
-                auto * p    = (struct llama_sampler_chain *) smpl->ctx;
+void llama_perf_reset_sampler(struct llama_sampler * chain) {
+    auto * p = (struct llama_sampler_chain *) chain->ctx;
 
-                p->t_sample_us = p->n_sample = 0;
-            } break;
-        default:
-            GGML_ABORT("invalid perf type");
-    }
+    p->t_sample_us = p->n_sample = 0;
 }
 
 void llama_perf_dump_yaml(FILE * stream, const llama_context * ctx) {