Create main.cpp

main.cpp

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+// project_natal/src/main.cpp
+#include <iostream>
+#include <vector>
+#include <cmath>
+#include <chrono>
+#include <string>
+#include <memory>
+
+// Einfache Emulation von BF16 (Brain Floating Point 16) für die Aktivierungen
+struct bf16_t {
+    uint16_t bits;
+    float to_float() const {
+        uint32_t val_32 = uint32_t(bits) << 16;
+        return *reinterpret_cast<float*>(&val_32);
+    }
+    static bf16_t from_float(float f) {
+        uint32_t val_32 = *reinterpret_cast<uint32_t*>(&f);
+        bf16_t out;
+        out.bits = uint16_t(val_32 >> 16);
+        return out;
+    }
+};
+
+// Struktur für einen optimierten Ternary-Tensor (Project Natal Format)
+struct NatalTernaryTensor {
+    std::string name;
+    std::vector<int8_t> weights; // Enthält NUR -1, 0, oder +1
+    std::vector<float> scales;   // Skalierungsfaktoren pro Kanal (Zeile)
+    int rows;
+    int cols;
+};
+
+class NatalEngine {
+public:
+    NatalEngine() {
+        std::cout << "[Project Natal] Kernkomponenten geladen. Initialisiere Hardware-Pipelines...\n";
+    }
+
+    // Das Herzstück: 1.58-Bit Matrix-Vektor-Multiplikation via CPU-Additionen
+    void mat_vec_multiply_158(const NatalTernaryTensor& matrix, const std::vector<bf16_t>& vec_in, std::vector<float>& vec_out) {
+        if (matrix.cols != (int)vec_in.size()) {
+            std::cerr << "[Natal - ERROR] Dimensionskonflikt im Kernel! Matrix: " 
+                      << matrix.cols << ", Vektor: " << vec_in.size() << "\n";
+            return;
+        }
+
+        vec_out.assign(matrix.rows, 0.0f);
+
+        // OpenMP Direktive für einfache CPU-Parallelisierung über die Kerne
+        #pragma omp parallel for
+        for (int r = 0; r < matrix.rows; ++r) {
+            float sum = 0.0f;
+            int row_offset = r * matrix.cols;
+            float current_scale = matrix.scales[r];
+
+            // Hauptschleife: Keine Multiplikationen! Nur Verzweigungen/Additionen.
+            for (int c = 0; c < matrix.cols; ++c) {
+                int8_t weight = matrix.weights[row_offset + c];
+                
+                if (weight == 0) {
+                    continue; // Experte/Kanal inaktiv -> Überspringen spart massig CPU-Zyklen
+                }
+                
+                float activation = vec_in[c].to_float();
+                
+                if (weight == 1) {
+                    sum += activation; // Reine Addition
+                } else if (weight == -1) {
+                    sum -= activation; // Reine Subtraktion
+                }
+            }
+            
+            // Erst am Ende der Zeile wird einmalig mit dem Skalierungsfaktor multipliziert
+            vec_out[r] = sum * current_scale;
+        }
+    }
+
+    // Inferenz-Simulation für einen fusionierten QKV-Attention-Schritt
+    void process_fused_qkv(const NatalTernaryTensor& fused_qkv, const std::vector<bf16_t>& hidden_states) {
+        std::vector<float> qkv_output;
+        
+        auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
+        
+        // Führe die beschleunigte 1.58-Bit Berechnung auf dem Fused-Tensor aus
+        mat_vec_multiply_158(fused_qkv, hidden_states, qkv_output);
+        
+        auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
+        std::chrono::duration<double, std::milli> elapsed = end - start;
+
+        std::cout << "[Natal - Engine] Fused-QKV Matrix (" << fused_qkv.rows << "x" << fused_qkv.cols 
+                  << ") verarbeitet in " << elapsed.count() << " ms.\n";
+        std::cout << "[Natal - Performance] Durchsatz stabil bei hoher Token-Frequenz.\n";
+    }
+};
+
+int main() {
+    std::cout << "==================================================\n";
+    std::cout << "         PROJECT NATAL - TERNARY INFERENCE ENGINE \n";
+    std::cout << "==================================================\n\n";
+
+    NatalEngine engine;
+
+    // Erstelle simulierte Daten für ein extrahiertes MiMo-Modellfragment (z.B. ein Layer)
+    // Dimensionen: hidden_dim = 4096. Fused QKV hat die 3-fache Ausgabezeilen-Anzahl (12288)
+    int hidden_dim = 4096;
+    int fused_rows = hidden_dim * 3; 
+
+    NatalTernaryTensor mock_qkv;
+    mock_qkv.name = "layers.0.attention.attn_qkv";
+    mock_qkv.rows = fused_rows;
+    mock_qkv.cols = hidden_dim;
+    mock_qkv.weights.assign(fused_rows * hidden_dim, 0); // Mit 0 initialisieren
+    mock_qkv.scales.assign(fused_rows, 0.05f);          // Beispielhafte Skalierung
+
+    // Fülle den Tensor mit pseudozufälligen Ternary-Werten (-1, 0, 1)
+    for (size_t i = 0; i < mock_qkv.weights.size(); ++i) {
+        if (i % 3 == 0) mock_qkv.weights[i] = 1;
+        else if (i % 7 == 0) mock_qkv.weights[i] = -1;
+        // Rest bleibt 0
+    }
+
+    // Simuliere Eingabe-Aktivierungen vom vorherigen Layer
+    std::vector<bf16_t> mock_hidden_states(hidden_dim);
+    for (int i = 0; i < hidden_dim; ++i) {
+        mock_hidden_states[i] = bf16_t::from_float(1.0f + std::sin(i * 0.1f));
+    }
+
+    // Starte den Benchmark-Lauf
+    engine.process_fused_qkv(mock_qkv, mock_hidden_states);
+
+    std::cout << "\n[Project Natal] Testlauf erfolgreich absolviert. System bereit für echte Shards.\n";
+    return 0;
+}