技术实践：适配 Karpathy 的 llm.c 项目到沐曦（METAX）GPU 平台

昨晚尝试将 Karpathy 的轻量级大模型项目 llm.c 适配到沐曦GPU平台。整个适配过程异常顺利，轻松实现了 CUDA 代码的跨平台运行。
✅ 通过cu-bridge工具链实现CUDA到MXMACA的自动转换  
✅ 全程仅修改2处，保持原项目架构不变  
   - 修改 `mfu.h`：宏定义禁用 `USE_NVML` 并注释掉 `#include <nvml.h>`。
   - 修改 `Makefile`：删除 `-t=0`。
✅ 完整保留所有训练/推理功能  

适配后的完整项目已发布至码云：🔗 https://gitee.com/Inkstoneydz/llm.c

特别感谢开源项目 cu-bridge 的底层支持，已将上述 2 处修改私信反馈给cu-bridge发布者p4ul，期待未来版本能够实现零修改适配！

具体操作不同点（NVIDIA GPU vs METAX GPU）
https://gitee.com/Inkstoneydz/llm.c#build

在 METAX GPU 算力切分后的某虚拟机上运行截图

支持 CUDA语言持续开发和自动迁移到沐曦GPU，新增 MXMACA 原生语言开发支持:
https://gitee.com/Inkstoneydz/llm.c/tree/master/dev/maca

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