GatherBlockQuantized
GatherBlockQuantized 是 ONNX Runtime 的贡献算子，将查表（Gather）与块量化（Block Quantized）融合，专为低比特量化模型的 embedding 层设计，用于高效加载量化权重。
时间轴 (近 90 天)
onnxruntime-web 的 asyncify 构建不包含 GatherBlockQuantized 算子的 CPU 内核，因此无法在纯 WebAssembly（无 WebGPU）设备上加载使用 block-quantized embedding 的 4-bit Gemma ONNX 模型。
onnxruntime-web 的普通构建（ort-wasm-simd-threaded.{mjs,wasm}）包含 GatherBlockQuantized 的 CPU 内核，可以支持 4-bit Gemma 在 WebAssembly 上运行。
GatherBlockQuantized 是 ONNX Runtime 的贡献算子（contrib operator），融合了查表（Gather）和块量化（Block Quantized），专为低比特量化的 embedding 层设计，并非标准 ONNX 算子。
okasi/onnx-lab#2 记录了 asyncify 缺少 GatherBlockQuantized 的问题，并改用 JSEP 构建规避；dephelion/ufeed#64 也遇到了类似问题。
全部知识事实 (4)
onnxruntime-web 的 asyncify 构建不包含 GatherBlockQuantized 算子的 CPU 内核，因此无法在纯 WebAssembly（无 WebGPU）设备上加载使用 block-quantized embedding 的 4-bit Gemma ONNX 模型。
50%待验证onnxruntime-web 的普通构建（ort-wasm-simd-threaded.{mjs,wasm}）包含 GatherBlockQuantized 的 CPU 内核，可以支持 4-bit Gemma 在 WebAssembly 上运行。
50%待验证GatherBlockQuantized 是 ONNX Runtime 的贡献算子（contrib operator），融合了查表（Gather）和块量化（Block Quantized），专为低比特量化的 embedding 层设计，并非标准 ONNX 算子。
50%待验证okasi/onnx-lab#2 记录了 asyncify 缺少 GatherBlockQuantized 的问题，并改用 JSEP 构建规避；dephelion/ufeed#64 也遇到了类似问题。
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