以下是关于Rust高性能计算库cubecl-hip的使用，支持GPU加速与并行计算的HIP后端实现的完整内容：

![CubeCL Logo]

CubeCL - 多平台高性能计算语言扩展

CubeCL 是一个支持多平台的高性能计算语言扩展，允许您使用Rust编写GPU计算程序，利用零成本抽象来开发可维护、灵活且高效的计算内核。

支持的平台

示例代码

以下是使用cubecl-hip进行GPU加速计算的完整示例：

use cubecl::prelude::*;

#[cube(launch_unchecked)]
/// 一个[Line]代表一系列连续的元素，可以进行SIMD操作
/// 运行时会自动使用SIMD指令以提高性能
fn gelu_array<F: Float>(input: &Array<Line<F>>, output: &mut Array<Line<F>>) {
    if ABSOLUTE_POS < input.len() {
        output[ABSOLUTE_POS] = gelu_scalar(input[ABSOLUTE_POS]);
    }
}

#[cube]
fn gelu_scalar<F: Float>(x: Line<F>) -> Line<F> {
    // 在编译时执行sqrt函数
    let sqrt2 = F::new(comptime!(2.0f32.sqrt()));
    let tmp = x / Line::new(sqrt2);

    x * (Line::erf(tmp) + 1.0) / 2.0
}

然后可以使用自动生成的gelu_array::launch_unchecked函数启动内核：

pub fn launch<R: Runtime>(device: &R::Device) {
    let client = R::client(device);
    let input = &[-1., 0., 1., 5.];
    let vectorization = 4;
    let output_handle = client.empty(input.len() * core::mem::size_of::<f32>());
    let input_handle = client.create(f32::as_bytes(input));

    unsafe {
        gelu_array::launch_unchecked::<f32, R>(
            &client,
            CubeCount::Static(1, 1, 1),
            CubeDim::new(input.len() as u32 / vectorization, 1, 1),
            ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&input_handle, input.len(), vectorization as u8),
            ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&output_handle, input.len(), vectorization as u8),
        )
    };

    let bytes = client.read_one(output_handle.binding());
    let output = f32::from_bytes(&bytes);

    // 结果应该是 [-0.1587,  0.0000,  0.8413,  5.0000]
    println!("Executed gelu with runtime {:?} => {output:?}", R::name());
}

要运行这个GELU示例，可以使用以下命令：

cargo run --example gelu --features hip  # HIP运行时

设计原理

CubeCL围绕立方体(Cubes)设计，更准确地说基于长方体(cuboids)，因为并非所有轴都是相同大小。所有计算API都需要映射到硬件，硬件是可以通过3D表示访问的瓦片，因此我们的拓扑可以轻松映射到其他API的概念。

![CubeCL拓扑]

特殊功能

自动向量化

高性能内核应尽可能使用SIMD指令，但实现起来可能相当复杂！使用CubeCL，您可以在启动内核时指定每个输入变量的向量化因子。

编译时计算(Comptime)

CubeCL不仅仅是一种新的计算语言：虽然感觉像是在编写GPU内核，但实际上是在编写可以完全定制的编译器插件！

自动调优(Autotuning)

自动调优通过在运行时运行小型基准测试来确定在当前硬件上运行的最佳内核和配置，从而大大简化了内核选择。

安装

在项目目录中运行以下Cargo命令：

cargo add cubecl-hip

或者在Cargo.toml中添加以下行：

cubecl-hip = "0.6.0"

许可证

CubeCL-hip采用MIT或Apache-2.0双重许可。

完整示例DEMO

以下是一个完整的cubecl-hip使用示例，展示了如何实现向量加法：

use cubecl::prelude::*;

#[cube(launch_unchecked)]
/// 向量加法内核
/// 输入两个向量，输出它们的和
fn vector_add<F: Float>(
    a: &Array<Line<F>>, 
    b: &Array<Line<F>>,
    result: &mut Array<Line<F>>
) {
    if ABSOLUTE_POS < a.len() {
        result[ABSOLUTE_POS] = a[ABSOLUTE_POS] + b[ABSOLUTE_POS];
    }
}

fn main() {
    // 初始化HIP运行时
    let device = cubecl::hip::Device::default();
    let runtime = cubecl::hip::Runtime::new(&device);
    
    // 准备输入数据
    let a = vec![1.0f32, 2.0, 3.0, 4.0];
    let b = vec![4.0f32, 3.0, 2.0, 1.0];
    let vectorization = 4;
    
    // 创建GPU缓冲区
    let client = runtime.client(&device);
    let a_handle = client.create(f32::as_bytes(&a));
    let b_handle = client.create(f32::as_bytes(&b));
    let result_handle = client.empty(a.len() * core::mem::size_of::<f32>());
    
    // 启动内核
    unsafe {
        vector_add::launch_unchecked::<f32, _>(
            &client,
            CubeCount::Static(1, 1, 1),
            CubeDim::new(a.len() as u32 / vectorization, 1, 1),
            ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&a_handle, a.len(), vectorization as u8),
            ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&b_handle, b.len(), vectorization as u8),
            ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&result_handle, a.len(), vectorization as u8),
        )
    };
    
    // 读取结果
    let bytes = client.read_one(result_handle.binding());
    let result = f32::from_bytes(&bytes);
    
    println!("Vector add result: {:?}", result);  // 应该输出 [5.0, 5.0, 5.0, 5.0]
}

要运行这个示例，创建新项目并添加cubecl-hip依赖后，使用以下命令：

cargo run --features hip