Rust CUDA加速计算库cubecl-cuda的使用，高性能GPU并行计算与异构编程支持
Rust CUDA加速计算库cubecl-cuda的使用，高性能GPU并行计算与异构编程支持
CubeCL是一个多平台高性能计算语言扩展，用于在Rust中编写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
| 平台 | 运行时 | 编译器 | 硬件 |
|---|---|---|---|
| WebGPU | wgpu | WGSL | 大多数GPU |
| CUDA | CUDA | C++ (CUDA) | NVIDIA GPU |
| ROCm | HIP | C++ (HIP) | AMD GPU |
| Metal | wgpu | C++ (Metal) | Apple GPU |
| Vulkan | wgpu | SPIR-V | Linux/Windows上的大多数GPU |
示例代码
以下是使用cubecl-cuda进行GELU激活函数计算的示例：
use cubecl::prelude::*;
#[cube(launch_unchecked)]
/// 一个[Line]代表一系列连续的元素，其中可能可以使用SIMD操作
/// 运行时将自动使用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());
}
要运行这个示例，可以使用以下命令：
cargo run --example gelu --features cuda # CUDA运行时
cargo run --example gelu --features wgpu # wgpu运行时
完整示例
以下是一个更完整的示例，展示如何使用cubecl-cuda进行矩阵乘法：
use cubecl::prelude::*;
use cubecl::runtime::CudaRuntime;
#[cube(launch_unchecked)]
fn matrix_multiply(
a: &Array<Line<f32>>,
b: &Array<Line<f32>>,
c: &mut Array<Line<极简代码，我们来看一个完整的向量加法示例：
```rust
use cubecl::prelude::*;
use cubecl::runtime::CudaRuntime;
#[cube(launch_unchecked)]
fn vector_add(a: &Array<Line<f32>>, b: &Array<Line<f32>>, c: &mut Array<Line<f32>>, size: usize) {
if ABSOLUTE_POS < size as u32 {
c[ABSOLUTE_POS] = a[ABSOLUTE_POS] + b[ABSOLUTE_POS];
}
}
fn main() {
// 初始化CUDA运行时
let device = CudaRuntime::default_device();
let runtime = CudaRuntime::client(&device);
// 创建输入数据
let size = 1024;
let a_data = vec![1.0f32; size];
let b_data = vec![2.0f32; size];
// 创建GPU缓冲区
let a_handle = runtime.create(f32::as_bytes(&a_data));
let b_handle = runtime.create(f32::as_bytes(&b_data));
let c_handle = runtime.empty(size * core::mem::size_of::<f32>());
// 启动内核
unsafe {
vector_add::launch_unchecked::<f32, CudaRuntime>(
&runtime,
CubeCount::Static(1, 1, 1),
CubeDim::new(size as u32, 1, 1),
ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&a_handle, size, 1),
ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&b_handle, size, 1),
ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&c_handle, size, 1),
size,
);
}
// 读取结果
let bytes = runtime.read_one(c_handle.binding());
let output = f32::from_bytes(&bytes);
println!("Vector addition completed! First 5 results: {:?}", &output[..5]);
}
设计原理
CubeCL基于立方体(Cube)的概念设计，所有计算API都需要映射到硬件上，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。
特殊功能
- 自动向量化：高性能内核应尽可能使用SIMD指令
- 编译时计算：可以在编译时修改编译器IR
- 自动调优：通过运行小型基准测试找出最佳内核配置
CubeCL目前处于alpha阶段，虽然已经在Burn项目中使用，但仍有许多需要改进的地方。
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Rust CUDA加速计算库cubecl-cuda使用指南
概述
cubecl-cuda是一个Rust库，提供了对NVIDIA CUDA的绑定和高级抽象，使开发者能够在Rust中实现高性能GPU并行计算和异构编程。该库特别适合需要大规模并行计算的场景，如图形渲染、科学计算、深度学习等领域。
主要特性
- 完整的CUDA功能支持
- 内存管理抽象
- 内核函数启动接口
- 流和事件管理
- 设备属性查询
- 类型安全的Rust接口
安装方法
在Cargo.toml中添加依赖：
[dependencies]
cubecl-cuda = "0.3" # 请使用最新版本
基本使用方法
1. 初始化CUDA环境
use cubecl_cuda::driver::{CudaDevice, CudaFunction};
fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 初始化CUDA驱动
cubecl_cuda::driver::initialize()?;
// 获取设备数量
let device_count = cubecl_cuda::driver::device::get_count()?;
println!("找到 {} 个CUDA设备", device_count);
// 获取第一个设备
let device = CudaDevice::new(0)?;
println!("使用设备: {}", device.name()?);
Ok(())
}
2. 内存管理
use cubecl_cuda::driver::{CudaDevice, CudaBuffer};
fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let device = CudaDevice::new(0)?;
let ctx = device.create_context()?;
// 分配设备内存
let mut dev_buffer = CudaBuffer::<f极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客时间极客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