以下是关于Rust运行时插件库cubecl-runtime的使用内容：

CubeCL是一个多平台高性能计算语言扩展库，为Rust提供运行时扩展与模块化支持。它允许您使用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。

支持平台

示例代码

内容中提供的示例展示了如何使用CubeCL编写GELU激活函数：

use cubecl::prelude::*;

#[cube(launch_unchecked)]
/// 一个[Line]代表可以执行SIMD操作的连续元素序列
/// 运行时会在可能时自动使用SIMD指令以提升性能
fn gelu_array<F: Float>(input: &Array<Line<F>>, output: &mut Array<Line<F>>) {
    if ABSOLUTE_POS < input.len() {
        output[ABSLUTE_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
}

然后可以调用自动生成的gelu_array::launch_unchecked函数来启动内核：

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);

    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 cuda  # cuda运行时
cargo run --example gelu --features wgpu  # wgpu运行时

完整示例Demo

以下是一个完整的示例，展示如何使用cubecl-runtime：

use cubecl::prelude::*;

#[cube(launch_unchecked)]
fn vector_add<F: Float>(a: &Array<Line<F>>, b: &Array<Line<F>>, c: &mut Array<Line<F>>) {
    if ABSOLUTE_POS < a.len() {
        c[ABSOLUTE_POS] = a[ABSOLUTE_POS] + b[ABSOLUTE_POS];
    }
}

fn main() {
    // 初始化运行时
    let device = cubecl::wgpu::Device::default();
    
    // 创建客户端
    let client = cubecl::wgpu::client(&device);
    
    // 准备输入数据
    let a_data = vec![1.0f32, 2.0, 3.0, 4.0];
    let b_data = vec![5.0f32, 6.0, 7.0, 8.0];
    
    // 创建GPU缓冲区
    let a_handle = client.create(f32::as_bytes(&a_data));
    let b_handle = client.create(f32::as_bytes(&b_data));
    let c_handle = client.empty(a_data.len() * std::mem::size_of::<f32>());
    
    // 启动内核
    unsafe {
        vector_add::launch_unchecked::<f32, cubecl::wgpu>(
            &client,
            CubeCount::Static(1, 1, 1),
            CubeDim::new(a_data.len() as u32, 1, 1),
            ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&a_handle, a_data.len(), 1),
            ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&b_handle, b_data.len(), 1),
            ArrayArg::from_raw_parts::<f32>(&c_handle, a_data.len(), 1),
        );
    }
    
    // 读取结果
    let result_bytes = client.read_one(c_handle.binding());
    let result = f32::from_bytes(&result_bytes);
    
    println!("Result: {:?}", result); // 应该输出 [6.0, 8.0, 10.0, 12.0]
}

工作原理

CubeCL利用Rust的proc宏系统进行两阶段处理：

1. 解析：proc宏使用syn crate解析GPU内核代码
2. 扩展：宏生成一个新的Rust函数，该函数在调用时创建中间表示(IR)

设计

CubeCL围绕立方体(Cubes)设计，使用3D表示来映射硬件架构：

特殊功能

1. 自动向量化：可以指定输入变量的向量化因子，运行时能编译内核并使用最佳指令
2. 编译时计算(Comptime)：允许在运行时首次编译内核时修改编译器IR
3. 自动调优：运行时运行小型基准测试以确定最佳内核配置

CubeCL目前处于alpha阶段，是Burn深度学习框架的一部分。