Rust 在每個 GPU 上運行：開創編程新紀元

一項令人振奮的技術突破正在改變 GPU 編程的面貌！Rust，一種以性能、安全性和並行性著稱的現代程式語言，現已實現了在所有主要 GPU 平台上運行的壯舉。這項成就來自 Rust GPU 計畫，該計畫展示了一個統一的 Rust 程式碼庫，能夠在 Vulkan、CUDA 和其他 GPU 後端上執行計算任務，而無需依賴傳統的 GPU 專用語言，如 WGSL、GLSL 或 HLSL。這項技術的實現不僅簡化了開發流程，還為跨平台 GPU 計算開闢了新的可能性。

喺呢個新嘅技術突破裏面，Rust GPU 計畫成功展示咗一個單一嘅 Rust 程式碼庫，可以喺唔同嘅 GPU 平台上運作，包括 NVIDIA、AMD 同其他支援 Vulkan 嘅設備。呢個計畫嘅核心理念係用標準 Rust 語言嚟寫 GPU 程式碼，唔使再學一堆複雜嘅 GPU 專用語言。透過 Rust GPU，開發者可以用熟悉嘅 Rust 工具同生態系統，喺 CPU 同 GPU 之間共享程式碼，減少咗開發嘅複雜性同重複工作。呢種統一嘅開發體驗，對於想喺唔同硬件上實現高效能計算嘅開發者嚟講，簡直係一個革命性嘅進步。

傳統上，GPU 編程需要用到特定嘅語言同工具，例如 WGSL、GLSL、MSL 或 HLSL，呢啲語言同主機應用程式嘅語言同工具唔同，導致開發者要喺 CPU 同 GPU 之間來回切換，增加咗開發嘅複雜性同錯誤嘅機會。而 Rust GPU 計畫同 Rust CUDA 計畫改變咯呢個局面。Rust GPU 將 Rust 程式碼編譯成 SPIR-V，呢個係 Vulkan API 常用嘅二進制格式，支援多種 GPU 硬件。而 Rust CUDA 則將 Rust 程式碼編譯成 NVVM IR，專為 NVIDIA GPU 優化。喺呢個計畫入面，兩者嘅努力最終匯聚，實現咗一個單一程式碼庫喺多個 GPU 後端上運行嘅目標。

呢個展示仲包括咗一個簡單嘅 bitonic sort 演算法，作為跨平台 GPU 計算嘅實例。雖然呢個展示只係用咗一個計算核心同入口點，但底層工具同生態系統支援多核心同多入口點，適用於更複雜嘅應用場景。喺編譯過程中，Rust GPU 使用 rustc_codegen_spirv 將 GPU 核心編譯成 SPIR-V，嵌入到 CPU 二進制檔案中，喺運行時由 naga 翻譯成目標平台所需嘅著色語言。而 Rust CUDA 則使用 rustc_codegen_nvvm 將程式碼編譯成 PTX，透過 CUDA 驅動程式執行。呢啲技術嘅結合，令到開發者可以喺唔同 GPU 平台上使用同一套 Rust 程式碼，實現真正嘅跨平台兼容性。

雖然呢個技術仲有好多需要完善嘅地方，例如性能優化同工具鏈嘅穩定性，但呢個里程碑已經展示咗 Rust 喺 GPU 編程領域嘅巨大潛力。Rust 嘅 no_std 生態系統仲允許開發者喺 GPU 上重用現有嘅 Rust 庫，無需額外嘅 GPU 支援。呢種能力為未來嘅 GPU 編程開闢咗新嘅可能性，特別係喺高效能計算（HPC）、人工智慧同遊戲開發等領域。想了解更多詳情，請瀏覽 Rust GPU 官方博客。