6个版本
0.1.1 | 2024年5月28日 |
---|---|
0.1.0 | 2024年3月28日 |
0.0.4 | 2024年1月31日 |
0.0.3 | 2023年10月17日 |
0.0.2 | 2023年4月23日 |
#951 in 过程宏
199 每月下载
在 3 个crate中(2个直接) 使用
73KB
1.5K SLoC
krnl
安全、便携、高性能计算(GPGPU)内核。
为 autograph 开发。
- 与CUDA和OpenCL类似的功能。
- 支持GPU和其他Vulkan 1.2兼容设备。
- 通过 MoltenVK 支持 MacOS / iOS。
- 内核以内联方式编写,完全使用 Rust。
- 可以使用简单的迭代模式而不需要不安全操作。
- 支持内联 SPIR-V 汇编。
- 与DebugPrintf集成,为恐慌生成回溯。
- 主机上的缓冲区可以作为Vec和切片原生访问。
krnlc
krnl内核编译器。
- 基于 spirv-builder 构建。
- 支持在Cargo.toml中定义的依赖项。
- 使用 spirv-tools 进行验证和优化。
- 编译到 "krnl-cache.rs",因此crate将在稳定的Rust上构建。
查看文档以获取安装和用法说明。
安装
对于设备功能(内核),为您的平台安装 Vulkan。
- 对于开发,建议安装 LunarG Vulkan SDK,它包含额外的工具
- vulkaninfo
- 验证层
- DebugPrintf
- spirv-tools
- 这被krnlc用于SPIR-V验证和优化。
- krnlc默认构建,无需安装spirv-tools。
- 这被krnlc用于SPIR-V验证和优化。
测试
- 检查
vulkaninfo --summary
是否显示您的设备。- 实例版本应大于等于1.2。
- 或者,检查是否
cargo test --test integration_tests -- --exact none
显示了您的设备。- 您可以使用
cargo test --all-features
运行所有测试。
- 您可以使用
入门指南
查看文档或使用 cargo doc --all-features
在本地构建它们。
示例
use krnl::{
macros::module,
anyhow::Result,
device::Device,
buffer::{Buffer, Slice, SliceMut},
};
#[module]
mod kernels {
#[cfg(not(target_arch = "spirv"))]
use krnl::krnl_core;
use krnl_core::macros::kernel;
pub fn saxpy_impl(alpha: f32, x: f32, y: &mut f32) {
*y += alpha * x;
}
// Item kernels for iterator patterns.
#[kernel]
pub fn saxpy(alpha: f32, #[item] x: f32, #[item] y: &mut f32) {
saxpy_impl(alpha, x, y);
}
// General purpose kernels like CUDA / OpenCL.
#[kernel]
pub fn saxpy_global(alpha: f32, #[global] x: Slice<f32>, #[global] y: UnsafeSlice<f32>) {
use krnl_core::buffer::UnsafeIndex;
let global_id = kernel.global_id();
if global_id < x.len().min(y.len()) {
saxpy_impl(alpha, x[global_id], unsafe { y.unsafe_index_mut(global_id) });
}
}
}
fn saxpy(alpha: f32, x: Slice<f32>, mut y: SliceMut<f32>) -> Result<()> {
if let Some((x, y)) = x.as_host_slice().zip(y.as_host_slice_mut()) {
x.iter()
.copied()
.zip(y.iter_mut())
.for_each(|(x, y)| kernels::saxpy_impl(alpha, x, y));
return Ok(());
}
if true {
kernels::saxpy::builder()?
.build(y.device())?
.dispatch(alpha, x, y)
} else {
// or
kernels::saxpy_global::builder()?
.build(y.device())?
.with_global_threads(y.len() as u32)
.dispatch(alpha, x, y)
}
}
fn main() -> Result<()> {
let x = vec![1f32];
let alpha = 2f32;
let y = vec![0f32];
let device = Device::builder().build().ok().unwrap_or(Device::host());
let x = Buffer::from(x).into_device(device.clone())?;
let mut y = Buffer::from(y).into_device(device.clone())?;
saxpy(alpha, x.as_slice(), y.as_slice_mut())?;
let y = y.into_vec()?;
println!("{y:?}");
Ok(())
}
性能
NVIDIA GeForce GTX 1060 with Max-Q Design
alloc
krnl |
cuda |
ocl |
|
---|---|---|---|
1,000,000 |
316.90 ns (✅ 1.00x) |
112.84 us (❌ 356.06x slower) |
495.45 ns (❌ 1.56x slower) |
10,000,000 |
318.15 ns (✅ 1.00x) |
1.10 ms (❌ 3454.98x slower) |
506.82 ns (❌ 1.59x slower) |
64,000,000 |
317.56 ns (✅ 1.00x) |
6.31 ms (❌ 19854.77x slower) |
506.15 ns (❌ 1.59x slower) |
upload
krnl |
cuda |
ocl |
|
---|---|---|---|
1,000,000 |
332.66 us (✅ 1.00x) |
359.18 us (✅ 1.08x slower) |
773.51 us (❌ 2.33x slower) |
10,000,000 |
4.83 ms (✅ 1.00x) |
3.69 ms (✅ 1.31x faster) |
8.76 ms (❌ 1.81x slower) |
64,000,000 |
25.24 ms (✅ 1.00x) |
24.34 ms (✅ 1.04x faster) |
57.02 ms (❌ 2.26x slower) |
download
krnl |
cuda |
ocl |
|
---|---|---|---|
1,000,000 |
584.39 us (✅ 1.00x) |
447.38 us (✅ 1.31x faster) |
20.17 ms (❌ 34.52x slower) |
10,000,000 |
5.67 ms (✅ 1.00x) |
4.03 ms (✅ 1.41x faster) |
20.15 ms (❌ 3.55x slower) |
64,000,000 |
28.82 ms (✅ 1.00x) |
25.57 ms (✅ 1.13x faster) |
37.01 ms (❌ 1.28x slower) |
zero
krnl |
cuda |
ocl |
|
---|---|---|---|
1,000,000 |
38.15 us (✅ 1.00x) |
25.28 us (✅ 1.51x 更快) |
34.12 us (✅ 1.12x 更快) |
10,000,000 |
250.90 us (✅ 1.00x) |
242.95 us (✅ 1.03x 更快) |
251.86 us (✅ 1.00x 慢) |
64,000,000 |
1.53 ms (✅ 1.00x) |
1.55 ms (✅ 1.01x 慢) |
1.56 ms (✅ 1.02x 慢) |
axpy
krnl |
cuda |
ocl |
|
---|---|---|---|
1,000,000 |
90.76 us (✅ 1.00x) |
81.16 us (✅ 1.12x 更快) |
88.94 us (✅ 1.02x 更快) |
10,000,000 |
746.92 us (✅ 1.00x) |
770.03 us (✅ 1.03x 慢) |
779.90 us (✅ 1.04x 慢) |
64,000,000 |
4.71 ms (✅ 1.00x) |
4.90 ms (✅ 1.04x 慢) |
4.91 ms (✅ 1.04x 慢) |
许可协议
双许可,以兼容 Rust 项目。
根据 Apache License 2.0 https://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0 或 MIT 许可协议 http://opensource.org/licenses/MIT,由您选择。此文件不得根据这些条款以外的任何方式复制、修改或分发。
贡献
除非您明确声明,否则根据 Apache-2.0 许可证定义的任何有意提交以包含在作品中的贡献,应按上述方式双重许可,不附加任何额外条款或条件。
依赖关系
~1.8–2.6MB
~51K SLoC