Huang, A. (2024). Introducing gpu.cpp. Twitter. https://twitter.com/austinvhuang/status/1816141053239427343✅
AnswerDotAI. (2024). gpu.cpp: A lightweight library for portable low-level GPU computation using WebGPU. GitHub. https://github.com/AnswerDotAI/gpu.cpp
GPU计算长期以来一直是人工智能和高性能计算领域的重要推动力,但其复杂的编程环境一直是许多开发者望而却步的门槛。然而,一个名为gpu.cpp的新项目可能正在改变这一现状,为GPU编程带来前所未有的简洁性和可移植性。
从梦想到现实:简化GPU编程
前谷歌DeepMind研究员Austin Huang最近加入Answer.ai后,立即着手实现他长期以来的一个梦想:让GPU编程变得像普通C++编程一样简单。这个梦想最终在gpu.cpp项目中得以实现。
“我们希望能够像编写普通C++代码一样编写GPU程序,”Huang解释道,”无需复杂的工具链,无需庞大的构建系统,也无需纠结于繁琐的描述符集布局。就是简单地include一个头文件,然后直接编译运行。”
gpu.cpp通过巧妙地利用WebGPU作为底层API来实现这一目标。尽管名字中带有”Web”,但gpu.cpp实际上并不依赖于浏览器环境。相反,它为开发者提供了一个轻量级的接口,使他们能够直接在本地环境中进行GPU编程。
令人瞩目的性能与简洁性
为了展示gpu.cpp的威力,Huang编写了一个”Hello World”级别的程序,实现了机器学习中常用的GELU(Gaussian Error Linear Unit)激活函数。令人惊叹的是,整个编辑、编译和运行的周期仅需1-2秒,这种快速的迭代速度对于GPU编程来说是前所未有的。
更令人印象深刻的是,Huang还开发了一个名为shadertui的终端版Shadertoy克隆。这个工具能够实时加载和执行WebGPU计算着色器,而整个程序的代码量仅为150行左右,编译时间不到一秒。这充分展示了gpu.cpp在快速原型开发和实验方面的潜力。
填补GPU编程生态的空白
尽管有人可能认为gpu.cpp仅仅是对WebGPU的简单封装,但Huang强调了该项目的独特定位。他指出,当前的GPU编程主要有两种方式:一是像CUDA和ROCm这样的底层平台专用栈,二是PyTorch、JAX等框架与各种机器学习编译器的组合。
“这两种方式各有优势,但都不太适合快速原型开发和实验,”Huang解释道,”gpu.cpp的目标就是填补这个空白。它让开发者能够像编写普通C++代码一样进行GPU编程,既保留了底层控制的灵活性,又避免了繁琐的环境配置。”
WebGPU:通用GPU编程的新标准?
gpu.cpp的一个关键创新在于它将WebGPU转变为一个通用的GPU编程接口。这一巧妙的策略可能会对整个GPU编程生态系统产生深远影响。
“我们希望扩大GPU计算的可用性,”Huang表示,”并使自定义GPU算法能够轻松地集成到各种应用程序、模拟环境和运行时中,同时保证广泛的可移植性和易用性。”
为了展示gpu.cpp的潜力,Huang还展示了一个小型物理模拟项目——一组双摆系统的动态模拟。这个不到100行代码的程序能够立即编译和运行,充分体现了gpu.cpp的简洁性和高效性。
性能与可移植性的权衡
在可移植性方面,Huang承认存在一些权衡,但早期的实验结果令人鼓舞。一位名为@junjihashimoto的开发者使用gpu.cpp实现的简单矩阵乘法基准测试在M1 Max笔记本电脑上达到了约2.5 TFLOPS的性能,而且还有很大的优化空间。
Huang表示,未来他们计划沿着llm.c项目开辟的道路继续前进,将CUDA内核移植到WebGPU上,以探索在保持易用性和可移植性的同时能够达到多高的性能。
GPU编程的未来展望
尽管有人兴奋地宣称gpu.cpp将使开发者摆脱CUDA的束缚,但Huang保持谨慎乐观的态度。他承认,要完全取代CUDA还有很长的路要走,但gpu.cpp确实为GPU编程开辟了一条新路,让更多人能够轻松地进入GPU编程的世界。
“GPU的用途远不止训练AI模型,”Huang强调道,”我们希望通过gpu.cpp展示GPU在通用计算方面的巨大潜力。”
随着gpu.cpp的出现,GPU编程的春天似乎真的来临了。无论是AI研究人员、图形编程爱好者,还是其他领域的开发者,gpu.cpp都为他们提供了一个新的、富有吸引力的选择。
然而,关键问题仍然存在:gpu.cpp是否有潜力成为下一个CUDA,彻底改变GPU编程格局?还是说它只是昙花一现?随着项目的进一步发展和更多开发者的参与,我们将拭目以待gpu.cpp在GPU编程生态系统中的表现。
参考文献