Rust GPU 矩阵乘法内核优化详解：探索高性能 GPU 编程

引言

GPU 编程通常依赖于如 WGSL、GLSL 或 HLSL 等语言。然而，Rust GPU 项目开辟了新的可能，允许开发者直接使用 Rust 编程语言 编写 GPU 内核代码，结合强大的类型安全性和性能优化能力。

本文基于 Zach Nussbaum 的文章《Optimizing a WebGPU Matmul Kernel for 1TFLOP+ Performance》，详细探讨如何在 Rust GPU 中实现矩阵乘法（matmul）内核优化，逐步探索 Rust 在 GPU 编程中的独特优势。

---

什么是 Rust GPU？

Rust GPU 是一个专为 GPU 编程设计的项目，通过将 Rust 代码编译为 GPU 可识别的 SPIR-V 格式，使其能够无缝集成到 Vulkan 等兼容的 GPU 编程生态中。

核心特点

• Rust 编程支持：无需依赖 WGSL 等传统 GPU 专用语言。
• 生态兼容性：与 Vulkan、DirectX 和 Metal 集成。
• 安全与高效：Rust 的类型系统和零开销抽象为 GPU 开发提供更高的稳定性。

---

Rust GPU 的工作原理

Rust GPU 专注于将 Rust 代码编译为 SPIR-V，而 CPU 与 GPU 的通信通常通过其他库（如 wgpu、vulkano 或 ash）实现。

在本文中，我们使用 wgpu 库来管理 CPU 和 GPU 的交互，确保通信的高效性和跨平台支持。

---

核心概念：线程与工作组

GPU 的并行计算由以下核心概念构成：

1. 线程（Thread）：最小执行单元，运行 GPU 内核代码。
2. 工作组（Workgroup）：线程的集合，能够共享组内存并协作计算。
3. 网格（Grid）：由多个工作组组成，适合大规模任务的并行执行。

工作组维度可通过 (x, y, z) 三维定义，如下所示：

#[spirv(compute(threads(x, y, z)))]
pub fn kernel(...) { ... }

---

Rust GPU 的实现：从简单到优化

以下是矩阵乘法内核优化的四个阶段。

阶段 1：基础矩阵乘法内核

我们从最基础的矩阵乘法实现开始，为矩阵 (A) 和 (B) 计算结果矩阵 (C)。以下是 Rust GPU 的实现代码：

#![no_std]

use spirv_std::spirv;

#[spirv(compute(threads(1)))]
pub fn matmul(
    #[spirv(global_invocation_id)] global_id: UVec3,
    #[spirv(uniform, descriptor_set = 0, binding = 0)] dimensions: &Dimensions,
    #[spirv(storage_buffer, descriptor_set = 0, binding = 1)] a: &[f32],
    #[spirv(storage_buffer, descriptor_set = 0, binding = 2)] b: &[f32],
    #[spirv(storage_buffer, descriptor_set = 0, binding = 3)] result: &mut [f32],
) {
    let index = global_id.x;
    let row = index / dimensions.n;
    let col = index % dimensions.n;

    if index < dimensions.m * dimensions.n {
        let mut sum = 0.0;
        for i in 0..dimensions.k {
            sum += a[(row * dimensions.k + i) as usize] * b[(i * dimensions.n + col) as usize];
        }
        result[(row * dimensions.n + col) as usize] = sum;
    }
}

问题：

• 每个线程仅计算一个结果，导致启动大量工作组，增加开销。
• 矩阵数据重复加载，未充分利用缓存。

---

阶段 2：增加线程数量

通过提高工作组线程数（如 compute(threads(256))），可以显著减少工作组的数量，降低启动开销。

---

阶段 3：二维工作组

为支持更大的矩阵，将工作组扩展为二维（如 (16 \times 16)），使每个工作组可以处理更多矩阵元素。

#[spirv(compute(threads(16, 16)))]
pub fn matmul(...) { ... }

---

阶段 4：内核平铺（Tiling）

通过平铺策略，每个线程一次计算多个矩阵元素，进一步减少启动开销。

#[spirv(compute(threads(16, 16)))]
pub fn matmul(...) {
    let row = global_id.y * TILE_M;
    let col = global_id.x * TILE_N;

    let mut sums = [[0.0; TILE_N as usize]; TILE_M as usize];

    for k in 0..dimensions.k as usize {
        for i in 0..TILE_M as usize {
            let a_elem = a.get(row + i).unwrap_or(&0.0);
            for j in 0..TILE_N as usize {
                let b_elem = b.get(col + j).unwrap_or(&0.0);
                sums[i][j] += a_elem * b_elem;
            }
        }
    }

    for i in 0..TILE_M as usize {
        for j in 0..TILE_N as usize {
            let output_row = row + i;
            let output_col = col + j;
            if output_row < dimensions.m as usize && output_col < dimensions.n as usize {
                result[output_row * dimensions.n as usize + output_col] = sums[i][j];
            }
        }
    }
}

---

Rust GPU 的独特优势

1. 共享代码：Rust 模块化设计可让 CPU 和 GPU 使用相同数据结构，避免重复定义。
2. 条件编译与 CPU 调试：支持在 CPU 上运行 GPU 内核，方便调试和验证。
3. 生态系统支持：Rust 的 no_std 和现有库（如 spirv_std）提供了丰富的功能复用能力。
4. 泛型与零开销抽象：通过特性（Traits）和泛型优化代码的扩展性与可维护性。

---

总结

Rust GPU 结合 Rust 的安全性与性能优势，为 GPU 编程提供了强大支持。通过本文的四阶段优化，从基础实现到高级平铺技术，展示了如何有效提升矩阵乘法内核性能。

Rust GPU 不仅提升了 GPU 编程的开发体验，更为跨平台高性能计算带来了新的可能性。欢迎开发者加入 Rust GPU 项目，探索 GPU 编程的未来！