Rust语言中的CUDA并行算法（从零开始掌握GPU加速）

准备工作

在开始之前，请确保你已满足以下条件：

• 一台配备NVIDIA GPU的电脑（支持CUDA）
• 已安装最新版NVIDIA驱动和CUDA Toolkit（建议版本 ≥ 11.0）
• 已安装Rust（通过 rustup 安装）
• 熟悉基本的Rust语法

使用Rust调用CUDA的常用方式

目前Rust生态中有几种方式可以使用CUDA：

1. 通过FFI调用CUDA C代码：最传统的方式，但需要手动管理内存和错误。
2. 使用rustacuda库：一个安全封装的Rust CUDA运行时库。
3. 使用cust或cuda crate：提供更高层的抽象。

本教程将使用 rustacuda，因为它提供了良好的安全性与控制粒度。

第一步：创建Rust项目

在终端中执行以下命令：

cargo new rust_cuda_democd rust_cuda_demo

第二步：添加依赖

编辑 Cargo.toml 文件，添加以下依赖：

[dependencies]rustacuda = "0.1"rustacuda_core = "0.1"rustacuda_derive = "0.1"libc = "0.2"

第三步：编写CUDA内核（Kernel）

CUDA内核是运行在GPU上的函数。由于Rust不能直接编译为PTX（Parallel Thread Execution，CUDA的虚拟机指令），我们需要先用CUDA C写一个内核，然后编译为PTX文件。

创建文件 add_kernel.cu：

extern "C" __global__ void add_kernel(const float* a, const float* b, float* c, int n) {    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    if (idx < n) {        c[idx] = a[idx] + b[idx];    }}

然后使用 nvcc 编译为PTX：

nvcc --ptx add_kernel.cu -o add_kernel.ptx

第四步：在Rust中加载并运行内核

将生成的 add_kernel.ptx 放入项目根目录下的 assets/ 文件夹中（需手动创建）。

修改 src/main.rs 如下：

use rustacuda::device::Device;use rustacuda::function::BlockSize;use rustacuda::memory::{DeviceBox, DeviceBuffer};use rustacuda::stream::Stream;use rustacuda::function::LaunchAsync;use rustacuda::context::Context;use rustacuda::module::Module;use std::error::Error;use std::ffi::CString;fn main() -> Result<(), Box> {    // 初始化CUDA    rustacuda::init(rustacuda::CudaFlags::empty())?;    let device = Device::get_device(0)?;    let context = Context::create_and_push(        rustacuda::context::ContextFlags::MAP_HOST | rustacuda::context::ContextFlags::SCHED_AUTO,        device,    )?;    // 读取PTX文件    let ptx = include_str!("../assets/add_kernel.ptx");    let module = Module::load_from_string(&ptx)?;    let kernel = module.get_function(&CString::new("add_kernel")?)?;    // 准备数据    let a_host = vec![1.0f32, 2.0, 3.0, 4.0];    let b_host = vec![5.0f32, 6.0, 7.0, 8.0];    let mut c_host = vec![0.0f32; 4];    // 分配GPU内存    let mut a_device = DeviceBuffer::from_slice(&a_host)?;    let mut b_device = DeviceBuffer::from_slice(&b_host)?;    let mut c_device = DeviceBuffer::uninitialized(4)?;    // 创建流    let stream = Stream::new(rustacuda::stream::StreamFlags::NON_BLOCKING, None)?;    // 配置并启动内核    let grid_size = (4 + 255) / 256; // 向上取整    let block_size = 256;    unsafe {        kernel.launch_async(            &stream,            BlockSize::new_x(block_size),            (grid_size, 1, 1),            &mut [                (&mut a_device as *mut DeviceBuffer).as_mut_ptr() as *mut std::ffi::c_void,                (&mut b_device as *mut DeviceBuffer).as_mut_ptr() as *mut std::ffi::c_void,                (&mut c_device as *mut DeviceBuffer).as_mut_ptr() as *mut std::ffi::c_void,                &4 as *const i32 as *const std::ffi::c_void,            ],        )?;    }    // 将结果拷贝回主机    c_device.copy_to(&mut c_host)?;    stream.synchronize()?;    println!("Result: {:?}", c_host); // 应输出 [6.0, 8.0, 10.0, 12.0]    Ok(())}

第五步：运行程序

在项目根目录执行：

cargo run

如果一切顺利，你将看到输出：

Result: [6.0, 8.0, 10.0, 12.0]

常见问题与优化建议

• 内存对齐：确保GPU内存分配对齐，避免性能下降。
• 错误处理：Rust的Result机制能帮助你安全地处理CUDA错误。
• 性能分析：使用nvprof或Nsight工具分析内核性能。
• 异步执行：利用多个Stream实现计算与数据传输重叠。

结语

通过本教程，你已经掌握了如何在Rust中使用CUDA实现一个简单的向量加法并行算法。虽然目前Rust对CUDA的原生支持仍在发展中，但借助rustacuda等库，我们已经可以安全高效地开发GPU加速应用。随着生态成熟，Rust CUDA、Rust GPU编程、CUDA并行算法 和 Rust语言GPU加速 将成为高性能计算领域的重要组合。

下一步，你可以尝试实现更复杂的算法，如矩阵乘法、卷积或蒙特卡洛模拟，进一步挖掘GPU的并行潜力！