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首个GPU高级语言,大规模并行就像写Python,已获8500 Star

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机器之心报道

编辑:泽南、小舟

最多可支持 10000+ 个并发线程。

经过近 10 年的不懈努力,对计算机科学核心的深入研究,人们终于实现了一个梦想:在 GPU 上运行高级语言。

上周末,一种名为 Bend 的编程语言在开源社区引发了热烈的讨论,GitHub 的 Star 量已经超过了 8500。



GitHub:https://github.com/HigherOrderCO/Bend

作为一种大规模并行的高级编程语言,它仍处于研究阶段,但提出的思路已经让人们感到非常惊讶。使用 Bend,你可以为多核 CPU/GPU 编写并行代码,而无需成为具有 10 年经验的 C/CUDA 专家,感觉就像 Python 一样!



是的,Bend 采用了 Python 语法。

与 CUDA、Metal 等低级替代方案不同,Bend 具有 Python、Haskell 等表达性语言的功能,包括快速对象分配、完全闭包支持的高阶函数、无限制的递归,甚至 continuation。Bend 运行在大规模并行硬件上,具有基于核心数量的近线性加速。Bend 由 HVM2 运行时提供支持。

该项目的主要贡献者 Victor Taelin 来自巴西,他在 X 平台上分享了 Bend 的主要特性和开发思路。

首先,Bend 不适用于现代机器学习算法,因为这些算法是高度正则化的(矩阵乘法),具有预先分配的内存,并且通常已经有编写好的 CUDA 内核。

Bend 的巨大优势体现在实际应用中,这是因为「真正的应用程序」通常没有预算来制作专用的 GPU 内核。试问,谁在 CUDA 中制作了网站?而且,即使有人这样做了,也是不可行的,因为:

1. 真正的应用程序需要从许多不同的库导入函数,无法为它们编写 CUDA 内核;

2. 真实的应用程序具有动态函数和闭包;

3. 真实的应用程序会动态且不可预测地分配大量内存。

Bend 完成了一些新的尝试,并且在某些情况下可以相当快,但现在想写大语言模型肯定是不行的。

作者对比了一下旧方法和新的方法,使用相同的算法树中的双调排序,涉及 JSON 分配和操作。Node.js 的速度是 3.5 秒(Apple M3 Max),Bend 的速度是 0.5 秒(NVIDIA RTX 4090)。

是的,目前 Bend 需要整块 GPU 才能在一个核心上击败 Node.js。但另一方面,这还是一个初生的新方法与大公司(Google)优化了 16 年的 JIT 编译器在进行比较。未来还有很多可能性。

如何使用

在 GitHub 上,作者简要介绍了 Bend 的使用流程。

首先,安装 Rust。如果你想使用 C 运行时,请安装 C 编译器(例如 GCC 或 Clang);如果要使用 CUDA 运行时,请安装 CUDA 工具包(CUDA 和 nvcc)版本 12.x。Bend 目前仅支持 Nvidia GPU。

然后,安装 HVM2 和 Bend:

cargo +nightly install hvm

cargo +nightly install bend-lang

最后,编写一些 Bend 文件,并使用以下命令之一运行它:

bend run

# uses the Rust interpreter (sequential)

bend run-c

# uses the C interpreter (parallel)

bend run-cu

# uses the CUDA interpreter (massively parallel)

你还可以使用 gen-c 和 gen-cu 将 Bend 编译为独立的 C/CUDA 文件,以获得最佳性能。但 gen-c、gen-cu 仍处于起步阶段,远没有像 GCC 和 GHC 这样的 SOTA 编译器那么成熟。

Bend 中的并行编程

这里举例说明可以在 Bend 中并行运行的程序。例如,表达式:

(((1 + 2) + 3) + 4)

不能并行运行,因为 + 4 取决于 + 3,而 + 3 又取决于 (1+2)。而表达式:

((1 + 2) + (3 + 4))

可以并行运行,因为 (1+2) 和 (3+4) 是独立的。Bend 并行运行的条件就是符合并行逻辑。

再来看一个更完整的代码示例:

# Sorting Network = just rotate trees!

def sort (d, s, tree):

switch d:

case 0:

return tree

case _:

(x,y) = tree

lft = sort (d-1, 0, x)

rgt = sort (d-1, 1, y)

return rots (d, s, lft, rgt)

# Rotates sub-trees (Blue/Green Box)

def rots (d, s, tree):

switch d:

case 0:

return tree

case _:

(x,y) = tree

return down (d, s, warp (d-1, s, x, y))

该文件实现了具有不可变树旋转的双调排序器。它不是很多人期望的在 GPU 上快速运行的算法。然而,由于它使用本质上并行的分治方法,因此 Bend 会以多线程方式运行它。一些速度基准:

  • CPU,Apple M3 Max,1 个线程:12.15 秒
  • CPU,Apple M3 Max,16 线程:0.96 秒
  • GPU,NVIDIA RTX 4090,16k 线程:0.21 秒

不执行任何操作即可实现 57 倍的加速。没有线程产生,没有锁、互斥锁的显式管理。我们只是要求 Bend 在 RTX 上运行我们的程序,就这么简单。

Bend 不限于特定范例,例如张量或矩阵。任何的并发系统,从着色器到类 Erlang 的 actor 模型都可以在 Bend 上进行模拟。例如,要实时渲染图像,我们可以简单地在每个帧上分配一个不可变的树:

# given a shader, returns a square image

def render (depth, shader):

bend d = 0, i = 0:

when d < depth:

color = (fork (d+1, i*2+0), fork (d+1, i*2+1))

else:

width = depth / 2

color = shader (i % width, i /width)

return color

# given a position, returns a color

# for this demo, it just busy loops

def demo_shader (x, y):

bend i = 0:

when i < 5000:

color = fork (i + 1)

else:

color = 0x000001

return color

# renders a 256x256 image using demo_shader

def main:

return render (16, demo_shader)

它确实会起作用,即使涉及的算法在 Bend 上也能很好地并行。长距离通信通过全局 beta 缩减(根据交互演算)执行,并通过 HVM2 的原子链接器正确有效地同步。

最后,作者表示 Bend 现在仅仅是第一个版本,还没有在合适的编译器上投入太多精力。大家可以预期未来每个版本的原始性能都会大幅提高。而现在,我们已经可以使用解释器,从 Python 高级语言的角度一睹大规模并行编程的样子了。

参考内容:

https://news.ycombinator.com/item?id=40390287

https://x.com/VictorTaelin?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Eauthor

https://x.com/DrJimFan/status/1791514371086250291

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