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设备之心报告
编辑：泽南、小舟 最多可支持 10000+ 个并发线程。经过近 10 年的不懈奋斗，对计算机科学核心的深入科研，人们最终实现了一个梦想：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诱发了热烈的讨论，GitHub 的 Star 量已然超过了 8500。
GitHub：https://github.com/HigherOrderCO/Bend
做为一种大规模并行的高级编程语言，它仍处在科研周期，但提出的思路已然让人们感到非常惊讶。运用 Bend，你能够为多核 CPU/GPU 编写并行代码，而无需作为拥有 10 年经验的 C/CUDA 专家，感觉就像 Python 同样！
是的，Bend 采用了 Python 语法。
与 CUDA、Metal 等低级替代方法区别，Bend 拥有 Python、Haskell 等表达性语言的功能，包含快速对象分配、完全闭包支持的高阶函数、无限制的递归，乃至 continuation。Bend 运行在大规模并行硬件上，拥有基于核心数量的近线性加速。Bend 由 HVM2 运行时供给支持。
该项目的重点贡献者 Victor Taelin 来自巴西，他在 X 平台上分享了 Bend 的重点特性和研发思路。
首要，Bend 不适用于现代设备学习算法，由于这些算法是高度正则化的（矩阵乘法），拥有预先分配的内存，并且一般已然有编写好的 CUDA 内核。
Bend 的巨大优良表现在实质应用中，这是由于「真正的应用程序」一般无预算来制作专用的 GPU 内核。试问，谁在 CUDA 中制作了网站？况且，即使有人这般做了，亦是不可行的，由于：
1. 真正的应用程序必须从许多区别的库导入函数，没法为它们编写 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海量内存。
Bend 完成为了有些新的尝试，并且在某些状况下能够相当快，但此刻想写大语言模型肯定是不行的。
作者对比了一下旧办法和新的办法，运用相同的算法树中的双调排序，触及 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，日前 Bend 必须整块 GPU 才可在一个核心上击败 Node.js。但另一方面，这还是一个初生的新办法与大机构（Google）优化了 16 年的 JIT 编译器在进行比较。将来还有非常多可能性。
怎样运用
在 GitHub 上，作者简要介绍了 Bend 的运用流程。
首要，安装 Rust。倘若你想运用 C 运行时，请安装 C 编译器（例如 GCC 或 Clang）；倘若要运用 CUDA 运行时，请安装 CUDA 工具包（CUDA 和 nvcc）版本 12.x。Bend 日前仅支持 Nvidia GPU。
而后，安装 HVM2 和 Bend：
cargo +nightly install hvm
cargo +nightly install bend-lang
最后，编写有些 Bend 文件，并运用以下命令之一运行它：
bend run <file.bend> # uses the Rust interpreter (sequential)
bend run-c <file.bend> # uses the C interpreter (parallel)
bend run-cu <file.bend> # uses the CUDA interpreter (massively parallel)
你还能够运用 gen-c 和 gen-cu 将 Bend 编译为独立的 C/CUDA 文件，以得到最佳性能。但 gen-c、gen-cu 仍处在起步周期，远无像 GCC 和 GHC 这般的 SOTA 编译器那样成熟。
Bend 中的并行编程
这儿举例说明能够在 Bend 中并行运行的程序。例如，表达式：
(((1 + 2) + 3) + 4)
不可并行运行，由于 + 4 取决于 + 3，而 + 3 又取决于 (1+2)。而表达式：
((1 + 2) + (3 + 4))
能够并行运行，由于 (1+2) 和 (3+4) 是独立的。Bend 并行运行的要求便是符合并行规律。
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))
该文件实现了拥有不可变树旋转的双调排序器。它不是非常多人期望的在 GPU 上快速运行的算法。然而，因为它运用本质上并行的分治办法，因此呢 Bend 会以多线程方式运行它。有些速度基准： 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 秒不执行任何操作就可实现 57 倍的加速。无线程产生，无锁、互斥锁的显式管理。咱们只是需求 Bend 在 RTX 上运行咱们的程序，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 模型都能够在 Bend 上进行模拟。例如，要实时渲染图像，咱们能够简单地在每一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)
它确实会起功效，即使触及的算法在 Bend 上亦能很好地并行。长距离通信经过全局 beta 缩减（按照交互演算）执行，并经过 HVM2 的原子链接器正确有效地同步。
最后，作者暗示 Bend 此刻仅仅是第1个版本，还无在合适的编译器上投入太多精力。大众能够预期将来每一个版本的原始性能都会大幅加强。而此刻，咱们已然能够运用解释器，从 Python 高级语言的方向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返回外链论坛：www.fok120.com，查看更加多
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发表于 2024-8-17 14:38:59
