Rust：编写 CUDA 程序的示例

说明：以下内容暂时作为笔记，尚未验证。

Rust 通过第三方库来支持 CUDA 编程，其中最知名的是 cuda-sys 和更高级的封装库如 rust-cuda 或 accel。以下是一个简单的 Rust CUDA 源代码例子，它展示了如何在 Rust 中调用 CUDA 核函数。

首先，你需要安装 CUDA Toolkit 并配置好环境。然后，你可以通过 Cargo 添加对 cuda-sys 或其他 CUDA 库的依赖。

以下是一个简单的示例，它使用了 rust-cuda 库（请注意，这个示例可能需要根据你安装的 CUDA 版本和 rust-cuda 的具体版本来调整）：

// 引入必要的 crate
extern crate rust_cuda;
extern crate cuda_driver_sys as cuda_driver;

use rust_cuda::common::DeviceCopy;
use rust_cuda::runtime::RuntimeApi;
use std::ffi::CString;
use std::ptr;

// 定义 CUDA 核函数
#[allow(non_snake_case)]
#[no_mangle]
pub extern "C" fn vec_add(a: *const f32, b: *const f32, c: *mut f32, len: usize) {
    let mut i = 0;
    while i < len {
        unsafe {
            *c.offset(i as isize) = *a.offset(i as isize) + *b.offset(i as isize);
        }
        i += 1;
    }
}

fn main() {
    // 初始化 CUDA 运行时
    let _context = rust_cuda::init(None).unwrap();
    let device = rust_cuda::Device::get_device(0).unwrap();
    let context = rust_cuda::Context::new(&device, None, None).unwrap();
    let stream = rust_cuda::Stream::new(context, cuda_driver::CU_STREAM_NON_BLOCKING).unwrap();

    let len = 256;
    let mut a_h = vec![1.0f32; len];
    let mut b_h = vec![2.0f32; len];
    let mut c_h = vec![0.0f32; len];

    // 分配设备内存
    let a_d = rust_cuda::memory::DeviceBuffer::new(&context, len * std::mem::size_of::<f32>()).unwrap();
    let b_d = rust_cuda::memory::DeviceBuffer::new(&context, len * std::mem::size_of::<f32>()).unwrap();
    let c_d = rust_cuda::memory::DeviceBuffer::new(&context, len * std::mem::size_of::<f32>()).unwrap();

    // 将数据从主机复制到设备
    a_d.copy_from_slice(&a_h, stream).unwrap();
    b_d.copy_from_slice(&b_h, stream).unwrap();

    // 加载 CUDA 模块
    let ptx = CString::new(include_str!("vec_add.ptx")).unwrap();
    let module = rust_cuda::module::Module::load_from_string(&ptx).unwrap();
    let function = module.get_function("vec_add").unwrap();

    // 设置核函数参数并执行
    let block = (1, 1, 1);
    let grid = (1, 1);
    unsafe {
        function.launch(&grid, &block, Some(stream), a_d.as_device_ptr(), b_d.as_device_ptr(), c_d.as_device_ptr(), len).unwrap();
    }
    stream.synchronize().unwrap();

    // 将结果从设备复制回主机
    c_d.copy_to_slice(&mut c_h, stream).unwrap();
    stream.synchronize().unwrap();

    // 验证结果
    for i in 0..len {
        assert_eq!(c_h[i], 3.0);
    }

    // 清理资源
    drop(stream);
    drop(context);
}

在这个例子中，vec_add 是一个 CUDA 核函数，它接受两个浮点数组 a 和 b，以及一个输出数组 c，数组的长度由 len 指定。核函数将数组 a 和 b 对应位置的元素相加，并将结果存储在数组 c 中。

在 main 函数中，我们首先初始化 CUDA 运行时，然后分配设备内存，并将数据从主机复制到设备。接着，我们加载包含 vec_add 核函数的 CUDA 模块，并设置核函数的参数。最后，我们执行核函数，将结果从设备复制回主机，并验证结果的正确性。

请注意，这个示例代码是一个简化的例子，用于演示 Rust 中 CUDA 编程的基本概念。在实际应用中，你可能需要处理更复杂的场景和错误处理逻辑。

此外，vec_add.ptx 应该是一个包含编译后的 CUDA 核函数的 PTX 文件。你可以使用 NVIDIA 的 nvcc 编译器将 CUDA C/C++ 代码编译成 PTX 文件。在这个例子中，vec_add 核函数的 CUDA C/C++ 代码可能如下所示：

__global__ void vec_add(float* a, float* b, float* c, int len) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < len) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

这段代码需要使用 NVIDIA 的 CUDA Toolkit 进行编译，以生成 PTX 文件供 Rust 程序使用。