Linux中Rust如何使用GPU

在Linux下使用Rust進行GPU編程，你可以選擇多種流行的庫，如rust-cuda、rust-opencl和wgpu。這些庫分別支持NVIDIA CUDA、OpenCL和WebGPU，為開發者提供了豐富的GPU編程功能。以下是使用這些庫的基本步驟和示例代碼。

使用rust-cuda進行GPU編程

rust-cuda是一個用于NVIDIA CUDA的Rust綁定，允許你在Rust中編寫CUDA代碼。首先，在Cargo.toml文件中添加依賴項：

[dependencies]
cuda = "0.5"

然后，你可以使用unsafe塊來調用CUDA函數。以下是一個簡單的示例代碼：

extern crate cuda;
use cuda::prelude::*;
use std::ffi::{CString, CStr};

fn main() {
    unsafe {
        let device_count = cuda::Device::count().unwrap();
        println!("Number of CUDA devices: {}", device_count);
        let device = cuda::Device::new(0).unwrap();
        println!("Using device: {:?}", device.name());
        let context = device.create_context().unwrap();
        println!("Context created");
        // Your CUDA code here
        context.destroy().unwrap();
    }
}

使用rust-opencl進行GPU編程

rust-opencl是一個用于OpenCL的Rust綁定，允許你在Rust中編寫OpenCL代碼。首先，在Cargo.toml文件中添加依賴項：

[dependencies]
opencl = "0.13"

然后，你可以使用unsafe塊來調用OpenCL函數。以下是一個簡單的示例代碼：

extern crate opencl;
use std::ffi::{CString, CStr};

fn main() {
    unsafe {
        let platforms = opencl::Platform::get().unwrap();
        println!("Number of OpenCL platforms: {}", platforms.len());
        let platform = &platforms[0];
        println!("Using platform: {:?}", platform.name());
        let devices = platform.get_devices().unwrap();
        println!("Number of OpenCL devices: {}", devices.len());
        let device = &devices[0];
        let context = opencl::Context::builder()
            .devices(&[device])
            .build().unwrap();
        println!("Context created");
        // Your OpenCL code here
        context.drop().unwrap();
    }
}

使用wgpu進行GPU編程

wgpu是一個用于WebGPU的Rust庫，它是一個跨平臺的、高性能的GPU API。首先，在Cargo.toml文件中添加依賴項：

[dependencies]
wgpu = "0.12"

然后，你可以使用unsafe塊來調用WebGPU函數。以下是一個簡單的示例代碼：

extern crate wgpu;
use wgpu::{Device, Queue, Surface, SurfaceConfiguration};

async fn run() {
    let instance = wgpu::Instance::new(wgpu::Backends::all());
    let surface = unsafe { instance.create_surface(&window) }.unwrap();
    let adapter = instance.request_adapter(
        &wgpu::RequestAdapterOptions {
            power_preference: wgpu::PowerPreference::HighPerformance,
            compatible_surface: Some(&surface),
        },
    ).await.unwrap();
    let (device, queue) = adapter.request_device(
        &wgpu::DeviceDescriptor {
            features: wgpu::Features::empty(),
            limits: wgpu::Limits::default(),
            label: None,
        },
        None,
    ).await.unwrap();
    let surface_caps = surface.get_capabilities(&adapter);
    let surface_format = surface_caps.formats.iter()
        .copied()
        .find(|f| f.is_srgb())
        .unwrap_or(surface_caps.formats[0]);
    let config = SurfaceConfiguration {
        usage: wgpu::TextureUsages::RENDER_ATTACHMENT,
        format: surface_format,
        width: window.inner_size().width,
        height: window.inner_size().height,
        present_mode: surface_caps.present_modes[0],
        alpha_mode: surface_caps.alpha_modes[0],
        view_formats: vec![],
    };
    surface.configure(&device, &config);
}

這些庫都提供了詳細的文檔和示例代碼，幫助開發者快速上手GPU編程。你可以根據自己的需求選擇合適的庫進行GPU編程。