文章 - Rust GPU项目概览及工作原理介绍
这篇文章介绍了如何使用Rust GPU优化矩阵乘法kernel。主要内容包括:
Rust GPU项目概览及工作原理介绍。它允许使用Rust编程语言编写GPU程序(kernel),并将其编译为SPIR-V格式,可与Vulkan等GPU API集成。
使用Rust GPU和wgpu库来实现矩阵乘法kernel,wgpu可跨平台运行。
介绍了GPU程序的基本概念,如线程、工作组等。
实现了三个版本的矩阵乘法kernel,从最初的朴素版本,到利用工作组共享内存的优化版本,再到充分利用GPU向量指令的高度优化版本。
展示了使用Rust GPU的一些独特优势,如与CPU代码无缝集成、跨平台支持、丰富的Rust生态等。
该文全面地演示了如何使用Rust GPU编写高性能的GPU kernel,并探讨了与其他GPU编程方式的区别。需要了解Rust在高性能计算和AI方面的应用的同学可以阅读。
https://rust-gpu.github.io/blog/optimizing-matmul
如何利用 AWS Lambda 和 Rust 编程语言来提高登录性能
这篇文章讨论了在大型互动直播活动期间,用户认证和登录服务可能面临的挑战。文中介绍了芬兰广播公司 Yle 的 ID 团队如何利用 AWS Lambda 和 Rust 编程语言来提高登录性能。
主要内容包括:
密码不能明文存储,需要通过密码哈希算法存储。这种算法设计复杂,防止暴力破解,但也意味着每次登录时都需要重新计算密码哈希,对 CPU 有较高要求。
在正常情况下计算密码哈希不成问题,但在大型活动期间会出现大量用户同时登录的高峰,导致后端服务器 CPU 资源耗尽,无法响应请求。
简单的解决方案是增加更多服务器资源,但往往无法预测峰值流量,会造成资源浪费。
Yle ID 团队使用 AWS Lambda 无服务器架构和 Rust 编程语言来编写高性能的密码哈希计算函数,提高了登录的吞吐量和可伸缩性,有效解决了这一问题。
https://yle.fi/aihe/a/20-10008009
molpipx - JAX的Rust实现
molpipx是一个基于JAX和Rust的开源库,实现了可微分的置换不变多项式(Permutationally Invariant Polynomial,PIP)模型。该库提供了将MSA文件转换为JAX和Rust版本的功能,支持GPU加速。molpipx包含了三种主要的回归模型:线性回归、神经网络和高斯过程,利用自动微分引擎JAX(Python版本)和Enzyme-AD(Rust版本)来模拟化学系统。该库简单易用,为不同分子系统提供了个性化元素。除了提供模型代码,还有教程讲解如何使用不同回归方法、训练模型并进行预测。molpipx旨在成为研究PIP模型及其在化学和材料领域应用的有力工具。
https://github.com/ChemAI-Lab/molpipx/
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From 日报小组 Mike
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