{"id":115974,"date":"2024-05-21T14:59:30","date_gmt":"2024-05-21T12:59:30","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/proekt-bend-razvivaet-vysokourovnevyj-yazyk-dlya-parallelnyh-vychislenij-na-gpu"},"modified":"2024-05-21T14:59:30","modified_gmt":"2024-05-21T12:59:30","slug":"proekt-bend-razvivaet-vysokourovnevyj-yazyk-dlya-parallelnyh-vychislenij-na-gpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/proekt-bend-razvivaet-vysokourovnevyj-yazyk-dlya-parallelnyh-vychislenij-na-gpu","title":{"rendered":"Le projet Bend d\u00e9veloppe un langage de haut niveau pour le calcul parall\u00e8le sur GPU.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Les premi\u00e8res publications du projet Bend, qui d\u00e9veloppe un langage de programmation de haut niveau pour le calcul parall\u00e8le, se positionnent comme une alternative aux langages de bas niveau tels que CUDA et Metal, avec une syntaxe expressive et des fonctionnalit\u00e9s am\u00e9liorant la commodit\u00e9 de d\u00e9veloppement, caract\u00e9ristiques de langages comme Python et Haskell. Le code du projet est \u00e9crit en Rust et est distribu\u00e9 sous la licence Apache 2.0. <\/p>\n
Parmi les fonctionnalit\u00e9s du langage Bend, on note la distribution rapide des objets, la possibilit\u00e9 d'utiliser des fonctions d'ordre sup\u00e9rieur, des fermetures, des continuations, une r\u00e9cursion illimit\u00e9e, des correspondances de motifs, des correspondances r\u00e9cursives (fold) et des cycles (bend), ainsi que les types entiers, cha\u00eenes et listes. Deux variantes de syntaxe sont prises en charge \u2014 en style Python et en style Haskell. Dans les programmes, il n'est pas n\u00e9cessaire d'indiquer des annotations de gestion du parall\u00e9lisme, ni de cr\u00e9er explicitement des threads ou d'impl\u00e9menter des verrous. Le parall\u00e9lisme est effectu\u00e9 automatiquement, par exemple, lors du calcul de l'expression \u00ab ((1 + 2) + (3 + 4)) \u00bb, les op\u00e9rations \u00ab 1 + 2 \u00bb et \u00ab 3 + 4 \u00bb seront ex\u00e9cut\u00e9es en parall\u00e8le. <\/p>\n
Les programmes \u00e9crits en Bend peuvent s'ex\u00e9cuter sur du mat\u00e9riel permettant un parall\u00e9lisme massif, comme les GPU, montrant une augmentation de performance pratiquement lin\u00e9aire en fonction du nombre de c\u0153urs de calcul. Le code en Bend se compile en une repr\u00e9sentation interm\u00e9diaire de bas niveau HVM2 (Higher-order Virtual Machine 2), qui est ensuite compil\u00e9e en repr\u00e9sentation sur C et CUDA. Actuellement, le projet ne prend en charge que l'ex\u00e9cution sur les GPU NVIDIA. <\/p>\n
En ce qui concerne les performances, l'application de test avec une impl\u00e9mentation de tri bitonique, lorsqu'elle est ex\u00e9cut\u00e9e sur un seul thread du CPU Apple M3 Max, a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e en 12.15 secondes, avec 16 threads \u2014 en 0.96 seconde, et en utilisant le GPU NVIDIA RTX 4090 avec 16k threads \u2014 en 0.21 seconde. 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) 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)) \u2026 \n Source : opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"