主要观点：Futhark 编译器支持 OpenCL、HIP 和 CUDA 三种 GPU 后端，在功能和性能原则上等效，通过调查三种后端在不同方面的表现来验证这一观点。
关键信息：

• 2007 年 NVIDIA 发布 CUDA，2009 年 Khronos 发布 OpenCL，2016 年 AMD 开发 HIP 作为对 CUDA 的回应。
• Futhark 编译器的三种 GPU 后端使用相同编译流程，除最终代码生成阶段，OpenCL 最早实现，CUDA 和 HIP 较晚。
• 三种后端生成的 GPU 代码差异主要在于运行时调用的 GPU API，代码生成器针对的抽象层代码量相近。
• Futhark 可在启动时编译嵌入 CPU 程序的 GPU 程序，实现即时编译，各后端优化相同。
• 评估三种后端性能时测量 48 个基准程序，在不同 GPU 上测试，发现各后端在不同方面存在性能差异。
• 性能差异的原因包括数值操作默认设置、扫描实现方式、线程块大小限制、缓存信息不准确、线程信息不准确、API 开销、边界检查以及一些神秘原因等。
• 讨论了 OpenCL 的优缺点，如便携性但不保证性能可移植性，还提及未完成的 WebGPU 后端及初步性能表现。
  重要细节：
• CUDA 因单源编程模型流行，OpenCL 虽为开放标准但未达到 CUDA 的普及度，HIP 与 CUDA 相似可在 AMD 和 NVIDIA 硬件上运行。
• Futhark 不使用语言级抽象特征，生成代码较简单，利用各目标的等价形式，暂未充分利用某些 API 特性。
• 运行时编译可动态设置重要常数，各后端优化相同，扫描实现是差异点，OpenCL 后端使用两-pass 扫描效率较低。
• 性能评估实验中各基准程序包含多种工作量，测量平均运行时间及标准差，可视化结果显示不同后端在不同 GPU 上的性能差异。
• 分析性能差异原因时，分别从数值操作、扫描实现、线程块大小、缓存信息、线程信息、API 开销、边界检查等方面进行探讨，并举例说明。
• 提及未来计划，包括获取高端 Intel GPU 进行测试、改进 autotune 以及对 NVIDIA 对 OpenCL 的态度的看法等。