主要观点：构建了一个可在各主要 GPU 平台运行的共享 Rust 代码库的演示，展示了在 Rust 中实现跨平台 GPU 计算的可能性，虽仍有不足但为 GPU 编程带来新方向。
关键信息：

• 支持 CUDA（NVIDIA）、SPIR-V（AMD、Intel、NVIDIA、Android 设备）、Metal（Apple）、DirectX 12（Windows）、WebGPU（浏览器）、CPU 回退等多种 GPU 平台。
• 相同计算逻辑用常规 Rust 编写，无需 shader 或内核语言，代码在GitHub上。
• 背景中提到以往 GPU 编程多使用特定语言，如今 Rust 社区有不同项目尝试直接将标准 Rust 代码编译到 GPU 目标，作者致力于将这些项目整合。
• 演示实现了简单的 bitonic 排序，通过后端选择、内核编译等方式在不同平台运行，背后有诸多技术协同工作。
• 项目注重展示 Rust 在 GPU 编程中的优势，如no_std支持、条件编译、新类型、枚举、特质、内联、结构体组合、内存布局控制、模式匹配、泛型、派生宏、模块系统等。
• 存在一些粗糙之处，如编译器后端未集成、依赖 NVIDIA 工具链、调试困难、API 不一致等。
  重要细节：
• 后端选择通过 Rust 特性标志和编译目标组合实现，如cargo build --features wgpu选择wgpu等。
• 内核编译时根据 Rust 特性、目标 OS 和驱动 API 编译为相应设备格式并嵌入二进制。
• no_std支持使 GPU 代码可在缺乏操作系统服务的环境中运行，现有no_std crate 可直接在 GPU 上运行。
• 条件编译利用 Rust 特性保持平台代码整洁，编译器能理解所有代码路径。
• 新类型用于在编译时防止逻辑错误，#[repr(transparent)]保证零运行时成本。
• 枚举用于替换魔法数字，提供类型安全配置，但在 CPU 和 GPU 间传递时需注意布局。
• 特质实现通用 GPU 算法，零成本抽象，代码可复用且维护性好。
• #[inline]确保抽象在编译时消失，适合 GPU 环境。
• 结构体组合提供更清晰的编程方式，防止参数爆炸。
• 内存布局控制通过#[repr(C)]保证 GPU 数据传输的布局要求。
• 模式匹配提供明确的代码路径，有助于生成高效代码。
• 泛型可复用逻辑， trait 边界明确说明 GPU 所需操作，错误消息指向代码。
• 派生宏自动实现 trait，减少手动编写 boilerplate 代码。
• 工作空间和依赖用于组织大型 GPU 项目代码。
• 格式化、lint、文档生成等与常规 Rust 相同。
• 构建脚本通过rustc_codegen_*编译和嵌入 GPU 内核。
• 单元测试可在 CPU 上测试 GPU 内核代码，利用标准调试工具等提高开发效率。
• 存在编译器后端未集成、依赖 NVIDIA 工具链、调试困难、API 不一致等问题。