RUST · GPU · 高性能計算

カーネルから。
モデルまで。

GPU カーネル、計算ライブラリ、テンソル、モデルをつなぐ Rust スタック。必要な層から構築し、その下の実行を把握できます。

cargo add ruda --features cuda

Rust 2024Direct PTXNative PyTorch

RUDA / COMPUTE STACK+

モデルと学習ruLLM / ruda-nn / ruda-optim

テンソルとフレームワークruda-tensor / ruda-autodiff / ruda-torch

計算ライブラリruBLAS / ruDNN / ruFFT / ruTENSOR

カーネルと実行ruda-kernel / ruda-compiler / runtime

GPU KERNEL → TENSOR → MODEL

01 / BUILD

目的から始める。

カーネルの記述、モデルの学習、PyTorch のネイティブ演算。

Rust カーネル DSL、実行モデル、直接 PTX 経路を学びます。

ruda:0 でネイティブ演算、ストリーム、一階学習を利用します。

重みを用意し、ruLLM のテキスト・画像推論を利用します。

02 / COMPUTE

低レベルの制御と高レベルの構成。各層の役割を明確に。

03 / GET STARTED

ワークスペースを clone し、GPU とツールチェーンの環境ガイドに進みます。

● ● ●TERMINAL

git clone https://github.com/shuqi2077/RUDA.git
cd RUDA

NVIDIA 経路には Rust/Cargo、リンカー、NVIDIA ドライバー、CUDA Toolkit が必要です。