OOP-Hw:LuisaCompute Code Analysis

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这是本学期按面向对象编程课程的大作业“代码分析”报告。第一次，直面奇迹工程吧。

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1.1. Main Functions and Procedures

LuisaCompute\text{LuisaCompute}（以下简称LC{LC}），其中LUISA\text{LUISA}全称为Layered and Unified Interfaces on Stream Architectures\text{Layered and Unified Interfaces on Stream Architectures}，即“流式架构上的分层统一接口“， 是一个面向图形等应用的高性能跨平台计算框架。

LC\text{LC}主要功能可分为如下三部分：

  • 一种用于并行核函数编程的嵌入在现代C++中的领域特定语言，利用即时编译技术进行代码生成和编译。

  • 一个统一的运行时库，提供资源封装器用于跨平台资源管理和命令调度。

  • 多个高度优化的并行执行后端，包括CUDA、DirectX、Metal和CPU。

基本流程：

  1. 编写核函数，这些函数的编写是嵌入在C++代码中的，例如：
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Callable to_srgb = [](Float3 x) {
    $if (x <= 0.00031308f) {
        x = 12.92f * x;
    } $else {
        x = 1.055f * pow(x, 1.f / 2.4f) - .055f;
    };
    return x;
};
Kernel2D fill = [&](ImageFloat image) {
    auto coord = dispatch_id().xy();
    auto size = make_float2(dispatch_size().xy());
    auto rg = make_float2(coord) / size;
    // invoke the callable
    auto srgb = to_srgb(make_float3(rg, 1.f));
    image.write(coord, make_float4(srgb, 1.f));
};

主机端和设备端的代码逻辑从而可以集成在一起。

将C++代码编译，可以得到一个可执行程序。然而我们编写的DSL在此时并没有被执行，LC\text{LC}会在运行时解析并生成IR,并交给不同的后端生成代码执行。不同后端被抽象出平台无关的“资源”的概念，从而可以进行统一的编程。

1.2. Modules

LC\text{LC}库主要可分为如下几个模块：

  • Core\text{Core}：核心模块，主要包括一套专用的STL，并行原语，基础数学函数，日志等基本工具。

  • AST\text{AST}：抽象语法树模块，包括用于表示核函数AST\text{AST}的基本类型。

  • Runtime\text{Runtime}：LC\text{LC}的运行时部分。

  • Backends\text{Backends}：后端模块，包括CUDA\text{CUDA}，DirectX\text{DirectX}，Metal\text{Metal}和CPU\text{CPU}等。