CubeCL, Rust dilinde saf GPU programları yazmak için kullanılan ve geniş bir GPU platform yelpazesiyle uyumlu bir Rust kütüphanesidir. Özellikle "Burn" makine öğrenimi framework'ünün temelini oluşturur ve geliştiricilere farklı donanımlar üzerinde sorunsuz bir şekilde çalışabilen yüksek performanslı uygulamalar oluşturma imkanı sunar. Bu makale, CubeCL'in temel kullanımını ve bazı özelliklerini açıklarken, GPU programlamaya aşina olanlar için farklı terminolojileri de karşılaştırmaktadır.
CubeCL'in yürütme modeli ve terminolojisi, CUDA gibi diğer GPU programlama framework'lerinden farklı isimler kullanır ancak benzer kavramlara karşılık gelir. Örneğin, "Unit" CUDA'daki "Thread"e, "Cube" "Block"a, "Hyper-Cube" ise "Grid"e denktir. "Plane" ise "Warp" veya "Subgroup" kavramını ifade eder. Bu hiyerarşik yapı, GPU'nun paralel işlem gücünü etkin bir şekilde kullanmak için tasarlanmıştır. Bir "Cube", birimlerden (unit) oluşurken, bir "Hyper-Cube" da küplerden (cube) oluşur. Örneğin, 3x3x3 boyutunda bir küp 27 birime sahipken, 3x3x3 boyutunda bir hiper-küp 27 küp içerir ve toplamda 729 çalışma birimi anlamına gelir.
Makale, CubeCL'in topoloji sabitlerinin CUDA ve WebGPU karşılıklarını detaylı bir tablo ile göstererek, geliştiricilerin farklı platformlar arasındaki geçişi anlamalarına yardımcı olur. Bu sayede, CubeCL, donanımdan bağımsız (GPU-agnostic) programlama yeteneği sunarak, yazılımcıların kodlarını tek bir dilde yazıp farklı GPU mimarilerinde çalıştırmalarını sağlar. Bu, özellikle makine öğrenimi ve yüksek performanslı hesaplama alanlarında büyük esneklik ve verimlilik sağlar.
Rust geliştiricilerinin farklı GPU platformlarında yüksek performanslı uygulamalar oluşturmasını kolaylaştırarak GPU programlamayı daha erişilebilir hale getiriyor.