GN⁺: Bend - GPU에서 실행되는 고급 언어 (HVM2 사용)

(github.com/HigherOrderCO)

Bend는 대규모 병렬 처리를 지원하는 고수준 프로그래밍 언어
CUDA와 Metal 같은 저수준 대안과 달리, Bend는 Python과 Haskell 같은 표현력 있는 언어의 느낌과 기능을 제공함
빠른 객체 할당, 완전한 클로저 지원을 갖춘 고차 함수, 제한 없는 재귀, 심지어 연속성까지 포함됨
그러나 GPU와 같은 대규모 병렬 하드웨어에서 실행되며, 코어 수에 따라 거의 선형적인 속도 향상을 보임
명시적인 병렬 주석이 전혀 필요 없음: 스레드 생성, 잠금, 뮤텍스, 원자적 연산이 필요하지 않음
Bend는 HVM2 런타임에 의해 구동됨

빠른 데모

Bend 사용하기

현재 Windows에서는 작동하지 않음, WSL2를 대안으로 사용해야 함.

먼저, Rust nightly를 설치해야 함.

그런 다음, HVM2와 Bend를 설치해야 함:

cargo +nightly install hvm  
cargo +nightly install bend-lang

마지막으로 Bend 파일을 작성하고 다음 명령어 중 하나로 실행할 수 있음:

bend run   # Rust 인터프리터 사용 (순차적)  
bend run-c  # C 인터프리터 사용 (병렬)  
bend run-cu  # CUDA 인터프리터 사용 (대규모 병렬)

또한 최대 성능을 위해 gen-c와 gen-cu를 사용하여 Bend를 독립 실행형 C/CUDA 파일로 컴파일할 수 있음. 그러나 코드 생성은 아직 초기 단계에 있으며, GCC나 GHC 같은 최첨단 컴파일러만큼 성숙하지 않음.

Bend에서 병렬 프로그래밍

Bend에서 병렬 프로그램을 작성하려면... 아무것도 하지 않아도 됨. 단, 본질적으로 순차적이지 않게 작성해야 함.
예를 들어, 다음 표현식은 병렬로 실행될 수 없음:
```
(((1 + 2) + 3) + 4)  
```
+4는 +3에 의존하고, +3은 (1+2)에 의존하기 때문임.
그러나 다음 표현식은 병렬로 실행될 수 있음:
```
((1 + 2) + (3 + 4))  
```
(1+2)와 (3+4)는 독립적이기 때문임. Bend의 기본 원칙에 따라 병렬로 실행될 수 있는 모든 것은 병렬로 실행됨.

예제 코드

보다 완전한 예제로, 다음 코드를 고려해보자:

# 정렬 네트워크 = 트리 회전  
def sort(d, s, tree):  
  switch d:  
    case 0:  
      return tree  
    case _:  
      (x, y) = tree  
      lft = sort(d-1, 0, x)  
      rgt = sort(d-1, 1, y)  
      return rots(d, s, lft, rgt)  

# 서브 트리 회전  
def rots(d, s, tree):  
  switch d:  
    case 0:  
      return tree  
    case _:  
      (x, y) = tree  
      return down(d, s, warp(d-1, s, x, y))

이 파일은 불변 트리 회전을 사용한 비토닉 정렬기를 구현함. 이는 GPU에서 빠르게 실행될 것으로 예상되지 않는 알고리즘임. 그러나 분할 정복 접근 방식을 사용하므로 본질적으로 병렬적임. Bend는 이를 다중 스레드로 실행함. 몇 가지 벤치마크:
- CPU, Apple M3 Max, 1 스레드: 12.15초
- CPU, Apple M3 Max, 16 스레드: 0.96초
- GPU, NVIDIA RTX 4090, 16k 스레드: 0.21초
- 57배 속도 향상을 아무것도 하지 않고 달성함. 스레드 생성, 잠금, 뮤텍스의 명시적 관리가 없음. 단지 Bend에게 RTX에서 프로그램을 실행하도록 요청했을 뿐임.

다양한 병렬 시스템 지원

Bend는 텐서나 행렬 같은 특정 패러다임에 국한되지 않음. 셰이더에서 Erlang과 같은 액터 모델까지 모든 병렬 시스템을 Bend에서 에뮬레이트할 수 있음.

예를 들어, 실시간으로 이미지를 렌더링하려면 각 프레임에 불변 트리를 할당할 수 있음:

# 셰이더를 주어지면, 사각형 이미지를 반환  
def render(depth, shader):  
  bend d = 0, i = 0:  
    when d < depth:  
      color = (fork(d+1, i*2+0), fork(d+1, i*2+1))  
    else:  
      width = depth / 2  
      color = shader(i % width, i / width)  
  return color  

# 위치를 주어지면, 색상을 반환  
# 이 데모에서는 단순히 바쁜 루프를 돌림  
def demo_shader(x, y):  
  bend i = 0:  
    when i < 5000:  
      color = fork(i + 1)  
    else:  
      color = 0x000001  
  return color  

# demo_shader를 사용하여 256x256 이미지를 렌더링  
def main:  
  return render(16, demo_shader)

실제로 작동함. 복잡한 알고리즘도 Bend에서 잘 병렬화됨. 장거리 통신은 글로벌 베타 감소(상호작용 계산법에 따라)로 수행되며, HVM2의 원자적 링커에 의해 정확하고 효율적으로 동기화됨.

추가 자료

바로 시작하려면, Bend의 GUIDE.md를 확인할 것.
기능 목록을 보려면, FEATURES.md를 확인할 것.
Bend의 기술을 이해하려면, HVM2의 논문을 확인할 것.
Bend는 HigherOrderCO.com에서 개발됨 - Discord에 참여할 것.

GN⁺의 의견

병렬 프로그래밍의 단순화: Bend는 병렬 프로그래밍을 매우 단순화하여, 초급 소프트웨어 엔지니어도 쉽게 접근할 수 있음. 이는 병렬 프로그래밍의 진입 장벽을 크게 낮춤.
다양한 하드웨어 지원: Bend는 CPU뿐만 아니라 GPU에서도 효율적으로 실행될 수 있어, 다양한 하드웨어 환경에서 활용 가능함.
표현력 있는 언어: Python과 Haskell의 장점을 결합하여, 표현력 있는 코드를 작성할 수 있음. 이는 코드의 가독성과 유지보수성을 높임.
초기 단계의 코드 생성: 현재 Bend의 코드 생성은 초기 단계에 있어, 성숙한 컴파일러와 비교했을 때 성능이 떨어질 수 있음. 이는 향후 개선이 필요함.
다양한 병렬 시스템 지원: Bend는 특정 패러다임에 국한되지 않고, 다양한 병렬 시스템을 지원하여 유연한 프로그래밍이 가능함. 이는 다양한 응용 분야에서 Bend를 활용할 수 있게 함.

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neo 2달전 [-]

Hacker News 의견

해커뉴스 댓글 모음 요약

Python과 PyPy 성능 비교
- Python과 PyPy로 동일한 코드를 실행했을 때, PyPy가 훨씬 빠름.
- Apple M3 Max와 NVIDIA RTX 4090에서의 벤치마크 결과 공유.
- Intel i7-1270P에서의 성능이 매우 느림.
- Mac 외의 다른 플랫폼에서도 테스트가 필요함.
긍정적인 피드백
- 프로젝트의 초기 단계임을 감안할 때, 성과를 칭찬함.
- Futhark과 비교하여, 다양한 타겟을 지원하지 않는 점이 아쉬움.
- 성능 문제는 해결 가능할 것으로 보임.
비판적인 의견
- 초기 버전임에도 불구하고 많은 비판을 받고 있음.
- 홈페이지가 직관적이고 이해하기 쉬움.
- 병렬 알고리즘에 대한 기대와 현실의 차이를 언급함.
병렬 프로그래밍에 대한 기대
- 병렬 프로그래밍의 미래에 대한 기대를 표현함.
- Rust와 Shadertoy를 통해 병렬 프로그래밍을 실험한 경험 공유.
- GPU를 활용한 일반 병렬 언어에 대한 기대감.
성능 비교
- C++로 작성한 간단한 루프가 Bend와 유사한 성능을 보임.
- 최적화된 C++ 코드가 훨씬 빠름.
프로젝트의 발전 기대
- 자동 병렬화의 어려움을 극복한 점을 칭찬함.
- 프로젝트의 발전을 기대함.
회의적인 시각
- Bend의 제한된 DSL 특성을 지적함.
- 성능이 좋지 않다는 점을 강조함.
- 실제 고성능 병렬 컴퓨팅에서는 배열이 중요함을 언급함.
- Bend의 유용성에 대해 회의적임.
긍정적인 전망
- Bend가 GPU 활용을 극대화할 수 있는 가능성을 언급함.
- LLMs 외에도 GPU를 활용할 수 있는 다양한 가능성을 기대함.
Bend의 언어적 특성
- Bend의 간단한 사용법과 성능 향상을 칭찬함.
- 24비트 정수만 지원하는 점이 아쉬움.
- 더 높은 비트 정수 지원이 필요함을 언급함.

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