# Vulkan Compute 与跨平台 GPU

*Vulkan 是唯一能在所有主要平台上运行的 GPU 计算 API：NVIDIA、AMD、Intel、Apple（通过 MoltenVK）、Android，甚至浏览器（通过 WebGPU）。本文涵盖 Vulkan 架构、计算管线、使用 GLSL 编写计算着色器、GPU 计算程序的完整 C++ 设置、共享内存与同步、用于浏览器的 WebGPU，以及实际的机器学习推理示例。*

- CUDA 在 NVIDIA 硬件上主导着 ML 训练。但并非每个部署目标都有 NVIDIA GPU。移动应用运行在 Qualcomm Adreno 或 ARM Mali GPU 上。Web 应用运行在浏览器中。游戏引擎需要同时支持 AMD、Intel 和 NVIDIA。对于所有这些场景，**Vulkan** 就是答案。

- Vulkan 很冗长——一个"hello world"计算程序大约有 300 行 C++ 代码。但这种冗长是 **显式控制** 的代价：你需要自己管理每一个 GPU 资源（内存、管线、命令缓冲区）。这种控制带来了最大性能和可移植性，代价是开发速度。

## Vulkan 架构概述

- Vulkan 是由 Khronos Group（OpenGL 背后的同一组织）创建的低级 GPU API。与 CUDA（它隐藏了 GPU 资源管理）不同，Vulkan 要求你显式地管理：

    - **实例与设备**：创建 Vulkan 实例，枚举可用 GPU，并选择一个。
    - **内存**：显式分配 GPU 内存，指定内存类型（设备本地内存用于速度，主机可见内存用于 CPU 访问）。
    - **缓冲区**：创建引用已分配内存的缓冲区对象。
    - **描述符集**：将缓冲区绑定到着色器输入（类似于计算着色器的函数参数）。
    - **计算管线**：编译着色器并创建管线对象。
    - **命令缓冲区**：记录一系列 GPU 命令（绑定管线、绑定描述符、调度计算）。
    - **队列提交**：将命令缓冲区提交给 GPU 执行。
    - **同步**：使用栅栏和屏障确保正确的执行顺序。

- 这与 CUDA 的 `cudaMalloc` + 内核启动模型截然不同。在 CUDA 中，驱动程序在幕后处理大部分工作。在 Vulkan 中，你需要自己做这一切。

### 为什么如此冗长？

- Vulkan 的显式性存在有两方面原因：

    1. **驱动简化**：OpenGL 驱动极其复杂（它们必须猜测应用程序的意图并进行相应优化）。Vulkan 将该责任转移给应用程序，使驱动更精简、更可预测，并且更容易在各厂商间正确实现。

    2. **性能**：对内存布局、同步和命令批处理的显式控制使应用程序能够做出最优决策。在 CUDA 中，驱动可能会插入不必要的同步。在 Vulkan 中，你只在需要时才进行同步。

## GLSL 中的计算着色器

- **计算着色器** 是在 GPU 上运行的程序，类似于 CUDA 内核。它使用 **GLSL**（OpenGL 着色语言）编写，并编译为 **SPIR-V** 字节码（一种可移植的二进制格式）。

### 向量加法

```glsl
// add.comp — 编译命令: glslangValidator -V add.comp -o add.spv
#version 450

// 工作组大小：每个工作组有 256 个调用（= CUDA 中每块的线程数）
layout(local_size_x = 256) in;

// 缓冲区绑定（类似于内核参数）
layout(set = 0, binding = 0) buffer InputA { float a[]; };
layout(set = 0, binding = 1) buffer InputB { float b[]; };
layout(set = 0, binding = 2) buffer Output { float c[]; };

// 推送常量：小的统一数据（类似于内核参数）
layout(push_constant) uniform PushConstants {
    uint n;  // 元素数量
};

void main() {
    uint idx = gl_GlobalInvocationID.x;  // 全局线程索引
    if (idx < n) {
        c[idx] = a[idx] + b[idx];
    }
}
```

- **与 CUDA 概念的映射**：

| Vulkan | CUDA | 含义 |
|--------|------|------|
| 工作组 (Workgroup) | 块 (Block) | 可以共享内存的线程组 |
| 调用 (Invocation) | 线程 (Thread) | 单个执行单元 |
| `gl_GlobalInvocationID` | `blockIdx * blockDim + threadIdx` | 全局线程索引 |
| `gl_LocalInvocationID` | `threadIdx` | 工作组内的线程索引 |
| `gl_WorkGroupID` | `blockIdx` | 工作组索引 |
| `local_size_x` | `blockDim.x` | 每工作组的线程数 |
| 存储缓冲区 | 全局内存 | 可读写的 GPU 内存 |
| 共享内存 (`shared`) | `__shared__` | 每工作组的高速内存 |
| 推送常量 | 内核参数 | 小的统一数据 |

### 使用共享内存的 ReLU

```glsl
// relu_shared.comp
#version 450

layout(local_size_x = 256) in;

layout(set = 0, binding = 0) buffer Input  { float input_data[]; };
layout(set = 0, binding = 1) buffer Output { float output_data[]; };

layout(push_constant) uniform PushConstants { uint n; };

// 共享内存（等同于 CUDA 的 __shared__）
shared float tile[256];

void main() {
    uint gid = gl_GlobalInvocationID.x;
    uint lid = gl_LocalInvocationID.x;

    // 加载到共享内存
    if (gid < n) {
        tile[lid] = input_data[gid];
    }

    // 屏障：等待工作组中所有调用完成加载
    barrier();  // 等同于 CUDA 的 __syncthreads()

    // 计算 ReLU
    if (gid < n) {
        output_data[gid] = max(tile[lid], 0.0);
    }
}
```

- 对于 ReLU，共享内存并非严格必要（该操作是按元素进行的）。但这演示了基本模式：加载到共享内存 → 屏障 → 计算 → 存储。对于需要相邻线程数据的操作（卷积、归约、softmax），共享内存是必不可少的。

### 并行归约（求和）

```glsl
// reduce_sum.comp
#version 450

layout(local_size_x = 256) in;

layout(set = 0, binding = 0) buffer Input  { float input_data[]; };
layout(set = 0, binding = 1) buffer Output { float partial_sums[]; };

layout(push_constant) uniform PushConstants { uint n; };

shared float sdata[256];

void main() {
    uint gid = gl_GlobalInvocationID.x;
    uint lid = gl_LocalInvocationID.x;
    uint wgid = gl_WorkGroupID.x;

    // 加载到共享内存
    sdata[lid] = (gid < n) ? input_data[gid] : 0.0;
    barrier();

    // 工作组内的树形归约
    for (uint stride = 128; stride > 0; stride >>= 1) {
        if (lid < stride) {
            sdata[lid] += sdata[lid + stride];
        }
        barrier();
    }

    // 线程 0 写入工作组的局部和
    if (lid == 0) {
        partial_sums[wgid] = sdata[0];
    }
}
```

- 这是经典的并行归约模式（与 CUDA 相同）。每个工作组产生一个局部和。第二次调度将这些局部和归约为最终结果。树形归约每一步将活跃线程减半：256 → 128 → 64 → ... → 1。

### 使用分块的矩阵乘法

```glsl
// matmul_tiled.comp
#version 450

#define TILE_SIZE 16

layout(local_size_x = TILE_SIZE, local_size_y = TILE_SIZE) in;

layout(set = 0, binding = 0) buffer MatA { float A[]; };
layout(set = 0, binding = 1) buffer MatB { float B[]; };
layout(set = 0, binding = 2) buffer MatC { float C[]; };

layout(push_constant) uniform PushConstants {
    uint M, N, K;
};

shared float tileA[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
shared float tileB[TILE_SIZE][TILE_SIZE];

void main() {
    uint row = gl_GlobalInvocationID.y;
    uint col = gl_GlobalInvocationID.x;
    uint lr = gl_LocalInvocationID.y;
    uint lc = gl_LocalInvocationID.x;

    float sum = 0.0;

    for (uint t = 0; t < (K + TILE_SIZE - 1) / TILE_SIZE; t++) {
        // 将 A 和 B 的分块加载到共享内存中
        uint aCol = t * TILE_SIZE + lc;
        uint bRow = t * TILE_SIZE + lr;

        tileA[lr][lc] = (row < M && aCol < K) ? A[row * K + aCol] : 0.0;
        tileB[lr][lc] = (bRow < K && col < N) ? B[bRow * N + col] : 0.0;

        barrier();

        // 计算部分点积
        for (uint k = 0; k < TILE_SIZE; k++) {
            sum += tileA[lr][k] * tileB[k][lc];
        }

        barrier();
    }

    if (row < M && col < N) {
        C[row * N + col] = sum;
    }
}
```

- 这与 CUDA 版本（文件 04）中的分块算法相同，只是用了 GLSL 语法。概念完全一样：将分块加载到共享内存，屏障，计算，屏障，重复。

## C++ Vulkan 设置

- 计算着色器是简单的部分。困难的部分是创建 Vulkan 实例、分配内存、绑定缓冲区和提交命令的 C++ 样板代码。以下是完整管线的精简版本：

```cpp
// vulkan_compute.cpp — 一个最小但完整的 Vulkan 计算示例
// 编译命令: g++ -O3 -o vulkan_compute vulkan_compute.cpp -lvulkan
// 要求: 已安装 Vulkan SDK，已从 add.comp 编译 add.spv

#include <vulkan/vulkan.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <cassert>

// 辅助函数：读取 SPIR-V 文件
std::vector<uint32_t> readSPIRV(const std::string& filename) {
    std::ifstream file(filename, std::ios::ate | std::ios::binary);
    size_t fileSize = file.tellg();
    std::vector<uint32_t> buffer(fileSize / sizeof(uint32_t));
    file.seekg(0);
    file.read(reinterpret_cast<char*>(buffer.data()), fileSize);
    return buffer;
}

int main() {
    const uint32_t N = 1024;
    const size_t bufferSize = N * sizeof(float);

    // ========== 1. 创建 Vulkan 实例 ==========
    VkApplicationInfo appInfo{};
    appInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_APPLICATION_INFO;
    appInfo.apiVersion = VK_API_VERSION_1_2;

    VkInstanceCreateInfo instanceInfo{};
    instanceInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_INSTANCE_CREATE_INFO;
    instanceInfo.pApplicationInfo = &appInfo;

    VkInstance instance;
    vkCreateInstance(&instanceInfo, nullptr, &instance);

    // ========== 2. 选择物理设备 (GPU) ==========
    uint32_t deviceCount = 0;
    vkEnumeratePhysicalDevices(instance, &deviceCount, nullptr);
    std::vector<VkPhysicalDevice> devices(deviceCount);
    vkEnumeratePhysicalDevices(instance, &deviceCount, devices.data());
    VkPhysicalDevice physicalDevice = devices[0];  // 使用第一个 GPU

    // 打印 GPU 名称
    VkPhysicalDeviceProperties props;
    vkGetPhysicalDeviceProperties(physicalDevice, &props);
    std::cout << "使用的 GPU: " << props.deviceName << "\n";

    // ========== 3. 查找计算队列族 ==========
    uint32_t queueFamilyCount = 0;
    vkGetPhysicalDeviceQueueFamilyProperties(physicalDevice, &queueFamilyCount, nullptr);
    std::vector<VkQueueFamilyProperties> queueFamilies(queueFamilyCount);
    vkGetPhysicalDeviceQueueFamilyProperties(physicalDevice, &queueFamilyCount, queueFamilies.data());

    uint32_t computeFamily = 0;
    for (uint32_t i = 0; i < queueFamilyCount; i++) {
        if (queueFamilies[i].queueFlags & VK_QUEUE_COMPUTE_BIT) {
            computeFamily = i;
            break;
        }
    }

    // ========== 4. 创建逻辑设备和队列 ==========
    float queuePriority = 1.0f;
    VkDeviceQueueCreateInfo queueInfo{};
    queueInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_DEVICE_QUEUE_CREATE_INFO;
    queueInfo.queueFamilyIndex = computeFamily;
    queueInfo.queueCount = 1;
    queueInfo.pQueuePriorities = &queuePriority;

    VkDeviceCreateInfo deviceInfo{};
    deviceInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_DEVICE_CREATE_INFO;
    deviceInfo.queueCreateInfoCount = 1;
    deviceInfo.pQueueCreateInfos = &queueInfo;

    VkDevice device;
    vkCreateDevice(physicalDevice, &deviceInfo, nullptr, &device);

    VkQueue computeQueue;
    vkGetDeviceQueue(device, computeFamily, 0, &computeQueue);

    // ========== 5. 分配缓冲区 (A, B, C) ==========
    // 为简洁起见，这里使用主机可见内存（较慢但更简单）
    auto createBuffer = [&](VkBuffer& buffer, VkDeviceMemory& memory) {
        VkBufferCreateInfo bufInfo{};
        bufInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_BUFFER_CREATE_INFO;
        bufInfo.size = bufferSize;
        bufInfo.usage = VK_BUFFER_USAGE_STORAGE_BUFFER_BIT;
        vkCreateBuffer(device, &bufInfo, nullptr, &buffer);

        VkMemoryRequirements memReqs;
        vkGetBufferMemoryRequirements(device, buffer, &memReqs);

        // 查找主机可见的内存类型
        VkPhysicalDeviceMemoryProperties memProps;
        vkGetPhysicalDeviceMemoryProperties(physicalDevice, &memProps);
        uint32_t memType = 0;
        for (uint32_t i = 0; i < memProps.memoryTypeCount; i++) {
            if ((memReqs.memoryTypeBits & (1 << i)) &&
                (memProps.memoryTypes[i].propertyFlags &
                 (VK_MEMORY_PROPERTY_HOST_VISIBLE_BIT | VK_MEMORY_PROPERTY_HOST_COHERENT_BIT))) {
                memType = i;
                break;
            }
        }

        VkMemoryAllocateInfo allocInfo{};
        allocInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_MEMORY_ALLOCATE_INFO;
        allocInfo.allocationSize = memReqs.size;
        allocInfo.memoryTypeIndex = memType;
        vkAllocateMemory(device, &allocInfo, nullptr, &memory);
        vkBindBufferMemory(device, buffer, memory, 0);
    };

    VkBuffer bufA, bufB, bufC;
    VkDeviceMemory memA, memB, memC;
    createBuffer(bufA, memA);
    createBuffer(bufB, memB);
    createBuffer(bufC, memC);

    // ========== 6. 填充输入缓冲区 ==========
    float* ptrA;
    vkMapMemory(device, memA, 0, bufferSize, 0, (void**)&ptrA);
    for (uint32_t i = 0; i < N; i++) ptrA[i] = 1.0f;
    vkUnmapMemory(device, memA);

    float* ptrB;
    vkMapMemory(device, memB, 0, bufferSize, 0, (void**)&ptrB);
    for (uint32_t i = 0; i < N; i++) ptrB[i] = 2.0f;
    vkUnmapMemory(device, memB);

    // ========== 7. 创建计算管线 ==========
    auto spirvCode = readSPIRV("add.spv");
    VkShaderModuleCreateInfo shaderInfo{};
    shaderInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_SHADER_MODULE_CREATE_INFO;
    shaderInfo.codeSize = spirvCode.size() * sizeof(uint32_t);
    shaderInfo.pCode = spirvCode.data();
    VkShaderModule shaderModule;
    vkCreateShaderModule(device, &shaderInfo, nullptr, &shaderModule);

    // 描述符集布局（告诉 Vulkan 缓冲区绑定的信息）
    VkDescriptorSetLayoutBinding bindings[3] = {};
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        bindings[i].binding = i;
        bindings[i].descriptorType = VK_DESCRIPTOR_TYPE_STORAGE_BUFFER;
        bindings[i].descriptorCount = 1;
        bindings[i].stageFlags = VK_SHADER_STAGE_COMPUTE_BIT;
    }

    VkDescriptorSetLayoutCreateInfo layoutInfo{};
    layoutInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_DESCRIPTOR_SET_LAYOUT_CREATE_INFO;
    layoutInfo.bindingCount = 3;
    layoutInfo.pBindings = bindings;
    VkDescriptorSetLayout descLayout;
    vkCreateDescriptorSetLayout(device, &layoutInfo, nullptr, &descLayout);

    // 推送常量范围
    VkPushConstantRange pushRange{};
    pushRange.stageFlags = VK_SHADER_STAGE_COMPUTE_BIT;
    pushRange.offset = 0;
    pushRange.size = sizeof(uint32_t);

    // 管线布局
    VkPipelineLayoutCreateInfo pipeLayoutInfo{};
    pipeLayoutInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_PIPELINE_LAYOUT_CREATE_INFO;
    pipeLayoutInfo.setLayoutCount = 1;
    pipeLayoutInfo.pSetLayouts = &descLayout;
    pipeLayoutInfo.pushConstantRangeCount = 1;
    pipeLayoutInfo.pPushConstantRanges = &pushRange;
    VkPipelineLayout pipelineLayout;
    vkCreatePipelineLayout(device, &pipeLayoutInfo, nullptr, &pipelineLayout);

    // 计算管线
    VkComputePipelineCreateInfo pipeInfo{};
    pipeInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_COMPUTE_PIPELINE_CREATE_INFO;
    pipeInfo.stage.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_PIPELINE_SHADER_STAGE_CREATE_INFO;
    pipeInfo.stage.stage = VK_SHADER_STAGE_COMPUTE_BIT;
    pipeInfo.stage.module = shaderModule;
    pipeInfo.stage.pName = "main";
    pipeInfo.layout = pipelineLayout;
    VkPipeline pipeline;
    vkCreateComputePipelines(device, VK_NULL_HANDLE, 1, &pipeInfo, nullptr, &pipeline);

    // ========== 8. 描述符集（将缓冲区绑定到着色器） ==========
    VkDescriptorPoolSize poolSize{};
    poolSize.type = VK_DESCRIPTOR_TYPE_STORAGE_BUFFER;
    poolSize.descriptorCount = 3;

    VkDescriptorPoolCreateInfo poolInfo{};
    poolInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_DESCRIPTOR_POOL_CREATE_INFO;
    poolInfo.maxSets = 1;
    poolInfo.poolSizeCount = 1;
    poolInfo.pPoolSizes = &poolSize;
    VkDescriptorPool descPool;
    vkCreateDescriptorPool(device, &poolInfo, nullptr, &descPool);

    VkDescriptorSetAllocateInfo descAllocInfo{};
    descAllocInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_DESCRIPTOR_SET_ALLOCATE_INFO;
    descAllocInfo.descriptorPool = descPool;
    descAllocInfo.descriptorSetCount = 1;
    descAllocInfo.pSetLayouts = &descLayout;
    VkDescriptorSet descSet;
    vkAllocateDescriptorSets(device, &descAllocInfo, &descSet);

    // 将缓冲区引用写入描述符集
    VkDescriptorBufferInfo bufInfos[3] = {
        {bufA, 0, bufferSize}, {bufB, 0, bufferSize}, {bufC, 0, bufferSize}
    };
    VkWriteDescriptorSet writes[3] = {};
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        writes[i].sType = VK_STRUCTURE_TYPE_WRITE_DESCRIPTOR_SET;
        writes[i].dstSet = descSet;
        writes[i].dstBinding = i;
        writes[i].descriptorCount = 1;
        writes[i].descriptorType = VK_DESCRIPTOR_TYPE_STORAGE_BUFFER;
        writes[i].pBufferInfo = &bufInfos[i];
    }
    vkUpdateDescriptorSets(device, 3, writes, 0, nullptr);

    // ========== 9. 记录和提交命令缓冲区 ==========
    VkCommandPoolCreateInfo cmdPoolInfo{};
    cmdPoolInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_COMMAND_POOL_CREATE_INFO;
    cmdPoolInfo.queueFamilyIndex = computeFamily;
    VkCommandPool cmdPool;
    vkCreateCommandPool(device, &cmdPoolInfo, nullptr, &cmdPool);

    VkCommandBufferAllocateInfo cmdAllocInfo{};
    cmdAllocInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_COMMAND_BUFFER_ALLOCATE_INFO;
    cmdAllocInfo.commandPool = cmdPool;
    cmdAllocInfo.level = VK_COMMAND_BUFFER_LEVEL_PRIMARY;
    cmdAllocInfo.commandBufferCount = 1;
    VkCommandBuffer cmdBuf;
    vkAllocateCommandBuffers(device, &cmdAllocInfo, &cmdBuf);

    VkCommandBufferBeginInfo beginInfo{};
    beginInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_COMMAND_BUFFER_BEGIN_INFO;
    vkBeginCommandBuffer(cmdBuf, &beginInfo);

    vkCmdBindPipeline(cmdBuf, VK_PIPELINE_BIND_POINT_COMPUTE, pipeline);
    vkCmdBindDescriptorSets(cmdBuf, VK_PIPELINE_BIND_POINT_COMPUTE,
                            pipelineLayout, 0, 1, &descSet, 0, nullptr);
    vkCmdPushConstants(cmdBuf, pipelineLayout, VK_SHADER_STAGE_COMPUTE_BIT,
                       0, sizeof(uint32_t), &N);
    vkCmdDispatch(cmdBuf, (N + 255) / 256, 1, 1);  // 启动工作组

    vkEndCommandBuffer(cmdBuf);

    // 提交
    VkFenceCreateInfo fenceInfo{};
    fenceInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_FENCE_CREATE_INFO;
    VkFence fence;
    vkCreateFence(device, &fenceInfo, nullptr, &fence);

    VkSubmitInfo submitInfo{};
    submitInfo.sType = VK_STRUCTURE_TYPE_SUBMIT_INFO;
    submitInfo.commandBufferCount = 1;
    submitInfo.pCommandBuffers = &cmdBuf;
    vkQueueSubmit(computeQueue, 1, &submitInfo, fence);
    vkWaitForFences(device, 1, &fence, VK_TRUE, UINT64_MAX);

    // ========== 10. 读取结果 ==========
    float* ptrC;
    vkMapMemory(device, memC, 0, bufferSize, 0, (void**)&ptrC);
    std::cout << "结果: c[0]=" << ptrC[0] << " c[1]=" << ptrC[1]
              << " (期望值 3.0)\n";
    bool correct = true;
    for (uint32_t i = 0; i < N; i++) {
        if (ptrC[i] != 3.0f) { correct = false; break; }
    }
    std::cout << (correct ? "全部正确" : "发现错误") << "\n";
    vkUnmapMemory(device, memC);

    // ========== 清理（简写） ==========
    vkDestroyFence(device, fence, nullptr);
    vkDestroyCommandPool(device, cmdPool, nullptr);
    vkDestroyPipeline(device, pipeline, nullptr);
    vkDestroyPipelineLayout(device, pipelineLayout, nullptr);
    vkDestroyDescriptorPool(device, descPool, nullptr);
    vkDestroyDescriptorSetLayout(device, descLayout, nullptr);
    vkDestroyShaderModule(device, shaderModule, nullptr);
    vkDestroyBuffer(device, bufA, nullptr); vkFreeMemory(device, memA, nullptr);
    vkDestroyBuffer(device, bufB, nullptr); vkFreeMemory(device, memB, nullptr);
    vkDestroyBuffer(device, bufC, nullptr); vkFreeMemory(device, memC, nullptr);
    vkDestroyDevice(device, nullptr);
    vkDestroyInstance(instance, nullptr);

    return 0;
}
```

- **是的，向量加法就需要大约 200 行代码。** 相比之下 CUDA 只需要大约 30 行。这就是显式性的代价。但请注意：每一行都有其目的。没有隐藏的驱动决策，没有隐式同步，没有意外的内存分配。你控制一切。

- 在实践中，你可以将这些样板代码封装到辅助库中（或使用现有的库，如 **vk-bootstrap**、用于内存分配的 **VMA**，或专注于 ML 的 Vulkan 计算库 **kompute**）。

## Kompute：为 ML 简化的 Vulkan

- **Kompute** 是一个开源 C++ 库，封装了 Vulkan 用于 GPU 计算的样板代码。同样的向量加法变成：

```cpp
#include <kompute/Kompute.hpp>

int main() {
    kp::Manager mgr;

    auto tensorA = mgr.tensor({1, 1, 1, 1, 1});
    auto tensorB = mgr.tensor({2, 2, 2, 2, 2});
    auto tensorC = mgr.tensor({0, 0, 0, 0, 0});

    std::string shader = R"(
        #version 450
        layout(local_size_x = 1) in;
        layout(set=0, binding=0) buffer A { float a[]; };
        layout(set=0, binding=1) buffer B { float b[]; };
        layout(set=0, binding=2) buffer C { float c[]; };
        void main() {
            uint i = gl_GlobalInvocationID.x;
            c[i] = a[i] + b[i];
        }
    )";

    auto algorithm = mgr.algorithm({tensorA, tensorB, tensorC},
                                     kompute::Shader::compile_source(shader));

    mgr.sequence()
        ->record<kp::OpTensorSyncDevice>({tensorA, tensorB, tensorC})
        ->record<kp::OpAlgoDispatch>(algorithm)
        ->record<kp::OpTensorSyncLocal>({tensorC})
        ->eval();

    // tensorC 现在包含 [3, 3, 3, 3, 3]
}
```

- 可读性强多了。Kompute 处理实例创建、设备选择、内存分配、描述符集和命令缓冲区管理。你只需关注着色器和数据。

## WebGPU：浏览器中的 GPU 计算

- **WebGPU** 是 WebGL 的继任者，提供从 JavaScript 访问现代 GPU 的能力。它基于 Vulkan（Linux/Android）、Metal（macOS/iOS）和 DirectX 12（Windows）构建，抽象了平台差异。

- WebGPU 使用 **WGSL**（WebGPU 着色语言）而非 GLSL：

```wgsl
// add.wgsl — WebGPU 计算着色器
@group(0) @binding(0) var<storage, read> a: array<f32>;
@group(0) @binding(1) var<storage, read> b: array<f32>;
@group(0) @binding(2) var<storage, read_write> c: array<f32>;

@compute @workgroup_size(256)
fn main(@builtin(global_invocation_id) id: vec3<u32>) {
    let i = id.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}
```

- **JavaScript 设置**（精简版）：

```javascript
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 创建缓冲区
const bufferA = device.createBuffer({ size: N * 4, usage: GPUBufferUsage.STORAGE, mappedAtCreation: true });
new Float32Array(bufferA.getMappedRange()).fill(1.0);
bufferA.unmap();

// ...（B 和 C 类似）

// 从 WGSL 着色器创建管线
const pipeline = device.createComputePipeline({
    layout: 'auto',
    compute: { module: device.createShaderModule({ code: wgslSource }), entryPoint: 'main' }
});

// 调度
const encoder = device.createCommandEncoder();
const pass = encoder.beginComputePass();
pass.setPipeline(pipeline);
pass.setBindGroup(0, bindGroup);
pass.dispatchWorkgroups(Math.ceil(N / 256));
pass.end();
device.queue.submit([encoder.finish()]);
```

- **为什么 WebGPU 对 ML 很重要**：在浏览器中运行推理意味着没有服务器成本、没有延迟，且用户数据永远不会离开设备。像 **ONNX Runtime Web** 和 **Transformers.js** 这样的库使用 WebGPU 完全在客户端运行模型（包括小型 LLM）。

## 何时使用 Vulkan

| 场景 | 使用 Vulkan？ | 原因 / 替代方案 |
|------|-------------|----------------|
| ML 训练 | 否 | CUDA/Triton 在 NVIDIA 上更简单更快速 |
| NVIDIA GPU 上的推理 | 否 | TensorRT 或 CUDA 更好 |
| AMD/Intel GPU 上的推理 | **是** | 唯一跨厂商的 GPU 计算选项 |
| 移动端推理（Android） | **是** | Vulkan 是 Android 上的标准 GPU API |
| 移动端推理（iOS） | 否 | 直接使用 Metal（MoltenVK 增加开销） |
| 浏览器推理 | **WebGPU** | 基于 Vulkan/Metal/DX12 |
| 游戏引擎 + ML | **是** | 引擎已使用 Vulkan 进行渲染 |
| 跨平台库 | **是** | 一套代码支持所有 GPU 厂商 |
| 学习 GPU 编程 | 视情况而定 | CUDA 更容易上手；Vulkan 能学到更多 |

## 编码任务（使用 g++ -lvulkan 编译，需要 Vulkan SDK）

1. 编译并运行上面的向量加法示例。修改着色器以计算 `c[i] = a[i] * b[i] + a[i]`（融合乘加）并验证结果。

2. 编写一个计算着色器，使用共享内存对一行数据应用 softmax（包括最大值和求和归约步骤）。用已知值进行测试。

```glsl
// softmax.comp — 编译命令: glslangValidator -V softmax.comp -o softmax.spv
#version 450

#define WG_SIZE 256

layout(local_size_x = WG_SIZE) in;

layout(set = 0, binding = 0) buffer Input  { float input_data[]; };
layout(set = 0, binding = 1) buffer Output { float output_data[]; };

layout(push_constant) uniform PC { uint n; };

shared float sdata[WG_SIZE];

void main() {
    uint gid = gl_GlobalInvocationID.x;
    uint lid = gl_LocalInvocationID.x;

    // 步骤 1：找最大值（数值稳定性）
    sdata[lid] = (gid < n) ? input_data[gid] : -1e30;
    barrier();
    for (uint s = WG_SIZE / 2; s > 0; s >>= 1) {
        if (lid < s) sdata[lid] = max(sdata[lid], sdata[lid + s]);
        barrier();
    }
    float maxVal = sdata[0];
    barrier();

    // 步骤 2：计算 exp(x - max)
    float expVal = (gid < n) ? exp(input_data[gid] - maxVal) : 0.0;
    sdata[lid] = expVal;
    barrier();

    // 步骤 3：exp 值求和
    for (uint s = WG_SIZE / 2; s > 0; s >>= 1) {
        if (lid < s) sdata[lid] += sdata[lid + s];
        barrier();
    }
    float sumExp = sdata[0];

    // 步骤 4：归一化
    if (gid < n) {
        output_data[gid] = expVal / sumExp;
    }
}
```

3. 修改 C++ 宿主代码以对计算着色器进行基准测试：使用 Vulkan 时间戳查询或 CPU 端栅栏对调度（排除设置阶段）计时，并计算以 GB/s 为单位的实际带宽。
