回答

在 Rust 中进行 GPU 运算开发，可以利用以下几种主要的工具和框架：

1. rust-gpu 项目

简介：rust-gpu 是由 Embark Studios 维护的一个项目，旨在将 Rust 编译为 SPIR-V（Vulkan 和 OpenCL 的中间语言标准）。这个项目允许开发者使用 Rust 语言编写 GPU 着色器程序。

示例代码：

use glam::{Vec3, Vec4, vec2, vec3};

#[spirv(fragment)]
pub fn main(
    #[spirv(frag_coord)] in_frag_coord: &Vec4,
    #[spirv(push_constant)] constants: &ShaderConstants,
    output: &mut Vec4,
) {
    let frag_coord = vec2(in_frag_coord.x, in_frag_coord.y);
    let mut uv = (frag_coord - 0.5 * vec2(constants.width as f32, constants.height as f32))
        / constants.height as f32;
    uv.y = -uv.y;

    let eye_pos = vec3(0.0, 0.0997, 0.2);
    let sun_pos = vec3(0.0, 75.0, -1000.0);
    let dir = get_ray_dir(uv, eye_pos, sun_pos);

    // evaluate Preetham sky model
    let color = sky(dir, sun_pos);

    *output = tonemap(color).extend(1.0)
}

更多信息：rust-gpu GitHub

2. wgpu

简介：wgpu 是一个基于 WebGPU API 的安全且可移植的图形库，适用于通用图形和 GPU 计算。它支持 Vulkan、Metal、DirectX 12 和 OpenGL ES 等多种后端。

特点：

支持多种后端（Vulkan、Metal、DirectX 12、OpenGL ES）提供跨平台的图形和计算 API适用于 WebAssembly 环境

示例代码：

use wgpu::util::DeviceExt;

async fn run() {
    let instance = wgpu::Instance::new(wgpu::Backends::all());
    let adapter = instance.request_adapter(&wgpu::RequestAdapterOptions::default()).await.unwrap();
    let (device, queue) = adapter.request_device(&wgpu::DeviceDescriptor::default(), None).await.unwrap();

    // 创建缓冲区、着色器模块等
    // ...
}

更多信息：wgpu 官方网站

3. Candle

简介：Candle 是由 Hugging Face 开发的高性能机器学习框架，支持多种后端，包括针对 x86 架构优化的 CPU 后端、CUDA GPU 后端等。

特点：

高性能机器学习框架支持多种后端（CPU、CUDA、WASM）易于使用和集成

更多信息：Candle GitHub

4. Rust CUDA 项目

简介：Rust CUDA 项目提供了将 Rust 编译为 PTX 代码的工具，以及使用现有 CUDA 库的 crate。该项目旨在使 Rust 成为用于快速 GPU 计算的 Tier-1 语言。

示例代码：

extern crate cuda;

use cuda::runtime::{CudaDevice, CudaStream};

fn main() {
    let device = CudaDevice::new(0).unwrap();
    let stream = CudaStream::new().unwrap();

    // CUDA 内核调用和其他操作
    // ...
}

更多信息：Rust CUDA GitHub

这些工具和框架为 Rust 开发者提供了强大的工具，以便在 GPU 上进行高效的计算和图形渲染。你可以根据具体需求选择合适的项目进行研究和应用。