GPU-ядра на Futhark: чисто функціональне дата-паралельне прискорення

Я розробляю високопродуктивні чисельні ядра на мові Futhark — це чисто функціональна дата-паралельна мова, що компілюється в CUDA й OpenCL. Якщо у вас є гарячий цикл, симуляція або великий обсяг операцій над масивами, що впирається в процесор, я перепишу його так, щоб він рахувався на відеокарті, і вам не доведеться вручну писати жодної строки низькорівневого коду для пристрою. Futhark дає сильні гарантії: немає побічних ефектів, немає сюрпризів з алієсингом, а компілятор сам сліває map, reduce, scan і сегментні операції в щільні ядра. Звичайний порядок роботи такий. Спочатку я профілюю ваш поточний конвеєр й знаходжу ділянки, що дійсно паралельні. Потім виражаю їх на Futhark через чисто функціональні комбінатори, зберігаючи читаємість і детермінованість. Я порівнюю результат з вашою базовою версією, підбираю розміри блоків і схеми доступу до пам'яті й повторюю, поки цифри не стануть переконливими. Наприкінці я вбудовую все назад у ваш стек: Futhark генерує бібліотеку на C, а я обгортаю її так, щоб викликати з Python через ctypes або невелике розширення, або лінкую прямо в хост-програму на C або C++. За роки роботи я прискорював розрахунок опціонів методом Монте-Карло, фільтри зображень і сигналів, фізичні стенсилі, процедури лінійної алгебри й передобробку для машинного навчання. Ви отримуєте чистий вихідник, скрипт збірки, набір тестів, що зіставляють вивід GPU з еталоном, результати замірів і коротку записку про те, як перезібрати й розширити код. Опишіть завдання й цільове залізо — і я оцінюю реальне прискорення ще до старту.