随着人工智能、机器学习和高性能计算的不断发展，GPU编程的重要性日益凸显。CUDA作为NVIDIA推出的GPU编程平台，多年来一直引领着高性能计算的风潮。然而，传统的CUDA开发通常依赖于本地环境，缺乏在浏览器中运行的支持，这限制了其在云端和轻量应用中的推广应用。HipScript的出现打破了这一限制，它通过一系列先进的编译转换技术，实现了CUDA代码在网页浏览器中的无缝运行，成为GPU编程领域的一大革新。 HipScript核心依赖于chipStar、Clspv和Tint三大编译器的协同转换。首先，chipStar将原本针对HIP和CUDA的代码转换为OpenCL格式。
HIP是AMD推出的与CUDA语法及概念高度兼容的跨平台GPGPU框架，极大地简化了GPU程序的迁移。随后，Clspv将得到的OpenCL代码编译为Vulkan着色器，最后Tint进一步将Vulkan着色器转换成WebGPU兼容的WGSL代码。通过这样一条完整的技术链，HipScript让原本依赖于特定硬件和专有API的CUDA代码得以在基于WebAssembly的浏览器环境中运行，无需用户安装额外插件或者复杂的开发环境。 在支持的功能方面，HipScript已经覆盖了CUDA和HIP的核心编程特性。基本的内核启动语法得到了完整支持，允许开发者使用纯C++进行通用内核编程。静态和动态共享内存模型也被实现，使得线程块内部共享数据成为可能。
同步线程的__syncthreads函数可在一定条件下使用，有助于确保程序的正确执行顺序。此外，针对GPU调试和开发的printf和assert函数也被巧妙地集成，GPU执行时产生的调试信息被缓存并由CPU端格式化处理，极大提升了开发体验。 在内存操作层面，HipScript提供了类似hipMalloc、hipFree、hipMemcpy等基础内存分配与数据传输接口，方便应用对显存进行灵活管理和数据交换。同时，它支持__device__和__constant__变量的定义，虽然后者被合并为可读写变量，但仍保障了不同变量存储类别的基本区分。除此之外，运行时API包括了错误检测与内核启动的多样函数，确保GPU程序生命周期的完整管理。 尽管当前实现已有相当丰富的特性，但HipScript仍存在一些无法支持的功能。
比如流(streams)和图(graphs)机制暂时不可用，这限制了异步和复杂计算图的直接编写。管理式内存和异步内存传输因WebGPU和底层编译器Tint的限制被暂时搁置，尤其是64位及16位浮点数支持缺失，使得部分高精度计算受限。此外，指针的复杂操作不被支持，尤其是在结构体中的指针参数传递受限于浏览器的安全和执行环境。动态并行计算、Warp级别内置函数和一些高阶GPU库（如cuDNN、cuBLAS等）尚未得到实现。 在技术架构设计上，HipScript基于LLVM框架，通过Clang前端解析CUDA和HIP源代码，分别为GPU和CPU生成SPIR-V和WebAssembly二进制。GPU部分使用chipStar将代码转为OpenCL，再通过Clspv和Tint一层层转换至WebGPU执行环境。
CPU端则由WebAssembly运行，并实现对应的HIP API，为内核启动及资源管理提供支持。为了文件体积的控制，作者采用了LLVM的静态链接和单入口设计，避免了代码冗余与模块分离产生的包膨胀，提升了整体加载和运行效率。 在实现过程中，作者经历了诸多挑战。由于采用Wasmer WASIX作为运行时，面对JavaScript SDK在加载和缓存WASM文件方面的限制，作者设计了基于Blob URI和缓存管理的定制方案，确保浏览器能够高效获取和复用二进制资源。此外，因Chrome对同一WASM二进制的编译缓存机制，采用多Worker完全重载SDK以规避运行时“Unreachable”错误，体现出对浏览器和底层环境机制的深入理解和灵活应对。 数据存储方面，HipScript采用Cloudflare R2作为云端资源托管平台，通过GZip和Brotli压缩技术将文件体积大幅缩减，有助于提升传输速度和加载体验。
为保证压缩文件的正确交付，作者调整上传命令，利用Cache-Control:no-transform标志防止云服务对数据内容进行错误解压，进一步确保文件在浏览器端的完整性和有效性。 HipScript对GPU编程爱好者和开发者意味着新的可能性。无需依赖高端设备或复杂运行环境，CUDA代码即可便捷地部署到任何支持WebGPU的现代浏览器，实现跨平台和即时访问。教育领域能够借助HipScript搭建低门槛的GPU编程课程，开源社区也能基于此构建多样化的云端加速应用。此外，未来HipScript还具备扩展更多功能、优化性能和丰富支持库的潜力，有望成为浏览器端异构计算的标杆解决方案。 总结来看，HipScript通过多层编译转换和深度运行时整合，实现了在网页浏览器中运行CUDA代码的突破。
它不仅推动了GPU编程的普及和易用，也赋能了云端异构计算的新生态。随着WebGPU标准的持续成熟和浏览器支持的广泛普及，HipScript有望迎来更广阔的发展空间，为新一代的Web高性能计算打开无限可能。
