fn_registry/cpp/functions/gfx/gpu_reduce.md

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name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	tested	tests	test_file_path	file_path	framework	params	output
gpu_reduce	function	cpp	gfx	1.0.0	impure	GpuReduce gpu_reduce_create(int max_n_samples); float gpu_reduce_run(GpuReduce&, ReduceOp op, const Ssbo& samples, int count); float gpu_reduce_mean(GpuReduce&, const Ssbo& samples, int count); void gpu_reduce_destroy(GpuReduce&)	Reduccion paralela sobre SSBO float[]: sum, min, max, mean. Workgroup-shared tree reduction (local 256). Cada workgroup escribe un partial; reduccion final CPU-side sobre N/256 partials.	opengl compute reduce parallel gpu gfx pendiente-usar	gl_loader_cpp_gfx gpu_ssbo_cpp_gfx gpu_compute_program_cpp_gfx gpu_dispatch_cpp_gfx			false	error_go_core	GL/gl.h GL/glext.h vector algorithm limits	false			cpp/functions/gfx/gpu_reduce.cpp	opengl	name desc max_n_samples Cota maxima del N que se reducira. Dimensiona el SSBO de partials a ceil(N/256) floats. name desc op ReduceOp::Sum, Min o Max. name desc samples Ssbo float[count] (binding 0). name desc count Numero efectivo de elementos a reducir (<= max_n_samples).	Escalar reducido. Bloquea (incluye readback de los ~N/256 partials a CPU). Para N=10^6, partials = 4096 floats = 16 KB readback (microscopico).

gpu_reduce

Reduccion paralela GPU + finalizacion CPU. Util para metrics resumen sobre un SSBO de samples sin tener que leer todo el buffer a CPU.

Patron

auto r = fn::gfx::gpu_reduce_create(/*max_n=*/10'000'000);

// Tras un dispatch que llena samples_ssbo:
float total = fn::gfx::gpu_reduce_run(r, fn::gfx::ReduceOp::Sum,  samples, N);
float lo    = fn::gfx::gpu_reduce_run(r, fn::gfx::ReduceOp::Min,  samples, N);
float hi    = fn::gfx::gpu_reduce_run(r, fn::gfx::ReduceOp::Max,  samples, N);
float mean  = fn::gfx::gpu_reduce_mean(r, samples, N);

fn::gfx::gpu_reduce_destroy(r);

Performance

Workgroup-shared tree reduction: cada workgroup procesa 256 elementos en log2(256) = 8 pasos sobre shared memory (sin atomics). Para N = 10^7 son 39062 workgroups y readback de 39062 floats (152 KB) — total ~2 ms en RTX 3070.

Notas

• El readback es sincrono. Si llamas multiples reduce sobre el mismo SSBO en sucesion (sum, min, max), cada uno cuesta el round-trip. Para metrics multiple-output considerar un kernel custom que las calcule en una sola pasada.
• No incluye variance / std — depende de mean, asi que requiere dos passes. Implementarlo como funcion custom encima de este reduce.
• count <= 0 o partials vacios devuelven identidad (Sum=0, Min=+inf, Max=-inf).
• Para reducciones de uint (counts de histograma) este modulo no aplica — usar gpu_histogram_1d/2d que ya emiten counts directamente.