¿Alguna vez has intentado escribir un kernel en CUDA y has sentido que estabas intentando invocar a una deidad antigua con sacrificios de punteros y gestión de memoria compartida? No estás solo. Programar para GPUs ha sido, históricamente, una disciplina para masoquistas o para mentes privilegiadas con una paciencia infinita. Sin embargo, un grupo de mentes brillantes en Stanford ha decidido que ya basta de sufrir. Su respuesta se llama Braid, y promete ser al mundo de la computación paralela lo que Python fue al scripting: una bendición de legibilidad y eficiencia.
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