介绍5款js调用webgpu的库

介绍5款js调用webgpu的库

随着Web应用程序变得更加复杂和需求更高，传统的JavaScript单线程执行模型在处理大规模并行计算方面显得力不从心。为了充分发挥现代GPU的强大并行计算能力，WebGPU应运而生。WebGPU是一种新兴的图形和计算API，旨在为Web浏览器提供更直接、更底层的硬件访问，以实现更高效的图形和计算处理。

JavaScript是Web开发中最常用的编程语言之一，但其传统的单线程执行模型限制了在浏览器中进行大规模并行计算的效率。为了解决这一问题，WebGPU的引入为JavaScript开发者提供了使用GPU进行并行计算的机会。通过WebGPU，开发者可以更直接地利用GPU的并行计算能力，从而在浏览器中执行更为复杂和高性能的计算任务。

在这个背景下，JavaScript调用WebGPU成为一种新兴的技术趋势。通过JavaScript调用WebGPU，开发者可以在Web应用中利用硬件加速，实现更快速、更高效的图形渲染和计算。这对于需要处理大规模数据、进行复杂图形处理或实现实时性能要求的应用场景具有重要意义。因此，深入理解并灵活运用JavaScript调用WebGPU的技术成为开发者提升Web应用性能的关键一环。

今天介绍5款js调用webgpu的库

 

GPU.js：JavaScript加速库

GPU.js是一款用于Web和Node.js中的通用GPU计算（GPGPU）的JavaScript加速库。它能够自动将简单的JavaScript函数转换为着色器语言并编译，以在目标GPU上运行。如果GPU不可用，这些函数仍将在常规JavaScript中运行。在GPU.js中，底层环境的选择具有完整的机制，能够在浏览器和Node.js环境中进行自动判断。例如，在Web浏览器中，当WebGL2可用时，将使用WebGL2；当WebGL2不可用时，将使用WebGL1；当WebGL1不可用时，将使用CPU。对于Node.js环境，当HeadlessGL可用时，将使用HeadlessGL；当HeadlessGL不可用时，将使用CPU。以下是使用GPU.js的简单示例：

import { GPU } from 'gpu.js';
const gpu = new GPU();
const multiplyMatrix = gpu.createKernel(function(a: number[][], b: number[][]) {
  let sum = 0;
  for (let i = 0; i < 512; i++) {
    sum += a[this.thread.y][i] * b[i][this.thread.x];
  }
  return sum;
}).setOutput([512, 512]);

const c = multiplyMatrix(a, b) as number[][];

目前，GPU.js在GitHub上以MIT协议开源，拥有超过14.8k的星标、1k的派生项目，是一个备受关注的前端开源项目。

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