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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)怎么使用GPU.js改善JavaScript性能，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站建設(shè)由有經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)站設(shè)計(jì)師、開(kāi)發(fā)人員和項(xiàng)目經(jīng)理組成的專業(yè)建站團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)網(wǎng)站視覺(jué)設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)優(yōu)化、交互設(shè)計(jì)和前端開(kāi)發(fā)等方面的工作，以確保網(wǎng)站外觀精美、做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)易于使用并且具有良好的響應(yīng)性。
使用GPU.js改善JavaScript性能
你是否曾經(jīng)嘗試過(guò)運(yùn)行復(fù)雜的計(jì)算，卻發(fā)現(xiàn)它需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間，并且拖慢了你的進(jìn)程?
有很多方法可以解決這個(gè)問(wèn)題，例如使用web worker或后臺(tái)線程。GPU減輕了CPU的處理負(fù)荷，給了CPU更多的空間來(lái)處理其他進(jìn)程。同時(shí)，web worker仍然運(yùn)行在CPU上，但是運(yùn)行在不同的線程上。
在該初學(xué)者指南中，我們將演示如何使用GPU.js執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算并提高JavaScript應(yīng)用的性能。
什么是GPU.js?
GPU.js是一個(gè)針對(duì)Web和Node.js構(gòu)建的JavaScript加速庫(kù)，用于在圖形處理單元(GPGPU)上進(jìn)行通用編程，它使你可以將復(fù)雜且耗時(shí)的計(jì)算移交給GPU而不是CPU，以實(shí)現(xiàn)更快的計(jì)算和操作。還有一個(gè)備用選項(xiàng)：在系統(tǒng)上沒(méi)有GPU的情況下，這些功能仍將在常規(guī)JavaScript引擎上運(yùn)行。
當(dāng)你要執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算時(shí)，實(shí)質(zhì)上是將這種負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移給系統(tǒng)的GPU而不是CPU，從而增加了處理速度和時(shí)間。
高性能計(jì)算是使用GPU.js的主要優(yōu)勢(shì)之一。如果你想在瀏覽器中進(jìn)行并行計(jì)算，而不了解WebGL，那么GPU.js是一個(gè)適合你的庫(kù)。
為什么要使用GPU.js
為什么要使用GPU執(zhí)行復(fù)雜的計(jì)算的原因不勝枚舉，有太多的原因無(wú)法在一篇文章中探討。以下是使用GPU的一些最值得注意的好處。
GPU可用于執(zhí)行大規(guī)模并行GPGPU計(jì)算。這是需要異步完成的計(jì)算類型
當(dāng)系統(tǒng)中沒(méi)有GPU時(shí)，它會(huì)優(yōu)雅地退回到JavaScript
GPU當(dāng)前在瀏覽器和Node.js上運(yùn)行，非常適合通過(guò)大量計(jì)算來(lái)加速網(wǎng)站
GPU.js是在考慮JavaScript的情況下構(gòu)建的，因此這些功能均使用合法的JavaScript語(yǔ)法
如果你認(rèn)為你的處理器可以勝任，你不需要GPU.js，看看下面這個(gè)GPU和CPU運(yùn)行計(jì)算的結(jié)果。
如你所見(jiàn)，GPU比CPU快22.97倍。
GPU.js的工作方式
考慮到這種速度水平，JavaScript生態(tài)系統(tǒng)仿佛得到了一個(gè)可以乘坐的火箭。GPU可以幫助網(wǎng)站更快地加載，特別是必須在首頁(yè)上執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算的網(wǎng)站。你不再需要擔(dān)心使用后臺(tái)線程和加載器，因?yàn)镚PU運(yùn)行計(jì)算的速度是普通CPU的22.97倍。
gpu.createKernel 方法創(chuàng)建了一個(gè)從JavaScript函數(shù)移植過(guò)來(lái)的GPU加速內(nèi)核。
與GPU并行運(yùn)行內(nèi)核函數(shù)會(huì)導(dǎo)致更快的計(jì)算速度——快1-15倍，這取決于你的硬件。
GPU.js入門(mén)
為了展示如何使用GPU.js更快地計(jì)算復(fù)雜的計(jì)算，讓我們快速啟動(dòng)一個(gè)實(shí)際的演示。
安裝
sudo apt install mesa-common-dev libxi-dev // using Linux
npm
npm install gpu.js --save // OR yarn add gpu.js
在你的Node項(xiàng)目中要導(dǎo)入GPU.js。
import { GPU } from ('gpu.js') // OR const { GPU } = require('gpu.js') const gpu = new GPU();
乘法演示
在下面的示例中，計(jì)算是在GPU上并行完成的。
首先，生成大量數(shù)據(jù)。
const getArrayValues = () => { // 在此處創(chuàng)建2D arrary const values = [[], []] // 將值插入第一個(gè)數(shù)組 for (let y = 0; y < 600; y++){ values[0].push([]) values[1].push([]) // 將值插入第二個(gè)數(shù)組 for (let x = 0; x < 600; x++){ values\[0\][y].push(Math.random()) values\[1\][y].push(Math.random()) } } // 返回填充數(shù)組 return values }
創(chuàng)建內(nèi)核(運(yùn)行在GPU上的函數(shù)的另一個(gè)詞)。
const gpu = new GPU(); // 使用 `createKernel()` 方法將數(shù)組相乘 const multiplyLargeValues = gpu.createKernel(function(a, b) { let sum = 0; for (let i = 0; i < 600; i++) { sum += a\[this.thread.y\][i] * b\[i\][this.thread.x]; } return sum; }).setOutput([600, 600])
使用矩陣作為參數(shù)調(diào)用內(nèi)核。
const largeArray = getArrayValues() const out = multiplyLargeValues(largeArray[0], largeArray[1])
輸出
console.log(out\[y\][x]) // 將元素記錄在數(shù)組的第x行和第y列 console.log(out\[10\][12]) // 記錄輸出數(shù)組第10行和第12列的元素
運(yùn)行GPU基準(zhǔn)測(cè)試
你可以按照GitHub上指定的步驟運(yùn)行基準(zhǔn)測(cè)試。
npm install @gpujs/benchmark const benchmark = require('@gpujs/benchmark') const benchmarks = benchmark.benchmark(options);
options 對(duì)象包含可以傳遞給基準(zhǔn)的各種配置。
前往GPU.js官方網(wǎng)站查看完整的計(jì)算基準(zhǔn)，這將幫助你了解使用GPU.js進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算可以獲得多少速度。
關(guān)于“怎么使用GPU.js改善JavaScript性能”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，使各位可以學(xué)到更多知識(shí)，如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，請(qǐng)把它分享出去讓更多的人看到。
當(dāng)前題目：怎么使用GPU.js改善JavaScript性能
標(biāo)題路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/ggesse.html
