小編給大家分享一下如何使用GPU.js改善JavaScript性能，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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什么是GPU.js？

GPU.js是一個針對Web和Node.js構(gòu)建的JavaScript加速庫，用于在圖形處理單元（GPGPU）上進行通用編程，它使你可以將復(fù)雜且耗時的計算移交給GPU而不是CPU，以實現(xiàn)更快的計算和操作。還有一個備用選項：在系統(tǒng)上沒有GPU的情況下，這些功能仍將在常規(guī)JavaScript引擎上運行。

當(dāng)你要執(zhí)行復(fù)雜的計算時，實質(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間。

高性能計算是使用GPU.js的主要優(yōu)勢之一。如果你想在瀏覽器中進行并行計算，而不了解WebGL，那么GPU.js是一個適合你的庫。

為什么要使用GPU.js

為什么要使用GPU執(zhí)行復(fù)雜的計算的原因不勝枚舉，有太多的原因無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計算。這是需要異步完成的計算類型

• 當(dāng)系統(tǒng)中沒有GPU時，它會優(yōu)雅地退回到JavaScript

• GPU當(dāng)前在瀏覽器和Node.js上運行，非常適合通過大量計算來加速網(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GPU和CPU運行計算的結(jié)果。

如你所見，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，特別是必須在首頁上執(zhí)行復(fù)雜計算的網(wǎng)站。你不再需要擔(dān)心使用后臺線程和加載器，因為GPU運行計算的速度是普通CPU的22.97倍。

gpu.createKernel 方法創(chuàng)建了一個從JavaScript函數(shù)移植過來的GPU加速內(nèi)核。

與GPU并行運行內(nèi)核函數(shù)會導(dǎo)致更快的計算速度——快1-15倍，這取決于你的硬件。

GPU.js入門

為了展示如何使用GPU.js更快地計算復(fù)雜的計算，讓我們快速啟動一個實際的演示。

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 = [[], []]

  // 將值插入第一個數(shù)組
  for (let y = 0; y < 600; y++){
    values[0].push([])
    values[1].push([])

    // 將值插入第二個數(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（運行在GPU上的函數(shù)的另一個詞）。

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

運行GPU基準(zhǔn)測試

你可以按照GitHub上指定的步驟運行基準(zhǔn)測試。

npm install @gpujs/benchmark

const benchmark = require('@gpujs/benchmark')

const benchmarks = benchmark.benchmark(options);

options 對象包含可以傳遞給基準(zhǔn)的各種配置。

前往GPU.js官方網(wǎng)站查看完整的計算基準(zhǔn)，這將幫助你了解使用GPU.js進行復(fù)雜計算可以獲得多少速度。

以上是“如何使用GPU.js改善JavaScript性能”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

網(wǎng)頁題目：如何使用GPU.js改善JavaScript性能
網(wǎng)站路徑：http://jinyejixie.com/article30/pppgso.html

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