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你是否曾經(jīng)嘗試過運(yùn)行復(fù)雜的計算，卻發(fā)現(xiàn)它需要花費(fèi)很長時間，并且拖慢了你的進(jìn)程?
有很多方法可以解決這個問題，例如使用web worker或后臺線程。GPU減輕了CPU的處理負(fù)荷，給了CPU更多的空間來處理其他進(jìn)程。同時，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)計算并提高JavaScript應(yīng)用的性能。
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(jìn)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(yùn)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(jìn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)行GPU基準(zhǔn)測試
你可以按照GitHub上指定的步驟運(yùn)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(jìn)行復(fù)雜計算可以獲得多少速度。
結(jié)束
在本教程中，我們詳細(xì)探討了GPU.js，分析了它的工作原理，并演示了如何進(jìn)行并行計算。我們還演示了如何在你的Node.js應(yīng)用中設(shè)置GPU.js。
當(dāng)前文章：使用GPU.js改善JavaScript性能
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