如何使用GPU改善JavaScript性能
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今天分享的内容是基于GPU.js来提升性能。
正文
用 GPU.js 使你的应用程序快 10 倍。
作为开发者，我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时，我们主要在代码中进行这些改进。
但是，你有没有想过将 GPU 的力量结合到你的网络应用中来提高性能？
本文将向你介绍一个名为 GPU.js 的 加速库，并告诉你如何改进复杂的计算。
什么是 GPU.js
首先，官网地址:
#/
: #/
简而言之，GPU.js 是一个 加速库，可用于使用 在 GPU 上进行通用计算。它支持浏览器、Node.js 和 。
除了性能提升外，我推荐使用 GPU.js 的原因还有以下几点:
所有这些东西加在一起，我不认为有理由不使用 GPU.js。因此，让我们看看如何开始使用它。
如何设置 GPU.js？
为您的项目安装 GPU.js 与其他的 库类似。
对于 Node 项目
npm install gpu.js --save
or
yarn add gpu.js
import { GPU } from ('gpu.js')
--- or ---
const { GPU } = require('gpu.js')
--- or ---
import { GPU } from 'gpu.js'; // Use this for TypeScript
const gpu = new GPU();
对于
在本地下载 GPU.js 或使用其 CDN。
--- or ---
注意：
如果你使用的是 Linux，你需要确保你安装了正确的文件，运行：sudo apt mesa--dev libxi-dev
这就是你需要知道的关于安装和导入 GPU.js 的情况。
现在，你可以开始在你的应用程序中使用 GPU 编程。
此外，我强烈建议理解 GPU.js 的基本功能和概念。所以，让我们从 GPU.js 的一些基础知识开始。
创建函数
你可以在 GPU.js 中定义函数以在 GPU 中运行，使用一般的 语法。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function() {...
}, settings);
上面的代码样本显示了一个 GPU.js 函数的基本结构。我将该函数命名为 。正如你所看到的，我使用了 函数，利用 GPU 进行计算。
另外，定义输出的大小是必须的。在上面的例子中，我使用了一个名为 的参数来指定输出大小。
const settings = {output: [100]
};
内核函数的输出可以是 1D、2D 或 3D，这意味着它最多可以有 3 个线程。你可以使用 this. 命令在内核中访问这些线程。
最后，创建的函数可以像其他的 函数一样使用函数名来调用：()
内部支持的变量
你可以在 GPU.js 函数中使用任何整数或浮点数。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function() {const number1 = 10;const number2 = 0.10;return number1 + number2;
}, settings);
GPU.js 中也支持布尔值，与 类似。
const kernel = gpu.createKernel(function() {const bool = true;if (bool) {return 1;}else{return 0;}
},settings);
你可以在内核函数中定义任何大小的数字数组，并返回它们。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function() {const array1 = [0.01, 1, 0.1, 10];return array1;
}, settings);
在内核函数中使用私有函数，在 GPU.js 中也是允许的。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function() {function privateFunction() {return [0.01, 1, 0.1, 10];}return privateFunction();
}, settings);
支持的输入类型
除了上述变量类型外，你还可以向内核函数传递几种输入类型。
与变量声明类似，你可以向内核函数传递整数或浮点数，如下所示。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function(x) {return x;
}, settings);
exampleKernel(25);
1D,2D, or 3D Array of
你可以将 Array、、、、、 等数组类型传入 GPU.js 内核。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function(x) {return x;
}, settings);
exampleKernel([1, 2, 3]);
预扁平化的 2D 和 3D 数组也被内核函数所接受。这种方法使上传的速度更快，你必须使用 GPU.js 的输入选项来实现这一点。
const { input } = require('gpu.js');
const value = input(flattenedArray, [width, height, depth]);
HTML
与传统的 相比，将图像传递到函数中是我们在 GPU.js 中可以看到的一个新东西。使用 GPU.js，你可以将一个或多个 HTML 图像作为数组传递给内核函数。
//Single Image
const kernel = gpu.createKernel(function(image) {...
}).setGraphical(true).setOutput([100, 100]);const image = document.createElement('img');
image.src = 'image1.png';
image.onload = () => {kernel(image);document.getElementsByTagName('body')[0].appendChild(kernel.canvas);
};
//Multiple Images
const kernel = gpu.createKernel(function(image) {const pixel = image[this.thread.z][this.thread.y][this.thread.x];this.color(pixel[0], pixel[1], pixel[2], pixel[3]);
}).setGraphical(true).setOutput([100, 100]);const image1 = document.createElement('img');
image1.src = 'image1.png';
image1.onload = onload;
....
//add another 2 images
....
const totalImages = 3;
let loadedImages = 0;
function onload() {loadedImages++;if (loadedImages === totalImages) {kernel([image1, image2, image3]);document.getElementsByTagName('body')[0].appendChild(kernel.canvas);}
};
除了上述配置外，还有许多令人兴奋的事情可以用 GPU.js 进行实验。你可以在其文档中找到它们。既然你现在了解了几种配置，让我们用 GPU.js 写一个函数并比较其性能。
使用 GPU.js 的第一个功能
通过结合我们之前讨论的所有内容，我写了一个小型的 应用程序，通过将两个有 1000 个元素的数组相乘来比较 GPU 和 CPU 的计算性能。
第 1 步，生成 1000 个元素的数组的函数
我将生成一个每个元素有 1000 个数字的 2D 数组，并在接下来的步骤中使用它们进行计算。
generateMatrices() {this.matrices = [[], []];for (let y = 0; y < this.matrixSize; y++) {this.matrices[0].push([])this.matrices[1].push([])for (let x = 0; x < this.matrixSize; x++) {const value1 = parseInt((Math.random() * 10).toString())const value2 = parseInt((Math.random() * 10).toString())this.matrices[0][y].push(value1)this.matrices[1][y].push(value2)}}
}
第 2 步,内核函数
这是这个应用程序中最关键的函数，因为所有的 GPU 计算都发生在这里。
在这里， 函数将接收两个数字数组和矩阵的大小作为输入。
然后，它将把两个数组相乘并返回总和，同时使用性能 API 测量时间。
gpuMultiplyMatrix() {const gpu = new GPU();const multiplyMatrix = gpu.createKernel(function (a: number[][], b: number[][], matrixSize: number) {let sum = 0;for (let i = 0; i < matrixSize; i++) {sum += a[this.thread.y][i] * b[i][this.thread.x];}return sum;}).setOutput([this.matrixSize, this.matrixSize])const startTime = performance.now();const resultMatrix = multiplyMatrix(this.matrices[0], this.matrices[1], this.matrixSize);const endTime = performance.now();this.gpuTime = (endTime - startTime) + " ms";console.log("GPU TIME : "+ this.gpuTime);this.gpuProduct = resultMatrix as number[][];
}
步骤 3,CPU 乘法函数。
这是一个传统的 函数，用于测量相同数组的计算时间。
cpuMutiplyMatrix() {const startTime = performance.now();const a = this.matrices[0];const b = this.matrices[1];let productRow = Array.apply(null, new Array(this.matrixSize)).map(Number.prototype.valueOf, 0);let product = new Array(this.matrixSize);for (let p = 0; p < this.matrixSize; p++) {product[p] = productRow.slice();}for (let i = 0; i < this.matrixSize; i++) {for (let j = 0; j < this.matrixSize; j++) {for (let k = 0; k < this.matrixSize; k++) {product[i][j] += a[i][k] * b[k][j];}}}const endTime = performance.now();this.cpuTime = (endTime — startTime) + “ ms”;console.log(“CPU TIME : “+ this.cpuTime);this.cpuProduct = product;
}
CPU vs GPU，性能比较
现在是时候看看围绕着 GPU.js 和 GPU 计算的所有讨论是否真实。由于我在上一节中创建了一个 应用程序，所以我用它来测量性能。
CPU vs GPU — Time
你可以清楚地看到，GPU 编程的计算只花了 799ms，而 CPU 花了 ，这几乎是 10 倍的时间。
我没有就此罢休，通过改变数组大小，对同样的测试进行了几个循环。
CPU vs GPU
首先，我试着用较小的数组大小，我注意到 CPU 比 GPU 花费的时间要少。例如，当我把数组大小减少到 10 个元素时，CPU 只花了 0.14ms，而 GPU 花了 108ms。
但随着数组大小的增加，GPU 和 CPU 所花的时间有明显的差距。正如你在上图中看到的，GPU 是赢家。
结论
根据我使用 GPU.js 的实验，它可以提高 应用程序的性能。
但是，我们必须注意只将 GPU 用于复杂的任务。否则，我们将浪费资源，最终会降低应用程序的性能，如上图所示。不过，如果你还没有尝试过 GPU.js，我邀请大家使用它。
❤️ 看完三件事
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