學習使用GPU.js改善JavaScript效能

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你是否曾經嘗試過運行複雜的計算，卻發現它需要花費很長時間，並且拖慢了你的進程？

有很多方法可以解決這個問題，例如使用web worker或後台執行緒。 GPU減輕了CPU的處理負荷，給了CPU更多的空間來處理其他流程。同時，web worker仍然運行在CPU上，但運行在不同的執行緒上。

在這個初學者指南中，我們將示範如何使用GPU.js執行複雜的數學計算並提高JavaScript應用程式的效能。

什麼是GPU.js？

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

當你要執行複雜的計算時，實質上是將這種負擔轉移給系統的GPU而不是CPU，從而增加了處理速度和時間。

高效能運算是使用GPU.js的主要優勢之一。如果你想在瀏覽器中進行平行運算，而不了解WebGL，那麼GPU.js就是一個適合你的函式庫。

為什麼要使用GPU.js

為什麼要使用GPU執行複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可用來執行大規模平行GPGPU運算。這是需要非同步完成的計算類型

• 當系統中沒有GPU時，它會優雅地退回到JavaScript
• GPU目前在瀏覽器和Node.js上運行，非常適合通過大量計算來加速網站
• GPU.js是在考慮JavaScript的情況下建構的，因此這些功能都使用合法的JavaScript語法
• 如果你認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生態系統彷彿得到了一個可以乘坐的火箭。 GPU可以幫助網站更快地加載，特別是必須在首頁上執行複雜計算的網站。你不再需要擔心使用後台執行緒和載入器，因為GPU運行運算的速度是普通CPU的22.97倍。

gpu.createKernel

方法建立了一個從JavaScript函數移植過來的GPU加速核心。 與GPU並行運行核心函數會導致更快的運算速度－快1-15倍，這取決於你的硬體。

GPU.js入門

為了展示如何使用GPU.js更快地計算複雜的計算，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專案中要導入GPU.js。

import { GPU } from ('gpu.js')

// OR
const { GPU } = require('gpu.js')

const gpu = new GPU();

乘法示範

在下面的範例中，計算是在GPU上並行完成的。

首先，產生大量資料。

const getArrayValues = () => {

  // 在此处创建2D arrary
  const values = [[], []]

  // 将值插入第一个数组
  for (let y = 0; y <p>建立核心（運行在GPU上的函數的另一個字）。 </p><pre class="brush:php;toolbar:false">const gpu = new GPU();

// 使用 `createKernel()` 方法将数组相乘
const multiplyLargeValues = gpu.createKernel(function(a, b) {
  let sum = 0;
  for (let i = 0; i <p>使用矩陣作為參數呼叫核心。 </p><pre class="brush:php;toolbar:false">const largeArray = getArrayValues()
const out = multiplyLargeValues(largeArray[0], largeArray[1])

輸出

console.log(out\[y\][x]) // 将元素记录在数组的第x行和第y列
console.log(out\[10\][12]) // 记录输出数组第10行和第12列的元素

執行GPU基準測試

你可以依照GitHub上指定的步驟執行基準測試。

npm install @gpujs/benchmark

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

const benchmarks = benchmark.benchmark(options);

options

物件包含可以傳遞給基準的各種配置。 前往GPU.js官方網站查看完整的運算基準，這將幫助你了解使用GPU.js進行複雜運算可以獲得多少速度。

結束

在本教程中，我們詳細探討了GPU.js，分析了它的工作原理，並示範如何進行平行計算。我們也示範如何在你的Node.js應用程式中設定GPU.js。

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