使用GPU.js提高JavaScript性能您是否曾经尝试运行复杂的计算，却发现它耗费了很长时间并减慢了您的进程？有很多方法可以解决这个问题，例如使用webworker或后台线程。GPU卸载CPU的处理负载，让CPU有更多空间来处理其他进程。同时，webworker仍在CPU上运行，但在不同的线程上。在本初学者指南中，我们将演示如何使用GPU.js执行复杂的数学计算并提高JavaScript应用程序的性能。什么是GPU.js？GPU.js是一个为Web和Node.js构建的JavaScript加速库，用于在图形处理单元(GPGPU)上进行通用编程，它允许您将复杂且耗时的计算卸载到GPU而不是CPU，以实现更快的计算和操作.还有一个替代选项：在系统上没有GPU的情况下，函数仍将在常规JavaScript引擎上运行。当您想要执行复杂的计算时，您实际上是在将负担卸载到系统的GPU而不是CPU，从而提高处理速度和时间。高性能计算是使用GPU.js的主要优势之一。如果您想在浏览器中进行并行计算并且不了解WebGL，那么GPU.js是适合您的库。为什么使用GPU.js应该使用GPU执行复杂计算的原因太多了，一篇文章无法涵盖。以下是使用GPU的一些最显着的好处。GPU可用于执行大规模并行GPGPU计算。这是需要异步完成的计算类型。当系统中没有GPU时，它会优雅地回退到JavaScript。GPU目前在浏览器和Node.js上运行，这对于加速具有大量计算的网站非常有用。GPU.js是指JavaScript。大小写，因此这些函数使用合法的JavaScript语法。如果你认为你的处理器可以，你不需要GPU.js，请看下面在GPU和CPU上运行计算的结果。如您所见，GPU比CPU快22.97倍。GPU.js的工作方式鉴于这种速度水平，就好像JavaScript生态系统有了可以乘坐的火箭。GPU可以帮助网站加载速度更快，尤其是那些必须在主页上执行复杂计算的网站。您不再需要担心使用后台线程和加载程序，因为GPU运行计算的速度比普通CPU快22.97倍。gpu.createKernel方法创建从JavaScript函数移植的GPU加速内核。与GPU并行运行内核函数可以加快计算速度-快1-15倍，具体取决于您的硬件。开始使用GPU.js为了展示如何使用GPU.js更快地计算复杂的计算，让我们快速启动一个实际的演示。在你的Node项目中安装sudoaptinstallmesa-common-devlibxi-dev//usingLinuxnpmnpminstallgpu.js--save//ORyarnaddgpu.js导入GPU.js。import{GPU}from('gpu.js')//ORconst{GPU}=require('gpu.js')constgpu=newGPU();乘法演示在下面的例子中，计算是在GPU上并行完成的。首先，产生大量数据。constgetArrayValues=()=>{//这里创建2Darraryconstvalues=[[],[]]//将值插入第一个数组for(lety=0;y<600;y++){values[0].push([])values[1].push([])//将值插入第二个数组for(letx=0;x<600;x++){values\[0\][y].push(Math.random())values\[1\][y].push(Math.random())}}//返回填充数组returnvalues}创建内核（在GPU上运行的函数的另一种说法）。constgpu=newGPU();//使用`createKernel()`方法对数组进行乘法constmultiplyLargeValues=gpu.createKernel(function(a,b){letsum=0;for(leti=0;i<600;i++){sum+=a\[this.thread.y\][i]*b\[i\][this.thread.x];}returnsum;}).setOutput([600,600])使用矩阵作为参数调用内核。constlargeArray=getArrayValues()constout=multiplyLargeValues(largeArray[0],largeArray[1])outputconsole.log(out\[y\][x])//记录数组控制台第x行y列的元素.log(out\[10\][12])//记录输出数组第10行第12列的元素来运行GPU基准测试您可以按照GitHub上指定的步骤运行基准测试。npminstall@gpujs/benchmarkconstbenchmark=require('@gpujs/benchmark')constbenchmarks=benchmark.benchmark(选项);选项对象包含可以传递给基准测试的各种配置。前往GPU.js官方网站查看完整的计算基准测试，这将帮助您了解使用GPU.js进行复杂计算可以获得多快的速度。结论在本教程中，我们详细探索了GPU.js，分析了它的工作原理，并演示了如何进行并行计算。我们还演示了如何在您的Node.js应用程序中设置GPU.js。
