這篇文章主要介紹了怎么使用GPU改善JavaScript性能,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
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首先,官網(wǎng)地址:
https://gpu.rocks/#/
Source: https://gpu.rocks/#/
簡而言之,GPU.js 是一個 JavaScript 加速庫,可用于使用 JavaScript 在 GPU 上進(jìn)行通用計算。它支持瀏覽器、Node.js 和 TypeScript。
除了性能提升外,我推薦使用 GPU.js 的原因還有以下幾點:
GPU.js 使用 JavaScript 作為基礎(chǔ),允許你使用 JavaScript 語法。
它承擔(dān)著將 JavaScript 自動轉(zhuǎn)譯為著色器語言的責(zé)任,并對它們進(jìn)行編譯。
如果設(shè)備中沒有 GPU,它可以退回到普通的 JavaScript 引擎。因此,使用 GPU.js 不會有任何不利因素。
GPU.js 也可以用于并行計算。此外,你可以同時在 CPU 和 GPU 上異步地進(jìn)行多項計算。
所有這些東西加在一起,我不認(rèn)為有理由不使用 GPU.js。因此,讓我們看看如何開始使用它。
為您的項目安裝 GPU.js 與其他的 JavaScript 庫類似。
對于 Node 項目
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();
對于 Bowsers
在本地下載 GPU.js 或使用其 cdn。
<script src="dist/gpu-browser.min.js"></script> --- or --- <script src="https://unpkg.com/gpu.js@latest/dist/gpu- browser.min.js"> </script> <script rc="https://cdn.jsdelivr.net/npm/gpu.js@latest/dist/gpu-browser.min.js"> </script> <script> const gpu = new GPU(); ... </script>
注意:
如果你使用的是 Linux,你需要確保你安裝了正確的文件,運行:sudo apt install mesa-common-dev libxi-dev
這就是你需要知道的關(guān)于安裝和導(dǎo)入 GPU.js 的情況。
現(xiàn)在,你可以開始在你的應(yīng)用程序中使用 GPU 編程。
此外,我強(qiáng)烈建議理解 GPU.js 的基本功能和概念。所以,讓我們從 GPU.js 的一些基礎(chǔ)知識開始。
創(chuàng)建函數(shù)
你可以在 GPU.js 中定義函數(shù)以在 GPU 中運行,使用一般的 JavaScript 語法。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { ... }, settings);
上面的代碼樣本顯示了一個 GPU.js 函數(shù)的基本結(jié)構(gòu)。我將該函數(shù)命名為 exampleKernel。正如你所看到的,我使用了 createKernel 函數(shù),利用 GPU 進(jìn)行計算。
另外,定義輸出的大小是必須的。在上面的例子中,我使用了一個名為 settings 的參數(shù)來指定輸出大小。
const settings = { output: [100] };
內(nèi)核函數(shù)的輸出可以是 1D、2D 或 3D,這意味著它最多可以有 3 個線程。你可以使用 this.thread 命令在內(nèi)核中訪問這些線程。
1D : [長度] - 值[this.thread.x]
2D : [寬度,高度] - 值[this.thread.y][this.thread.x]
3D: [寬度,高度,深度] - 值[this.thread.z][this.thread.y][this.thread.x]。
最后,創(chuàng)建的函數(shù)可以像其他的 JavaScript 函數(shù)一樣使用函數(shù)名來調(diào)用:exampleKernel()
內(nèi)部支持的變量
Number
你可以在 GPU.js 函數(shù)中使用任何整數(shù)或浮點數(shù)。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { const number1 = 10; const number2 = 0.10; return number1 + number2; }, settings);
Boolean
GPU.js 中也支持布爾值,與 JavaScript 類似。
const kernel = gpu.createKernel(function() { const bool = true; if (bool) { return 1; }else{ return 0; } },settings);
Arrays
你可以在內(nèi)核函數(shù)中定義任何大小的數(shù)字?jǐn)?shù)組,并返回它們。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { const array1 = [0.01, 1, 0.1, 10]; return array1; }, settings);
Functions
在內(nèi)核函數(shù)中使用私有函數(shù),在 GPU.js 中也是允許的。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { function privateFunction() { return [0.01, 1, 0.1, 10]; } return privateFunction(); }, settings);
支持的輸入類型
除了上述變量類型外,你還可以向內(nèi)核函數(shù)傳遞幾種輸入類型。
Numbers
與變量聲明類似,你可以向內(nèi)核函數(shù)傳遞整數(shù)或浮點數(shù),如下所示。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function(x) { return x; }, settings); exampleKernel(25);
1D,2D, or 3D Array of Numbers
你可以將 Array、Float32Array、Int16Array、Int8Array、Uint16Array、uInt8Array 等數(shù)組類型傳入 GPU.js 內(nèi)核。
const exampleKernel = gpu.createKernel(function(x) { return x; }, settings); exampleKernel([1, 2, 3]);
預(yù)扁平化的 2D 和 3D 數(shù)組也被內(nèi)核函數(shù)所接受。這種方法使上傳的速度更快,你必須使用 GPU.js 的輸入選項來實現(xiàn)這一點。
const { input } = require('gpu.js'); const value = input(flattenedArray, [width, height, depth]);
HTML Images
與傳統(tǒng)的 JavaScript 相比,將圖像傳遞到函數(shù)中是我們在 GPU.js 中可以看到的一個新東西。使用 GPU.js,你可以將一個或多個 HTML 圖像作為數(shù)組傳遞給內(nèi)核函數(shù)。
//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,還有許多令人興奮的事情可以用 GPU.js 進(jìn)行實驗。你可以在其文檔中找到它們。既然你現(xiàn)在了解了幾種配置,讓我們用 GPU.js 寫一個函數(shù)并比較其性能。
通過結(jié)合我們之前討論的所有內(nèi)容,我寫了一個小型的 angular 應(yīng)用程序,通過將兩個有 1000 個元素的數(shù)組相乘來比較 GPU 和 CPU 的計算性能。
第 1 步,生成 1000 個元素的數(shù)組的函數(shù)
我將生成一個每個元素有 1000 個數(shù)字的 2D 數(shù)組,并在接下來的步驟中使用它們進(jìn)行計算。
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,內(nèi)核函數(shù)
這是這個應(yīng)用程序中最關(guān)鍵的函數(shù),因為所有的 GPU 計算都發(fā)生在這里。
在這里,multiplyMatrix 函數(shù)將接收兩個數(shù)字?jǐn)?shù)組和矩陣的大小作為輸入。
然后,它將把兩個數(shù)組相乘并返回總和,同時使用性能 API 測量時間。
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[][]; }
步驟 3,CPU 乘法函數(shù)。
這是一個傳統(tǒng)的 TypeScript 函數(shù),用于測量相同數(shù)組的計算時間。
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; }
現(xiàn)在是時候看看圍繞著 GPU.js 和 GPU 計算的所有討論是否真實。由于我在上一節(jié)中創(chuàng)建了一個 Angular 應(yīng)用程序,所以我用它來測量性能。
CPU vs GPU — Execution Time
你可以清楚地看到,GPU 編程的計算只花了 799ms,而 CPU 花了 7511ms,這幾乎是 10 倍的時間。
我沒有就此罷休,通過改變數(shù)組大小,對同樣的測試進(jìn)行了幾個循環(huán)。
CPU vs GPU
首先,我試著用較小的數(shù)組大小,我注意到 CPU 比 GPU 花費的時間要少。例如,當(dāng)我把數(shù)組大小減少到 10 個元素時,CPU 只花了 0.14ms,而 GPU 花了 108ms。
但隨著數(shù)組大小的增加,GPU 和 CPU 所花的時間有明顯的差距。正如你在上圖中看到的,GPU 是贏家。
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“怎么使用GPU改善JavaScript性能”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián),關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!
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