GPU.js를 사용하여 JavaScript 애플리케이션 성능을 향상시키는 팁

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복잡한 계산을 실행하려고 했지만 시간이 오래 걸리고 프로세스 속도가 느려진 적이 있습니까?

이 문제를 해결하는 방법은 웹 작업자나 백그라운드 스레드를 사용하는 등 여러 가지가 있습니다. GPU는 CPU의 처리 부하를 줄이고 CPU에 다른 프로세스를 처리할 수 있는 더 많은 공간을 제공합니다. 그 사이에 웹 작업자는 여전히 CPU에서 실행되고 있지만 다른 스레드에서 실행됩니다.

이 초보자 가이드에서는 GPU.js를 사용하여 복잡한 수학 계산을 수행하고 JavaScript 애플리케이션의 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다.

GPU.js란 무엇인가요?

GPU.js는 그래픽 처리 장치(GPGPU)의 범용 프로그래밍을 위해 웹 및 Node.js용으로 구축된 JavaScript 가속 라이브러리입니다. 이를 통해 복잡하고 시간이 많이 소요되는 계산을 CPU 대신 GPU로 오프로드할 수 있습니다. 더 빠른 계산 및 작업. 대체 옵션도 있습니다. 시스템에 GPU가 없어도 이러한 기능은 일반 JavaScript 엔진에서 계속 실행됩니다.

복잡한 계산을 수행하려는 경우 기본적으로 이 부담을 CPU가 아닌 시스템의 GPU로 옮겨 처리 속도와 시간을 높입니다.

고성능 컴퓨팅은 GPU.js 사용의 주요 장점 중 하나입니다. 브라우저에서 병렬 컴퓨팅을 수행하고 싶지만 WebGL을 모른다면 GPU.js가 적합한 라이브러리입니다.

GPU.js를 사용하는 이유

복잡한 계산을 수행하기 위해 GPU를 사용해야 하는 이유는 셀 수 없이 많습니다. 한 기사에서 살펴보기에는 너무 많습니다. GPU 사용의 가장 주목할만한 이점은 다음과 같습니다.

• GPU는 대규모 병렬 GPGPU 계산을 수행하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 비동기식으로 수행되어야 하는 계산 유형입니다.
• 시스템에 GPU가 없으면 우아하게 JavaScript로 돌아갑니다.
• GPU는 현재 브라우저와 Node.js에서 실행되며, 계산량이 많은 웹 사이트 속도를 높이는 데 적합합니다.
• GPU.js는 JavaScript를 염두에 두고 구축되었으므로 이러한 기능은 모두 합법적인 JavaScript 구문을 사용합니다.

프로세서가 해당 작업을 수행할 수 있다고 생각하면 GPU.js가 필요하지 않습니다. 이 GPU 및 CPU 실행 계산을 확인하세요. 아래 결과.

보시다시피 GPU는 CPU보다 22.97배 빠릅니다.

GPU.js의 작동 방식

이러한 속도 수준을 고려하면 JavaScript 생태계가 로켓을 타고 날아가는 것과 같습니다. GPU는 웹 사이트, 특히 홈페이지에서 복잡한 계산을 수행해야 하는 웹 사이트를 더 빠르게 로드하는 데 도움이 될 수 있습니다. GPU는 일반 CPU보다 22.97배 빠르게 계산을 실행할 수 있으므로 더 이상 백그라운드 스레드 및 로더 사용에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

gpu.createKernel 메서드는 JavaScript 함수에서 포팅된 GPU 가속 커널을 생성합니다. gpu.createKernel 方法创建了一个从JavaScript函数移植过来的GPU加速内核。

与GPU并行运行内核函数会导致更快的计算速度——快1-15倍，这取决于你的硬件。

GPU.js入门

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。

安装

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项目中要导入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，计算是在GPU上并行完成的。

首先，生成大量数据。

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>创建内核（运行在GPU上的函数的另一个词）。</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>使用矩阵作为参数调用内核。</p><pre class="brush:php;toolbar:false">const largeArray = getArrayValues()
const out = multiplyLargeValues(largeArray[0], largeArray[1])

输出

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

运行GPU基准测试

你可以按照GitHub上指定的步骤运行基准测试。

npm install @gpujs/benchmark

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

const benchmarks = benchmark.benchmark(options);

options

GPU와 병렬로 커널 기능을 실행하면 계산 속도가 빨라집니다. 하드웨어에 따라 1~15배 더 빠릅니다.

GPU.js 시작하기

GPU.js를 사용하여 복잡한 계산을 더 빠르게 계산하는 방법을 보여주기 위해 실용적인 데모를 빠르게 시작하겠습니다.

Install

rrreee

npm

rrreee

Node 프로젝트에 GPU.js를 가져옵니다.

rrreee

곱셈 데모

아래 예에서는 계산이 GPU에서 병렬로 수행됩니다.

첫째, 데이터를 많이 생성하세요.

rrreee커널(GPU에서 실행되는 함수의 또 다른 단어)을 만듭니다. rrreee

행렬을 인수로 사용하여 커널을 호출합니다. 🎜rrreee🎜Output🎜rrreee🎜GPU 벤치마크 실행🎜🎜GitHub🎜에 지정된 지침을 따라 벤치마크를 실행할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜 options 개체에는 벤치마크에 전달할 수 있는 다양한 구성이 포함되어 있습니다. 🎜🎜공식 GPU.js 웹사이트로 이동하여 전체 컴퓨팅 벤치마크를 확인하세요. 이는 GPU.js를 사용하여 복잡한 계산에서 얼마나 많은 속도를 얻을 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 🎜🎜The End🎜🎜이 튜토리얼에서는 GPU.js를 자세히 살펴보고, 작동 방식을 분석하고, 병렬 컴퓨팅을 수행하는 방법을 시연했습니다. 또한 Node.js 애플리케이션에서 GPU.js를 설정하는 방법도 시연했습니다. 🎜🎜🎜영어 원본 주소: https://blog.logrocket.com/improving-javascript-performance-with-gpu-js/🎜🎜저자: Solomon Eseme🎜🎜재인쇄 주소: https://blog.zhangbing.site/ 2020/11/30/improving-javascript-performance-with-gpu-js/🎜🎜🎜더 많은 컴퓨터 프로그래밍 관련 지식을 보려면 🎜프로그래밍 입문🎜을 방문하세요! ! 🎜

위 내용은 GPU.js를 사용하여 JavaScript 애플리케이션 성능을 향상시키는 팁의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!