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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。
##更多電腦程式相關知識,請訪問:英文原文網址:https://blog.logrocket.com/improving-javascript-performance-with-gpu-js/
作者:Solomon Eseme
#轉載位址:https://blog.zhangbing.site/2020/11/30/improving-javascript-performance-with-gpu-js/
程式設計入門! !
以上是使用GPU.js提升JavaScript應用效能的小技巧的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

JavaScript核心數據類型在瀏覽器和Node.js中一致,但處理方式和額外類型有所不同。 1)全局對像在瀏覽器中為window,在Node.js中為global。 2)Node.js獨有Buffer對象,用於處理二進制數據。 3)性能和時間處理在兩者間也有差異,需根據環境調整代碼。

JavaScriptusestwotypesofcomments:single-line(//)andmulti-line(//).1)Use//forquicknotesorsingle-lineexplanations.2)Use//forlongerexplanationsorcommentingoutblocksofcode.Commentsshouldexplainthe'why',notthe'what',andbeplacedabovetherelevantcodeforclari

Python和JavaScript的主要區別在於類型系統和應用場景。 1.Python使用動態類型,適合科學計算和數據分析。 2.JavaScript採用弱類型,廣泛用於前端和全棧開發。兩者在異步編程和性能優化上各有優勢,選擇時應根據項目需求決定。

選擇Python還是JavaScript取決於項目類型:1)數據科學和自動化任務選擇Python;2)前端和全棧開發選擇JavaScript。 Python因其在數據處理和自動化方面的強大庫而備受青睞,而JavaScript則因其在網頁交互和全棧開發中的優勢而不可或缺。

Python和JavaScript各有優勢,選擇取決於項目需求和個人偏好。 1.Python易學,語法簡潔,適用於數據科學和後端開發,但執行速度較慢。 2.JavaScript在前端開發中無處不在,異步編程能力強,Node.js使其適用於全棧開發,但語法可能複雜且易出錯。

javascriptisnotbuiltoncorc; sanInterpretedlanguagethatrunsonenginesoftenwritteninc.1)JavascriptwasdesignedAsignedAsalightWeight,drackendedlanguageforwebbrowsers.2)Enginesevolvedfromsimpleterterpretpretpretpretpreterterpretpretpretpretpretpretpretpretpretcompilerers,典型地,替代品。

JavaScript可用於前端和後端開發。前端通過DOM操作增強用戶體驗,後端通過Node.js處理服務器任務。 1.前端示例:改變網頁文本內容。 2.後端示例:創建Node.js服務器。

選擇Python還是JavaScript應基於職業發展、學習曲線和生態系統:1)職業發展:Python適合數據科學和後端開發,JavaScript適合前端和全棧開發。 2)學習曲線:Python語法簡潔,適合初學者;JavaScript語法靈活。 3)生態系統:Python有豐富的科學計算庫,JavaScript有強大的前端框架。


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