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你是否曾經嘗試過運行復雜的計算，卻發現它需要花費很長時間，并且拖慢了你的進程？
有很多方法可以解決這個問題，例如使用web worker或后臺線程。GPU減輕了CPU的處理負荷，給了CPU更多的空間來處理其他進程。同時，web worker仍然運行在CPU上，但是運行在不同的線程上。
在該初學者指南中，我們將演示如何使用GPU.js執行復雜的數學計算并提高JAVAScript應用的性能。
什么是GPU.js？
GPU.js是一個針對Web和Node.js構建的JavaScript加速庫，用于在圖形處理單元（GPGPU）上進行通用編程，它使你可以將復雜且耗時的計算移交給GPU而不是CPU，以實現更快的計算和操作。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引擎上運行。
當你要執行復雜的計算時，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。
高性能計算是使用GPU.js的主要優勢之一。如果你想在瀏覽器中進行并行計算，而不了解WebGL，那么GPU.js是一個適合你的庫。
為什么要使用GPU.js
為什么要使用GPU執行復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可用于執行大規模并行GPGPU計算。這是需要異步完成的計算類型
- 當系統中沒有GPU時，它會優雅地退回到JavaScript
- GPU當前在瀏覽器和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的情況下構建的，因此這些功能均使用合法的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生態系統仿佛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復雜計算的網站。你不再需要擔心使用后臺線程和加載器，因為GPU運行計算的速度是普通CPU的22.97倍。
gpu.createKernel 方法創建了一個從JavaScript函數移植過來的GPU加速內核。
與GPU并行運行內核函數會導致更快的計算速度——快1-15倍，這取決于你的硬件。
GPU.js入門
為了展示如何使用GPU.js更快地計算復雜的計算，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項目中要導入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，計算是在GPU上并行完成的。
首先，生成大量數據。
const getArrayValues = () => {
// 在此處創建2D arrary
const values = [[], []]
// 將值插入第一個數組
for (let y = 0; y < 600; y++){
values[0].push([])
values[1].push([])
// 將值插入第二個數組
for (let x = 0; x < 600; x++){
values[0][y].push(Math.random())
values[1][y].push(Math.random())
}
}
// 返回填充數組
return values
}
創建內核（運行在GPU上的函數的另一個詞）。
const gpu = new GPU();
// 使用 `createKernel()` 方法將數組相乘
const multiplyLargeValues = gpu.createKernel(function(a, b) {
let sum = 0;
for (let i = 0; i < 600; i++) {
sum += a[this.thread.y][i] * b[i][this.thread.x];
}
return sum;
}).setOutput([600, 600])
使用矩陣作為參數調用內核。
const largeArray = getArrayValues()
const out = multiplyLargeValues(largeArray[0], largeArray[1])
輸出
console.log(out[y][x]) // 將元素記錄在數組的第x行和第y列
console.log(out[10][12]) // 記錄輸出數組第10行和第12列的元素
運行GPU基準測試
你可以按照GitHub上指定的步驟運行基準測試。
npm install @gpujs/benchmark
const benchmark = require('@gpujs/benchmark')
const benchmarks = benchmark.benchmark(options);
options 對象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計算基準，這將幫助你了解使用GPU.js進行復雜計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，并演示了如何進行并行計算。我們還演示了如何在你的Node.js應用中設置GPU.js。
原文：https://blog.zhangbing.site/2020/11/30/improving-javascript-performance-with-gpu-js/
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