如何使用GPU改善JavaScript性能
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今天分享的內(nèi)容是基于GPU.js來提升性能。
正文
用 GPU.js 使你的應用程序快 10 倍。
作為開發(fā)者，我們總是尋找機會來提高應用程序的性能。當涉及到網(wǎng)絡應用時，我們主要在代碼中進行這些改進。
但是，你有沒有想過將 GPU 的力量結(jié)合到你的網(wǎng)絡應用中來提高性能？
本文將向你介紹一個名為 GPU.js 的 JavaScript 加速庫，并告訴你如何改進復雜的計算。
什么是 GPU.js
首先，官網(wǎng)地址:
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，允許你使用 JavaScript 語法。 它承擔著將 JavaScript 自動轉(zhuǎn)譯為著色器語言的責任，并對它們進行編譯。 如果設備中沒有 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 上異步地進行多項計算。
所有這些東西加在一起，我不認為有理由不使用 GPU.js。因此，讓我們看看如何開始使用它。
如何設置 GPU.js？
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)于安裝和導入 GPU.js 的情況。
現(xiàn)在，你可以開始在你的應用程序中使用 GPU 編程。
此外，我強烈建議理解 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)字數(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。
使用 GPU.js 的第一個功能
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)字數(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;
}
CPU vs GPU，性能比較
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 應用程序，所以我用它來測量性能。
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，對同樣的測試進行了幾個循環(huán)。
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。
結(jié)論
根據(jù)我使用 GPU.js 的實驗，它可以提高 JavaScript 應用程序的性能。
但是，我們必須注意只將 GPU 用于復雜的任務。否則，我們將浪費資源，最終會降低應用程序的性能，如上圖所示。不過，如果你還沒有嘗試過 GPU.js，我邀請大家使用它。
?? 看完三件事
如果你覺得這篇內(nèi)容對你挺有啟發(fā)，我想邀請你幫我三個小忙：
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