如何使用GPU改善JavaScript性能

正文

用 GPU.js 使你的应用程序快 10 倍。

作为开发者，我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时，我们主要在代码中进行这些改进。

但是，你有没有想过将 GPU 的力量结合到你的网络应用中来提高性能?

本文将向你介绍一个名为 GPU.js 的 JavaScript 加速库，并告诉你如何改进复杂的计算。

什么是 GPU.js

首先，官网地址:

https://gpu.rocks/#/

Source: https://gpu.rocks/#/

简而言之，GPU.js 是一个 JavaScript 加速库，可用于使用 JavaScript 在 GPU 上进行通用计算。它支持浏览器、Node.js 和 TypeScript。

除了性能提升外，我推荐使用 GPU.js 的原因还有以下几点:

• GPU.js 使用 JavaScript 作为基础，允许你使用 JavaScript 语法。
• 它承担着将 JavaScript 自动转译为着色器语言的责任，并对它们进行编译。
• 如果设备中没有 GPU，它可以退回到普通的 JavaScript 引擎。因此，使用 GPU.js 不会有任何不利因素。
• GPU.js 也可以用于并行计算。此外，你可以同时在 CPU 和 GPU 上异步地进行多项计算。

所有这些东西加在一起，我不认为有理由不使用 GPU.js。因此，让我们看看如何开始使用它。

如何设置 GPU.js?

为您的项目安装 GPU.js 与其他的 JavaScript 库类似。

对于 Node 项目

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(); 

对于 Bowsers

在本地下载 GPU.js 或使用其 CDN。

"dist/gpu-browser.min.js"> 
--- or --- 
  src="https://unpkg.com/gpu.js@latest/dist/gpu- browser.min.js"> 
 
  rc="https://cdn.jsdelivr.net/npm/gpu.js@latest/dist/gpu-browser.min.js"> 
 
 

 

 

注意：

如果你使用的是 Linux，你需要确保你安装了正确的文件，运行：sudo apt install mesa-common-dev libxi-dev

这就是你需要知道的关于安装和导入 GPU.js 的情况。

现在，你可以开始在你的应用程序中使用 GPU 编程。

此外，我强烈建议理解 GPU.js 的基本功能和概念。所以，让我们从 GPU.js 的一些基础知识开始。

创建函数

你可以在 GPU.js 中定义函数以在 GPU 中运行，使用一般的 JavaScript 语法。

const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { 
    ... 
}, settings); 

上面的代码样本显示了一个 GPU.js 函数的基本结构。我将该函数命名为 exampleKernel。正如你所看到的，我使用了 createKernel 函数，利用 GPU 进行计算。

另外，定义输出的大小是必须的。在上面的例子中，我使用了一个名为 settings 的参数来指定输出大小。

const settings = { 
    output: [100] 
}; 

内核函数的输出可以是 1D、2D 或 3D，这意味着它最多可以有 3 个线程。你可以使用 this.thread 命令在内核中访问这些线程。

• 1D : [长度] - 值[this.thread.x]
• 2D : [宽度，高度] - 值[this.thread.y][this.thread.x]
• 3D: [宽度，高度，深度] - 值[this.thread.z][this.thread.y][this.thread.x]。

最后，创建的函数可以像其他的 JavaScript 函数一样使用函数名来调用：exampleKernel()

内部支持的变量

Number

你可以在 GPU.js 函数中使用任何整数或浮点数。

const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { 
 const number1 = 10; 
 const number2 = 0.10; 
 return number1 + number2; 
}, settings); 

Boolean

GPU.js 中也支持布尔值，与 JavaScript 类似。

const kernel = gpu.createKernel(function() { 
  const bool = true; 
  if (bool) { 
    return 1; 
  }else{ 
    return 0; 
  } 
},settings); 

Arrays

你可以在内核函数中定义任何大小的数字数组，并返回它们。

const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { 
 const array1 = [0.01, 1, 0.1, 10]; 
 return array1; 
}, settings); 

Functions

在内核函数中使用私有函数，在 GPU.js 中也是允许的。

const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { 
  function privateFunction() { 
    return [0.01, 1, 0.1, 10]; 
  } 
  return privateFunction(); 
}, settings); 

支持的输入类型

除了上述变量类型外，你还可以向内核函数传递几种输入类型。

Numbers

与变量声明类似，你可以向内核函数传递整数或浮点数，如下所示。

const exampleKernel = gpu.createKernel(function(x) { 
 return x; 
}, settings); 
exampleKernel(25); 

1D,2D, or 3D Array of Numbers

你可以将 Array、Float32Array、Int16Array、Int8Array、Uint16Array、uInt8Array 等数组类型传入 GPU.js 内核。

const exampleKernel = gpu.createKernel(function(x) { 
 return x; 
}, settings); 
exampleKernel([1, 2, 3]); 

预扁平化的 2D 和 3D 数组也被内核函数所接受。这种方法使上传的速度更快，你必须使用 GPU.js 的输入选项来实现这一点。

const { input } = require('gpu.js'); 
const value = input(flattenedArray, [width, height, depth]); 

HTML Images

与传统的 JavaScript 相比，将图像传递到函数中是我们在 GPU.js 中可以看到的一个新东西。使用 GPU.js，你可以将一个或多个 HTML 图像作为数组传递给内核函数。

//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，还有许多令人兴奋的事情可以用 GPU.js 进行实验。你可以在其文档中找到它们。既然你现在了解了几种配置，让我们用 GPU.js 写一个函数并比较其性能。

使用 GPU.js 的第一个功能

通过结合我们之前讨论的所有内容，我写了一个小型的 angular 应用程序，通过将两个有 1000 个元素的数组相乘来比较 GPU 和 CPU 的计算性能。

第 1 步，生成 1000 个元素的数组的函数

我将生成一个每个元素有 1000 个数字的 2D 数组，并在接下来的步骤中使用它们进行计算。

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,内核函数

这是这个应用程序中最关键的函数，因为所有的 GPU 计算都发生在这里。

在这里，multiplyMatrix 函数将接收两个数字数组和矩阵的大小作为输入。

然后，它将把两个数组相乘并返回总和，同时使用性能 API 测量时间。

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[][]; 
} 

步骤 3,CPU 乘法函数。

这是一个传统的 TypeScript 函数，用于测量相同数组的计算时间。

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，性能比较

现在是时候看看围绕着 GPU.js 和 GPU 计算的所有讨论是否真实。由于我在上一节中创建了一个 Angular 应用程序，所以我用它来测量性能。

CPU vs GPU — Execution Time

你可以清楚地看到，GPU 编程的计算只花了 799ms，而 CPU 花了 7511ms，这几乎是 10 倍的时间。

我没有就此罢休，通过改变数组大小，对同样的测试进行了几个循环。

CPU vs GPU

首先，我试着用较小的数组大小，我注意到 CPU 比 GPU 花费的时间要少。例如，当我把数组大小减少到 10 个元素时，CPU 只花了 0.14ms，而 GPU 花了 108ms。

但随着数组大小的增加，GPU 和 CPU 所花的时间有明显的差距。正如你在上图中看到的，GPU 是赢家。

结论

根据我使用 GPU.js 的实验，它可以提高 JavaScript 应用程序的性能。

 

但是，我们必须注意只将 GPU 用于复杂的任务。否则，我们将浪费资源，最终会降低应用程序的性能，如上图所示。不过，如果你还没有尝试过 GPU.js，我邀请大家使用它。