JS `Hardware Acceleration` (GPU/NPU) `Direct Access` 与 `WebNN` 提案

各位观众，大家好！我是今天的讲师，很高兴能和大家一起聊聊 JavaScript 中的硬件加速那些事儿。今天的主题有点硬核，但别怕，我会尽量用大白话，配合代码，把这块啃下来。

咱们今天主要聊聊：

• 硬件加速是什么，为啥我们需要它？
• JS 如何利用 GPU/NPU 进行加速？（Direct Access 的可能性）
• WebNN 提案：它是什么，怎么用，以及它的未来。
• 实战：一些简单的 WebNN 代码示例。
• 一些思考和展望。

准备好了吗？ 咱们开始！

1. 硬件加速：让你的 Web 应用飞起来

想象一下，你用 JS 写了一个超复杂的动画，或者一个需要大量计算的 AI 应用。如果全靠 CPU 来跑，那画面肯定卡成 PPT，CPU 风扇也要起飞了。这时候，硬件加速就派上用场了。

什么是硬件加速？

简单来说，就是把一些特定的任务，交给更适合它的硬件来处理。比如，图形相关的任务交给 GPU，AI 相关的任务交给 NPU。这些硬件通常比 CPU 更擅长并行计算，能大大提高性能。

• CPU (Central Processing Unit)： 通用计算，啥都能干，但干啥都不精。
• GPU (Graphics Processing Unit)： 图形计算，并行处理能力强，擅长处理大量重复的数据。
• NPU (Neural Processing Unit)： 神经网络计算，专门为 AI 应用设计，加速神经网络的训练和推理。

为啥我们需要硬件加速？

• 性能提升： 显著提高 Web 应用的运行速度，让用户体验更流畅。
• 降低功耗： 把任务交给更专业的硬件，可以降低 CPU 的负载，从而降低功耗。
• 解锁新能力： 让 Web 应用能够处理更复杂的任务，比如实时图像处理、AI 推理等。

硬件	擅长任务	优势	应用场景
CPU	通用计算	灵活性高	网页交互、逻辑处理
GPU	图形计算	并行处理	3D 游戏、视频编辑、图像处理
NPU	神经网络计算	神经网络加速	图像识别、语音识别、自然语言处理

2. JS 如何 Direct Access GPU/NPU？梦开始的地方

虽然 WebGL 已经让我们能在浏览器里利用 GPU 进行图形渲染，但它主要还是针对图形领域的。如果我们想让 JS 直接访问 GPU/NPU 进行通用计算，或者 AI 推理，该怎么办呢？

这就是 "Direct Access" 的概念。简单来说，就是让 JS 能够直接调用 GPU/NPU 的底层接口，进行更灵活的计算。

Direct Access 的挑战：

• 安全性： 直接访问底层硬件可能会带来安全风险，比如恶意代码可能会利用 GPU/NPU 进行攻击。
• 兼容性： 不同的 GPU/NPU 厂商提供的接口可能不同，需要解决兼容性问题。
• 复杂性： GPU/NPU 的编程模型比较复杂，需要一定的专业知识。

目前 Direct Access 的现状：

目前，JS 还没有官方的 Direct Access API。但是，有一些研究和实验性的项目正在探索这个方向。

• WebGPU： 虽然 WebGPU 主要还是为了图形渲染，但它也提供了一些通用计算的能力。我们可以通过 WebGPU 的 Compute Shader 来进行一些简单的并行计算。
• 第三方库： 一些第三方库尝试封装 GPU/NPU 的底层接口，提供更易用的 JS API。但这些库通常依赖于特定的硬件平台，兼容性有限。

Direct Access 的代码示例 (WebGPU Compute Shader):

// 创建一个 Compute Shader
const shaderCode = `
@compute @workgroup_size(64)
fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id : vec3<u32>) {
  // 获取当前线程的 ID
  let index = global_id.x;

  // 读取输入数据
  let value = inputBuffer[index];

  // 进行计算
  let result = value * 2.0;

  // 写入输出数据
  outputBuffer[index] = result;
}
`;

// 创建 GPU 设备
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 创建 Shader Module
const shaderModule = device.createShaderModule({ code: shaderCode });

// 创建 Pipeline
const computePipeline = device.createComputePipeline({
  layout: 'auto',
  compute: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: 'main',
  },
});

// 创建 Buffer
const inputData = new Float32Array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]);
const inputBuffer = device.createBuffer({
  size: inputData.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true,
});
new Float32Array(inputBuffer.getMappedRange()).set(inputData);
inputBuffer.unmap();

const outputBuffer = device.createBuffer({
  size: inputData.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC,
});

// 创建 Bind Group
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0),
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: inputBuffer } },
    { binding: 1, resource: { buffer: outputBuffer } },
  ],
});

// 创建 Command Encoder
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();

// 创建 Pass Encoder
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(1); // 执行 Shader
passEncoder.end();

// 复制结果到 CPU
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: inputData.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ,
});
commandEncoder.copyBufferToBuffer(outputBuffer, 0, readBuffer, 0, inputData.byteLength);

// 提交 Command Buffer
const commandBuffer = commandEncoder.finish();
device.queue.submit([commandBuffer]);

// 读取结果
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultData = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());
console.log(resultData); // [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]
readBuffer.unmap();

这个例子展示了如何使用 WebGPU 的 Compute Shader 来进行简单的数组元素乘以 2 的计算。虽然代码比较繁琐，但它展示了 JS 利用 GPU 进行通用计算的可能性。

Direct Access 的未来：

虽然目前 Direct Access 还面临很多挑战，但随着 Web 技术的发展，我们有理由相信，未来 JS 能够更方便、更安全地利用 GPU/NPU 进行加速。

3. WebNN API：AI 推理的官方解决方案

与其费劲心思去搞 Direct Access，不如拥抱官方的解决方案：WebNN API。

什么是 WebNN API？

Web Neural Network API (WebNN API) 是一个 W3C 提案，旨在为 Web 应用提供一个标准的接口，用于利用 CPU、GPU 和 NPU 进行神经网络的推理。

WebNN 的优势：

• 标准化： 统一的 API，降低了开发者的学习成本，提高了代码的可移植性。
• 硬件加速： 自动选择合适的硬件进行加速，无需开发者关心底层细节。
• 安全性： 由浏览器厂商负责安全管理，降低了安全风险。
• 易用性： 提供了更高级别的 API，简化了 AI 推理的流程。

WebNN 的架构：

WebNN API 的架构主要包括以下几个部分：

• Graph： 神经网络的计算图，描述了神经网络的结构和运算。
• Model： 神经网络的模型，包含了权重和偏置等参数。
• Context： 推理的上下文，包含了设备信息和执行配置。
• Execution： 推理的执行过程，负责将输入数据传递给模型，并获取输出结果。

WebNN 的代码示例：

// (以下代码仅为示例，实际使用需要根据具体模型和环境进行调整)

// 1. 加载模型
const response = await fetch('model.onnx'); // 假设模型是 ONNX 格式
const modelBuffer = await response.arrayBuffer();

// 2. 创建 WebNN 上下文
const builder = new MLGraphBuilder();
const graph = await builder.build(modelBuffer);

// 3. 创建输入 Tensor
const inputTensor = new MLTensor(new Float32Array([ /* 输入数据 */ ]), {
  type: 'float32',
  dimensions: [1, 3, 224, 224], // 根据模型定义
});

// 4. 执行推理
const outputTensor = await graph.compute({ 'input': inputTensor });

// 5. 获取输出结果
const outputData = await outputTensor.toTypedArray();
console.log(outputData);

这个例子展示了如何使用 WebNN API 加载模型，创建输入 Tensor，执行推理，并获取输出结果。可以看到，WebNN API 相对来说比较简洁，易于使用。

WebNN 的后端选择：

WebNN API 允许你指定不同的后端进行推理，比如 CPU、GPU 和 NPU。浏览器会根据你的选择和硬件环境，自动选择合适的后端。

// 创建 WebNN 上下文时指定后端
const context = await navigator.ml.createContext({
  devicePreference: 'gpu', // 或者 'cpu', 'npu'
});

WebNN 的模型格式：

WebNN API 支持多种模型格式，比如 ONNX、TensorFlow Lite 等。你可以根据自己的需求选择合适的模型格式。

WebNN 的未来：

WebNN API 还在不断发展中，未来将会支持更多的模型格式、更多的硬件平台，以及更多的优化技术。它将成为 Web 应用进行 AI 推理的重要基础设施。

4. 实战：用 WebNN 做点有趣的事情

光说不练假把式，咱们来点实际的。下面是一些使用 WebNN API 的简单示例，让你对它有更直观的了解。

示例 1：图像分类

// (简化版，仅供参考)

// 1. 加载模型 (MobileNetV2)
const response = await fetch('mobilenetv2.onnx');
const modelBuffer = await response.arrayBuffer();

// 2. 创建 WebNN 上下文
const builder = new MLGraphBuilder();
const graph = await builder.build(modelBuffer);

// 3. 准备输入图像
const image = new Image();
image.src = 'cat.jpg';
await new Promise((resolve) => { image.onload = resolve; });

// 4. 预处理图像
const canvas = document.createElement('canvas');
canvas.width = 224;
canvas.height = 224;
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.drawImage(image, 0, 0, 224, 224);
const imageData = ctx.getImageData(0, 0, 224, 224);
const inputData = preprocessImage(imageData); // 图像预处理函数

// 5. 创建输入 Tensor
const inputTensor = new MLTensor(new Float32Array(inputData), {
  type: 'float32',
  dimensions: [1, 3, 224, 224],
});

// 6. 执行推理
const outputTensor = await graph.compute({ 'input': inputTensor });

// 7. 获取输出结果
const outputData = await outputTensor.toTypedArray();

// 8. 后处理结果
const top5 = getTopK(outputData, 5); // 获取概率最高的 5 个类别

// 9. 显示结果
console.log('Top 5 predictions:', top5);

这个例子展示了如何使用 WebNN API 进行图像分类。它使用了 MobileNetV2 模型，对一张猫的图片进行分类，并输出了概率最高的 5 个类别。

示例 2：文本情感分析

// (简化版，仅供参考)

// 1. 加载模型 (BERT)
const response = await fetch('bert.onnx');
const modelBuffer = await response.arrayBuffer();

// 2. 创建 WebNN 上下文
const builder = new MLGraphBuilder();
const graph = await builder.build(modelBuffer);

// 3. 准备输入文本
const text = "This movie is amazing!";

// 4. 文本预处理
const inputIds = tokenize(text); // 文本分词和编码
const attentionMask = createAttentionMask(inputIds); // 创建 Attention Mask

// 5. 创建输入 Tensor
const inputIdsTensor = new MLTensor(new Int32Array(inputIds), {
  type: 'int32',
  dimensions: [1, inputIds.length],
});
const attentionMaskTensor = new MLTensor(new Int32Array(attentionMask), {
  type: 'int32',
  dimensions: [1, attentionMask.length],
});

// 6. 执行推理
const outputTensor = await graph.compute({
  'input_ids': inputIdsTensor,
  'attention_mask': attentionMaskTensor,
});

// 7. 获取输出结果
const outputData = await outputTensor.toTypedArray();

// 8. 后处理结果
const sentiment = analyzeSentiment(outputData); // 情感分析

// 9. 显示结果
console.log('Sentiment:', sentiment); // Positive

这个例子展示了如何使用 WebNN API 进行文本情感分析。它使用了 BERT 模型，对一段文本进行情感分析，并输出了情感极性（Positive 或 Negative）。

注意： 这些示例都经过了简化，实际使用需要根据具体的模型和数据进行调整。你需要准备好模型文件，并实现图像预处理、文本分词、情感分析等辅助函数。

5. 思考和展望

硬件加速和 WebNN API 的出现，为 Web 应用带来了无限的可能性。我们可以用 JS 构建更强大的应用，比如：

• 实时图像处理： 实时滤镜、人脸识别、目标检测。
• 自然语言处理： 智能聊天机器人、文本翻译、情感分析。
• 增强现实 (AR)： AR 游戏、AR 导航、AR 购物。
• 机器学习： 在浏览器中训练模型、进行预测分析。

一些思考：

• 性能优化： 如何选择合适的硬件后端？如何优化模型结构？如何减少数据传输？
• 模型安全： 如何防止模型被篡改？如何保护用户数据？
• 用户隐私： 如何在本地进行 AI 推理，避免将用户数据上传到服务器？
• 生态建设： 如何构建更完善的 WebNN 生态？如何提供更多的模型和工具？

展望：

• 更强大的 API： WebNN API 将会不断完善，提供更多的功能和更强大的性能。
• 更广泛的应用： 硬件加速将会被应用到更多的 Web 应用中，提升用户体验。
• 更智能的 Web： Web 应用将会变得更加智能，能够理解用户的需求，提供更个性化的服务。

总结：

今天我们聊了 JS 中的硬件加速，包括 Direct Access 的可能性和 WebNN API 的应用。虽然还有很多挑战，但未来的发展前景是光明的。希望大家能够积极探索，利用这些技术，创造出更强大的 Web 应用。

谢谢大家！ 希望今天的讲座对你有所帮助。 如果有什么问题，欢迎提问。