JS `WebNN` (Web Neural Network API) (提案) `Backend Agnosticism` 与 `Hardware Acceleration`

各位观众老爷，大家好！今天咱们聊聊WebNN这个“小鲜肉”API，以及它背后的“老司机”——Backend Agnosticism（后端不可知论）和Hardware Acceleration（硬件加速）。保证让大家听得懂，看得爽，用得上！

一、WebNN：让浏览器也玩AI

想象一下，你的浏览器也能像手机App一样，跑各种AI模型，人脸识别、图像分类、语音识别…是不是很酷？WebNN就是为了实现这个目标而生的。它是一个JavaScript API，让Web开发者能够利用用户设备上的硬件资源（比如GPU、NPU），高效地运行神经网络模型。

1.1 为什么要WebNN？

• 性能提升： JavaScript解释执行的性能瓶颈是众所周知的。WebNN通过硬件加速，可以显著提升AI模型的推理速度，带来更流畅的用户体验。
• 保护隐私： 模型在本地运行，数据无需上传到服务器，保护用户隐私。
• 离线支持： 模型可以缓存在本地，即使在离线状态下也能运行。
• 降低服务器压力： 将计算任务分摊到客户端，减轻服务器的负担。

1.2 WebNN的基本概念

• Graph (图): 表示一个神经网络模型，由一系列的Node（节点）和Edge（边）组成。Node代表操作（比如卷积、激活），Edge代表数据流。
• Model (模型): Graph的编译版本，可以被执行。
• Context (上下文): 执行模型时的环境，包括硬件设备、执行配置等。
• Buffer (缓冲区): 存储数据的地方，比如模型的权重、输入数据、输出数据。
• Compilation (编译): 将Graph转换成可以在特定硬件设备上执行的Model的过程。
• Execution (执行): 使用输入数据运行Model，得到输出结果的过程。

二、Backend Agnosticism：后端的“变形金刚”

Backend Agnosticism是WebNN的核心设计理念之一。它意味着WebNN API本身不关心底层使用什么硬件或者软件来执行神经网络模型。它可以是GPU、NPU，也可以是CPU，甚至可以是未来的其他加速器。

2.1 为什么要Backend Agnosticism？

• 灵活性： 开发者不需要针对不同的硬件平台编写不同的代码。WebNN会自动选择最合适的后端来执行模型。
• 可移植性： 模型可以在不同的设备上运行，无需修改代码。
• 未来兼容性： 当出现新的硬件加速器时，WebNN可以通过添加新的后端来支持它，而无需修改API。
• 竞争与创新： 允许多个后端实现共存，促进后端技术的竞争与创新。

2.2 Backend的种类

WebNN 目前支持的backend主要有以下几种：

• CPU Backend: 使用CPU进行计算。
• GPU Backend: 使用GPU进行计算。通常使用WebGPU或者WebGL。
• NPU Backend: 使用专门的神经网络处理器进行计算。

2.3 如何选择Backend？

WebNN允许开发者指定首选的backend，但最终选择哪个backend取决于浏览器的实现和设备的硬件配置。可以使用navigator.ml.getPreferredBackend()来查询浏览器首选的backend。

navigator.ml.getPreferredBackend().then(backend => {
  console.log(`首选后端: ${backend}`); // 例如: "webnn-gpu" 或 "webnn-cpu"
});

三、Hardware Acceleration：速度与激情

Hardware Acceleration是WebNN的另一个核心优势。通过利用GPU、NPU等硬件加速器，WebNN可以显著提升神经网络模型的推理速度。

3.1 硬件加速的原理

• 并行计算： GPU和NPU拥有大量的计算核心，可以同时执行多个计算任务。神经网络模型的计算可以很好地利用这种并行性。
• 优化指令集： GPU和NPU针对神经网络计算进行了优化，提供了专门的指令集，可以加速特定操作的执行。
• 内存带宽： GPU和NPU拥有更高的内存带宽，可以更快地加载数据和存储结果。

3.2 如何利用Hardware Acceleration？

WebNN会自动利用可用的硬件加速器。开发者无需编写额外的代码来启用硬件加速。

四、WebNN代码示例：图像分类

为了让大家更直观地了解WebNN的使用方法，我们来看一个简单的图像分类示例。

4.1 加载模型

首先，我们需要加载一个预训练的神经网络模型。这里我们使用ONNX格式的模型。

async function loadModel(modelUrl) {
  try {
    const response = await fetch(modelUrl);
    const modelBuffer = await response.arrayBuffer();
    const builder = new MLGraphBuilder();
    const graph = await builder.build(modelBuffer);
    return graph;
  } catch (error) {
    console.error("加载模型失败:", error);
    return null;
  }
}

4.2 预处理图像

接下来，我们需要对输入图像进行预处理，使其符合模型的输入要求。

async function preprocessImage(imageElement, targetWidth, targetHeight) {
  const canvas = document.createElement('canvas');
  canvas.width = targetWidth;
  canvas.height = targetHeight;
  const ctx = canvas.getContext('2d');
  ctx.drawImage(imageElement, 0, 0, targetWidth, targetHeight);
  const imageData = ctx.getImageData(0, 0, targetWidth, targetHeight);
  const pixels = imageData.data;

  // 将像素数据转换为Float32Array，并进行归一化
  const inputTensor = new Float32Array(targetWidth * targetHeight * 3);
  for (let i = 0; i < pixels.length; i += 4) {
    inputTensor[i / 4 * 3 + 0] = (pixels[i + 0] / 255.0 - 0.5) / 0.5; // R
    inputTensor[i / 4 * 3 + 1] = (pixels[i + 1] / 255.0 - 0.5) / 0.5; // G
    inputTensor[i / 4 * 3 + 2] = (pixels[i + 2] / 255.0 - 0.5) / 0.5; // B
  }

  return inputTensor;
}

4.3 创建输入张量

我们需要创建一个输入张量，将预处理后的图像数据放入其中。

function createInputTensor(inputData, inputShape) {
  const tensor = new MLMultiArray(inputData, { type: 'float32', dimensions: inputShape });
  return tensor;
}

4.4 执行模型

现在，我们可以使用输入张量来执行模型，获取输出结果。

async function executeModel(graph, inputTensor) {
  const inputs = { 'input': inputTensor };
  const outputs = { 'output': new MLMultiArray(new Float32Array(1000), { type: 'float32', dimensions: [1, 1000] }) }; // 假设输出是1000个类别的概率
  const results = await graph.compute(inputs, outputs);
  return results.output;
}

4.5 处理输出结果

最后，我们需要处理输出结果，找到概率最高的类别。

function processOutput(outputTensor) {
  const outputData = outputTensor.data;
  let maxProbability = 0;
  let maxIndex = 0;
  for (let i = 0; i < outputData.length; i++) {
    if (outputData[i] > maxProbability) {
      maxProbability = outputData[i];
      maxIndex = i;
    }
  }
  return { classIndex: maxIndex, probability: maxProbability };
}

4.6 完整示例代码

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>WebNN Image Classification</title>
</head>
<body>
  <img id="image" src="image.jpg" width="224" height="224">
  <p>预测结果: <span id="result"></span></p>

  <script>
    async function main() {
      const modelUrl = 'squeezenet1.1.onnx'; // 替换为你的模型URL
      const imageElement = document.getElementById('image');
      const resultElement = document.getElementById('result');

      const model = await loadModel(modelUrl);
      if (!model) {
        resultElement.textContent = '模型加载失败';
        return;
      }

      const inputWidth = 224;
      const inputHeight = 224;
      const inputTensorData = await preprocessImage(imageElement, inputWidth, inputHeight);
      const inputTensor = createInputTensor(inputTensorData, [1, 3, inputWidth, inputHeight]);

      const outputTensor = await executeModel(model, inputTensor);
      const { classIndex, probability } = processOutput(outputTensor);

      resultElement.textContent = `类别: ${classIndex}, 概率: ${probability.toFixed(4)}`;
    }

    async function loadModel(modelUrl) {
      try {
        const response = await fetch(modelUrl);
        const modelBuffer = await response.arrayBuffer();
        const builder = new MLGraphBuilder();
        const graph = await builder.build(modelBuffer);
        return graph;
      } catch (error) {
        console.error("加载模型失败:", error);
        return null;
      }
    }

    async function preprocessImage(imageElement, targetWidth, targetHeight) {
      const canvas = document.createElement('canvas');
      canvas.width = targetWidth;
      canvas.height = targetHeight;
      const ctx = canvas.getContext('2d');
      ctx.drawImage(imageElement, 0, 0, targetWidth, targetHeight);
      const imageData = ctx.getImageData(0, 0, targetWidth, targetHeight);
      const pixels = imageData.data;

      // 将像素数据转换为Float32Array，并进行归一化
      const inputTensor = new Float32Array(targetWidth * targetHeight * 3);
      for (let i = 0; i < pixels.length; i += 4) {
        inputTensor[i / 4 * 3 + 0] = (pixels[i + 0] / 255.0 - 0.5) / 0.5; // R
        inputTensor[i / 4 * 3 + 1] = (pixels[i + 1] / 255.0 - 0.5) / 0.5; // G
        inputTensor[i / 4 * 3 + 2] = (pixels[i + 2] / 255.0 - 0.5) / 0.5; // B
      }

      return inputTensor;
    }

    function createInputTensor(inputData, inputShape) {
      const tensor = new MLMultiArray(inputData, { type: 'float32', dimensions: inputShape });
      return tensor;
    }

    async function executeModel(graph, inputTensor) {
      const inputs = { 'input': inputTensor };
      const outputs = { 'output': new MLMultiArray(new Float32Array(1000), { type: 'float32', dimensions: [1, 1000] }) }; // 假设输出是1000个类别的概率
      const results = await graph.compute(inputs, outputs);
      return results.output;
    }

    function processOutput(outputTensor) {
      const outputData = outputTensor.data;
      let maxProbability = 0;
      let maxIndex = 0;
      for (let i = 0; i < outputData.length; i++) {
        if (outputData[i] > maxProbability) {
          maxProbability = outputData[i];
          maxIndex = i;
        }
      }
      return { classIndex: maxIndex, probability: maxProbability };
    }

    main();
  </script>
</body>
</html>

注意：

• 需要一个名为 image.jpg 的图片文件，并且模型文件 squeezenet1.1.onnx 需要放在与HTML文件相同的目录下，或者提供正确的URL。
• ONNX模型文件可以通过各种途径获得，例如ONNX Model Zoo。
• 根据实际的模型输入和输出，需要调整 preprocessImage 和 processOutput 函数。
• 这个示例代码是一个简化版本，没有包含错误处理和性能优化。

五、Backend Agnosticism与Hardware Acceleration的协同

Backend Agnosticism和Hardware Acceleration并不是独立存在的，它们是相互配合，共同提升WebNN的性能和灵活性。

特性	Backend Agnosticism	Hardware Acceleration
核心目标	提供灵活的后端选择机制，允许WebNN在不同的硬件和软件平台上运行。	利用硬件加速器（GPU、NPU等）来提升神经网络模型的推理速度。
实现方式	通过抽象的API接口，将前端代码与后端实现解耦。	通过硬件厂商提供的驱动程序和SDK，利用硬件加速器的并行计算能力和优化指令集。
优点	降低开发难度，提高代码可移植性，方便支持新的硬件平台。	显著提升性能，带来更流畅的用户体验。
缺点	可能会引入额外的开销，需要在不同的后端之间进行适配。	需要硬件支持，不同的硬件平台可能存在差异。
协同方式	Backend Agnosticism允许WebNN选择支持Hardware Acceleration的后端，从而充分利用硬件加速器的性能。同时，即使没有硬件加速器，WebNN仍然可以通过CPU后端来运行模型。	Hardware Acceleration的有效性依赖于Backend Agnosticism提供的选择机制。WebNN会根据设备的硬件配置和浏览器的实现，自动选择最合适的后端来利用硬件加速器。

六、WebNN的未来展望

WebNN目前还处于发展阶段，但它已经展现出了巨大的潜力。随着WebNN的不断完善和普及，我们可以期待以下发展：

• 更广泛的硬件支持： WebNN将支持更多的硬件加速器，包括各种GPU、NPU和AI芯片。
• 更强大的优化技术： WebNN将采用更先进的优化技术，进一步提升模型的推理速度。
• 更易用的开发工具： 将出现更多易用的开发工具，帮助开发者更轻松地使用WebNN。
• 更丰富的应用场景： WebNN将被应用到更广泛的场景中，包括图像处理、自然语言处理、语音识别、游戏等。

七、总结

WebNN是一个非常有前景的Web API，它通过Backend Agnosticism和Hardware Acceleration，让Web开发者能够利用用户设备上的硬件资源，高效地运行神经网络模型。虽然目前还处于发展阶段，但它已经展现出了巨大的潜力，相信在不久的将来，WebNN将在Web AI领域发挥越来越重要的作用。

好了，今天的讲座就到这里，希望大家有所收获！如果有什么问题，欢迎随时提问。下次有机会再和大家聊聊WebNN的其他细节。谢谢大家！