各位靓仔靓女，晚上好！ 今天咱们聊聊JavaScript在浏览器里“装模作样”的全过程，也就是从HTML解析到GPU绘制的完整管线。 别害怕，虽然听起来像火箭发射，但其实跟咱们平时写代码一样，都是一步一个脚印。 准备好了吗？ 咱们这就开始！ 一、HTML：建筑蓝图 首先，浏览器拿到的是一堆乱七八糟的HTML代码，就像建筑师拿到一张蓝图。 这张蓝图描述了网页的结构，告诉浏览器该显示什么内容，怎么组织这些内容。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>我的第一个网页</title> <style> body { background-color: lightblue; } h1 { color: navy; margin-left: 20px; } </style> </head> <body> <h1>欢迎来到我的网页！</h1> <p>这是一个段落。</p> <img src=”image.j …
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各位观众老爷，晚上好！今儿咱们来聊聊 JavaScript 的新玩具——WebGPU，这玩意儿能让咱的浏览器摇身一变，变成一个 GPU 计算平台。是不是听起来有点儿科幻？别慌，其实也没那么难，今天就带大家伙儿一块儿上手玩玩。 开场白：为啥要用 WebGPU？ 话说 JavaScript 这门语言，最初的定位只是在浏览器里搞点儿小动画、验证表单啥的。但随着互联网应用越来越复杂，光靠 CPU 吭哧吭哧地算，那速度简直是蜗牛爬树。这时候，我们就想，能不能让浏览器也能用上 GPU 的强大计算能力呢？ 于是乎，WebGPU 就应运而生了。它提供了一个低级的、跨平台的 API，让 JavaScript 能够直接访问 GPU 的硬件加速功能。这意味着啥？这意味着咱们可以用 JavaScript 来做一些以前想都不敢想的事情，比如： 高性能的图形渲染： 复杂的 3D 场景、实时光照效果，统统不在话下。 并行计算： 图像处理、物理模拟、机器学习，GPU 的并行能力简直是神器。 通用计算： 只要是能并行化的任务，都可以交给 GPU 去算，让 CPU 歇歇脚。 第一幕：准备工作——硬件和软件 要玩 WebG …
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各位朋友，大家好！今天咱们来聊聊JavaScript里的新家伙——WebGPU，这家伙可是个狠角色，直接把JavaScript的小手伸向了GPU，要搞搞GPU计算的大事情。准备好了吗？咱们这就开始！ 开场白：别再用CPU装老大了！ 过去啊，咱们JavaScript主要在浏览器里晃悠，CPU就是咱们的大哥，啥都听它的。但现在不一样了，图形越来越复杂，计算量越来越大，CPU有点力不从心了。这时候，GPU就站出来了：“喂，老兄，别一个人扛着，我来帮你！” 所以，WebGPU就应运而生了。它是一个新的Web API，允许咱们JavaScript直接控制GPU，进行高性能的图形渲染和并行计算。这意味着什么？这意味着咱们可以在浏览器里搞出更炫酷的3D游戏，更复杂的科学计算，甚至是更智能的AI应用！ WebGPU：你的新朋友，高性能计算的钥匙 WebGPU的目标是提供一个现代、高效、安全的API，充分利用GPU的强大计算能力。它借鉴了Vulkan、Metal和DirectX 12等底层图形API的经验，但又做到了更高的抽象和更好的跨平台兼容性。 WebGPU的几个关键概念 要玩转WebGPU，咱们得 …
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各位前端的靓仔靓女们，晚上好！我是今晚的主讲人，江湖人称“CSS老司机”。今天咱们不飙车，聊点更刺激的——CSS GPU Texture Caching 对 filter 和 backdrop-filter 性能的影响。 在座的各位肯定都用过 filter 和 backdrop-filter，一个给元素自身加滤镜，一个给元素背后的区域加滤镜，效果那是杠杠的。但是，用多了，你会发现页面卡顿了，动画掉帧了，用户体验直线下降。为啥？因为滤镜这玩意儿，它吃性能啊！而GPU Texture Caching，就是解决这个性能问题的关键所在。 啥是GPU Texture Caching？ 首先，我们得明白一个概念：GPU Texture。简单来说，你可以把GPU Texture想象成GPU显存里的一块“画布”，用来存储图像数据，比如纹理、渲染结果等等。GPU Texture caching 就是 GPU 将这些 texture 缓存起来，以便下次需要的时候可以直接使用，而不用重新计算。 想象一下，你每天早上都要画个美美的妆，如果每次都从素颜开始，那得花多少时间？但如果你把前一天画好的底妆“缓存”起来 …
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各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊CSS里那些“隐藏大佬”—— GPU Rasterization (GPU光栅化) 与文本渲染优化。 别看它们名字听起来高大上，其实就像给汽车加个涡轮增压，或者给手机换个电池，让你的网页跑得更快、更顺滑！ 开场白：浏览器，你的老伙计，背后的秘密 首先，我们要明白，浏览器其实是个“老实人”，你给它啥代码，它就吭哧吭哧地执行。但浏览器也很聪明，它会想办法优化你的代码，让网页加载速度更快，渲染效果更好。而GPU光栅化和文本渲染优化，就是浏览器优化你的CSS代码的两种重要手段。 第一幕：GPU光栅化，让你的网页飞起来 1. 什么是光栅化？ 想象一下，你用铅笔画了一个圆，这个圆是由无数个小点组成的。光栅化就是把矢量图形（比如CSS里的盒模型、圆角、阴影等）转换成像素点的过程。浏览器需要把这些像素点绘制到屏幕上，才能让你看到漂亮的网页。 没有GPU的时候，这个过程全靠CPU来完成，CPU不仅要负责计算，还要负责绘制，想想都觉得累。有了GPU，就可以把绘制的任务交给GPU来完成，CPU就可以腾出手来做其他事情，比如处理JavaScript代码。 …
各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，很高兴能和大家一起聊聊JS GPU Memory Management这个磨人的小妖精。 今天咱们的目标很明确，就是要搞清楚在JS里，怎么像个老司机一样，高效地管理GPU的内存，让你的WebGL应用跑得飞起，而不是卡成PPT。 一、GPU内存：你口袋里的钞票，花起来要精打细算 首先，我们需要明确一点：GPU内存是极其宝贵的资源。它就像你口袋里的钞票，能买很多好东西（高性能渲染），但是花没了就只能饿肚子（性能暴跌）。 GPU内存不像CPU内存那样可以随便申请和释放，它的管理更加严格和复杂。在WebGL中，我们主要通过以下几种方式来使用GPU内存： 纹理（Textures）： 存放图像数据，比如模型的皮肤、环境贴图等等。 缓冲区（Buffers）： 存放顶点数据、索引数据，也就是模型的骨架和肌肉。 着色器程序（Shaders）： 编译后的GPU代码，负责执行渲染逻辑。 这些东西都会占用GPU内存，所以我们需要像葛朗台一样，精打细算，才能把每一分钱都花在刀刃上。 二、纹理优化：让你的皮肤又薄又美 纹理是GPU内存消耗的大户，所以纹理优化是GPU内存管理 …
各位观众老爷，大家好！今天咱们不聊风花雪月，聊点硬核的——WebGPU！这玩意儿可是浏览器里 GPU 计算和渲染的新宠，用好了，能让你的网页像打了鸡血一样，飞起来！准备好了吗？开车啦！ 第一章：WebGPU是何方神圣？ 先来个灵魂拷问：你真的了解WebGL吗？WebGL虽然让浏览器能用GPU，但它本质上是对OpenGL ES 3.0的封装，API比较底层，用起来繁琐，而且性能优化空间有限。WebGPU就是来解决这些问题的！ WebGPU是W3C制定的一套新的Web API，它旨在： 更现代、更高效： 借鉴了Vulkan、Metal、DirectX 12等现代图形API的设计思想，提供了更低的硬件抽象层，减少了CPU的开销。 更强大的计算能力： 不仅仅是图形渲染，WebGPU也能进行通用计算（GPGPU），比如图像处理、机器学习等等。 跨平台兼容性： 目标是在不同的操作系统和浏览器上提供一致的体验。 安全性： 在设计上考虑了安全性，避免了WebGL的一些安全隐患。 简单来说，WebGPU就是WebGL的升级版，性能更强，功能更多，用起来也更舒服。 第二章：WebGPU的那些“零件” We …
好嘞，各位老铁，今天咱们来聊聊CuPy这个神器！ CuPy：让你的 NumPy 飞起来！ 话说程序员的世界里，数据处理那是家常便饭。NumPy，这哥们儿，相信大家都熟得不能再熟了，Python 数据科学的基石啊！矩阵运算、线性代数，那叫一个溜。但是，问题来了，数据量一大，CPU 就开始吭哧吭哧喘粗气了，这时候，GPU 就得闪亮登场了！ CuPy，就是这么个救星！它就像 NumPy 的孪生兄弟，API 几乎一样，但是，背后跑的可是 NVIDIA 的 CUDA，让你的计算直接在 GPU 上起飞！简单来说，就是 NumPy 的代码，只要稍微改改，就能享受 GPU 的加速，这感觉，倍儿爽！ 为啥要用 CuPy？ 咱们先来摆摆道理，讲讲 CuPy 的好处，免得大家觉得我在吹牛： 快！真快！ GPU 的并行计算能力，那不是盖的。对于大规模数据，CuPy 比 NumPy 快几个数量级，那都是家常便饭。 NumPy 兼容性好！ 这点很重要，意味着你不用学新的 API，NumPy 的代码，稍微改改就能用。学习成本几乎为零！ CUDA 加持！ CUDA，NVIDIA 的亲儿子，GPU 计算的标配。CuPy …
好的，各位老铁，今天咱来聊聊CuPy，一个能让你的NumPy代码像坐了火箭一样飞起来的秘密武器！ CuPy：让你的NumPy代码“上天”！ 咱们都知道，NumPy是Python数据科学生态系统的基石，处理各种数组运算那是杠杠的。但是，当数据量越来越大，计算越来越复杂的时候，NumPy也难免有点力不从心，感觉像老牛拉破车，速度上不去啊！ 这时候，CuPy就该闪亮登场了。CuPy是一个NumPy兼容的数组库，它使用CUDA来利用NVIDIA GPU的强大并行计算能力。简单来说，就是把NumPy的运算扔给GPU去算，GPU可是专门为并行计算设计的，算起来那叫一个快！ 为什么选择CuPy？ NumPy兼容性： 这是CuPy最大的优势之一。如果你已经熟悉NumPy，那么学习CuPy几乎零成本。大部分NumPy代码可以直接在CuPy上运行，只需要做一些简单的修改，比如把np.array换成cp.array。 GPU加速： 废话，这不就是CuPy的本职工作嘛！在某些情况下，CuPy可以比NumPy快几个数量级。想象一下，你的代码原本要跑几个小时，用了CuPy可能只需要几分钟，甚至几秒钟，这感觉，简直 …
AI加速，硬件来帮忙：GPU、NPU和ASIC的那些事儿 人工智能（AI）这玩意儿，现在是火得一塌糊涂。从刷抖音看到的花式特效，到自动驾驶汽车的精准操控，再到你每天用的各种App里藏着的智能推荐，背后都少不了AI的身影。但你有没有想过，这些看似“聪明”的功能，是怎么实现的呢？ 简单来说，AI的核心在于算法。算法就像一个精密的配方，告诉计算机怎么处理数据，从而做出判断或预测。然而，算法再精妙，也需要强大的算力来支撑。这就好比你有一份绝世菜谱，但家里只有个烧火棍，做出来的菜估计也只能是黑暗料理。 所以，为了让AI“聪明”得更快、更有效率，我们就需要借助一些“硬件加速器”。这些硬件就像是专门为AI量身打造的“超级厨房”，能大幅提升AI算法的运行速度和效率。今天，咱们就来聊聊AI硬件加速领域的三大主角：GPU、NPU和ASIC。 GPU：全能选手，但有点“费力” 首先登场的是GPU（图形处理器）。提起GPU，大家可能首先想到的是显卡，毕竟打游戏、看电影都离不开它。但你知道吗？GPU在AI领域也扮演着重要的角色。 想象一下，你需要用乐高积木搭建一个复杂的模型。如果只有你一个人，一块一块地拼，那得 …