WebGPU 通用计算(计算管线、计算着色器)入门:矩阵相乘

本文介绍了如何使用WebGPU进行通用计算,特别是通过计算着色器实现矩阵相乘。首先,文章讲解了如何访问GPU,然后讨论了数据的写入和读取。接着,详细阐述了计算着色器编程,包括创建GPUBuffer、绑定组和计算管线。通过一个矩阵乘法的实例,展示了WebGPU的计算性能优势,并提供了性能对比。最后,给出了收尾和未来探索的方向。

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文章出处:https://web.dev/gpu-compute/

文章发布时间 文章最后更新 翻译时间 翻译人
2019年8月28日 2021年9月6日 2021年9月12日 四季留歌

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使用 WebGPU 可以调用 GPU 的并行计算性能。

1 背景

GPU 最初是拿来画图的设备,但是近些年它的并行计算能力却开辟了另一些领域,允许开发人员实现多种类型的算法,而不是仅仅拿来画图。

这种借助 GPU 并行计算能力的编程称为 GPU计算,使用 GPU 作为主要运算处理器的科学计算称为通用 GPU 编程(General-Purpose GPU 编程,GPGPU)。

译者注:多年后,这段文字会不会写入一些本科毕业论文呢?(笑

GPU 计算为机器学习做出了巨大贡献,因为卷积神经网络和其他模型可以利用该架构在 GPU 上高效运行。但是,Web端缺乏 GPU 的计算功能(WebGL很难做),W3C 的 GPU for the Web 社区组正在设计一个 API 来公开大多数现代图形处理器能用的图形编程接口,这个

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