本文探讨了WebAssembly如何用于前端边缘计算加速，通过实例展示了使用Python（pyodide）、C/C++、C++（WasmFiddle、WebGPU）、C#和Rust编译到WebAssembly的过程，以及它们在GPU计算、图像处理等方面的潜力。
前端边缘计算加速
1.GitHub - gpujs/gpu.js: GPU Accelerated JavaScript
调用GPU进行并行化计算的特性充分发挥GPU的并行计算能力，同时结合WebWorker多线程技术，大幅度提升了大数据量的结果输出速度，在一些情况下甚至GPU可以将时间缩短为原始时间的1/100以上。
WebAssembly-Sample示例
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I want to… - WebAssembly 各种语言wasm生成
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Use Cases - WebAssembly wasm适用用例
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4种主流WASM Runtime的性能比较 - 知乎 (zhihu.com) wasm性能（主要是胶水代码拖延性能）
1、安装 Docker 2、docker pull trzeci/emscripten:latest 3、alias emcc='docker run –
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