javascript如何实现gpu加速？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。
一、什么是Javascript实现GPU加速？
CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。
CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。
而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。
所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算(大量顶点)。
但是，如果只是通用的计算场景呢？比如处理图片中大量像素信息，我们有办法使用GPU资源吗？这正是本文要讲的，GPU通用计算，简称GPGPU。
二、实例演示：色块识别。
如下图所示，我们识别图片中彩虹糖色块，给糖果添加表情。
2.1、实例地址(打开页面后，依次点击按钮“使用CPU计算”、“使用GPU计算”)：
http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpgpu.html
2.2、运行代码：var rgb2hsv = function(r, g, b) {
var max = Math.max(r, g, b), min = Math.min(r, g, b),
d = max - min,
h,
s = (max === 0 ? 0 : d / max),
v = max / 255;
switch (max) {
case min: h = 0; break;
case r: h = (g - b) + d * (g < b ? 6: 0); h /= 6 * d; break;
case g: h = (b - r) + d * 2; h /= 6 * d; break;
case b: h = (r - g) + d * 4; h /= 6 * d; break;
}
return {
h: self.hueIndexs[parseInt(h*360)],
s: s,
v: v
}
};
运行次数：262144次
2.3、测试结论：
实例中，我们分别使用GPU和CPU进行色相转换(防止光线影响识别准确度)，其余步骤均一致。测试平台测试结论
PCGPU较CPU优势较少
iOSGPU较CPU优势较少
AndroidvivoX20(运行10次平均)
CPU：770ms，GPU：270
GPU较CPU快2.85倍
三星S7(运行10次平均)
CPU：982ms，GPU：174ms
GPU较CPU快5.64倍
2.4、使用GPGPU意义：
GPU与CPU数据传输过程，与GPU实际运算耗时相当，所以使用GPU运算传输成本过高，实测在Android中具有较大优势。
本测试案例是从webAR项目中抽取，需要实时跟踪用户摄像头处理视频流(256*256)，使用GPU计算意义非常大，否则无法实现实时跟踪。
三、如何实现GPU通用计算？
3.1、首先，我们通过一张流程图，演示原理：
3.2、实现：
3.2.1、创建顶点着色器，只是传递了贴图坐标。attribute vec4 position;
varying vec2 vCoord;
void main() {
vCoord = position.xy * 0.5 + 0.5;
gl_Position = position;
}
3.2.2、创建片元着色器，根据贴图坐标贴图。precision highp float;
varying vec2 vCoord;
uniform sampler2D map;
void main(void) {
vec4 color = texture2D(map, vCoord);
gl_FragColor = color;
}
3.3.3、根据如上着色器代码，创建程序对象，变量code是我们要传入的用于计算的代码。// 绑定并编译着色器程序
var vertexShaderSource = '...';
var fragmentShaderSource = '...' + code + '...';
var vertexShader = gl.createShader(gl.VERTEX_SHADER);
gl.shaderSource(vertexShader, vertexShaderSource);
gl.compileShader(vertexShader);
var fragmentShader = gl.createShader(gl.FRAGMENT_SHADER);
gl.shaderSource(fragmentShader, fragmentShaderSource);
gl.compileShader(fragmentShader);
// 创建程序对象
var program = gl.createProgram();
gl.attachShader(program, vertexShader);
gl.attachShader(program, fragmentShader);
gl.linkProgram(program);
gl.useProgram(program);
3.3.4、传入顶点数据，创建一个面覆盖整个画布。// 顶点数据传输
var vertices = new Float32Array([-1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0]);
var vertexBuffer = gl.createBuffer();
gl.bindBuffer(gl.ARRAY_BUFFER, vertexBuffer);
gl.bufferData(gl.ARRAY_BUFFER, vertices, gl.STATIC_DRAW);
var aPosition = gl.getAttribLocation(program, 'position');
gl.vertexAttribPointer(aPosition, 2, gl.FLOAT, false, 0, 0);
gl.enableVertexAttribArray(aPosition);
3.3.5、传入原始数据，本例中传入我要处理的图像数据，作为贴图，最终绘制到屏幕。var gl = this.gl;
var program = this.program;
var texture = gl.createTexture();
var uMap = gl.getUniformLocation(program, 'map');
gl.activeTexture(gl.TEXTURE0);
gl.bindTexture(gl.TEXTURE_2D, texture);
gl.texImage2D(gl.TEXTURE_2D, 0, gl.RGBA, gl.RGBA, gl.UNSIGNED_BYTE, canvas);
gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_MAG_FILTER, gl.NEAREST);
gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_MIN_FILTER, gl.NEAREST);
gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_WRAP_S, gl.CLAMP_TO_EDGE);
gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_WRAP_T, gl.CLAMP_TO_EDGE);
gl.generateMipmap(gl.TEXTURE_2D);
gl.uniform1i(uMap, 0);
// 绘制
gl.clearColor(0, 0, 0, 1);
gl.clear(gl.COLOR_BUFFER_BIT);
gl.drawArrays(gl.TRIANGLE_FAN, 0, 4);
3.3.6、从最终绘制的画面上，获取颜色信息作为最终处理结果数据。var pixels = new Uint8Array(gl.drawingBufferWidth * gl.drawingBufferHeight * 4);
gl.readPixels(0, 0, gl.drawingBufferWidth, gl.drawingBufferHeight, gl.RGBA,
gl.UNSIGNED_BYTE, pixels);
3.3.7、完整代码：
http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpu.js
其实清楚原理后，整体实现比较简单。
但是对于不了解WebGL的同学来说，理解上有一定难度，我后续准备写一个系列的WebGL教程，有兴趣的同学可以关注。
四、有无现成类库？
大家可以看到，我实现的gpu.js中，并没有将javascript转换成着色器语言(类C)，而是用户直接传入着色器代码。但是github上已有将javascript转换为着色器语言的库。
https://github.com/gpujs/gpu.js
为什么我没有直接使用呢？
1、简单的使用，2k可以实现的代码，不想引入200k的库；
2、数据输入输出可以由自己灵活控制；
3、着色器语言很简单，特别只是使用基础运算逻辑的代码，没必要由库从Javascript转换。
没有WebGL基础的同学，建议直接使用https://github.com/gpujs/gpu.js，从本文理解整体逻辑；
有一定基础的同学，建议由http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpu.js自己定制，更为灵活。
另外，这个组件我没打算深度封装，也没打算维护……嗯，就这样。
更多web前端开发知识，请查阅 HTML中文网 ！！