#码力全开·技术π对# 如何在 Web 应用中使用 Google 的 WebGPU 结合实现浏览器端大模型推理加速?
一款 AI 绘画 PWA 应用需在浏览器中运行 Stable Diffusion 轻量模型(如 TinyDiffusion),当前使用 WebGL 后端的 TensorFlow.js 推理耗时过长(>30s)。计划迁移到 WebGPU 后端以利用现代 GPU 的并行计算能力。挑战包括:如何在支持 WebGPU 的浏览器(Chrome 113+)中加载 @tensorflow/tfjs-backend-webgpu
;调用 tf.setBackend('webgpu')
并验证 tf.getBackend()
状态;优化模型权重格式(如 .bin
分片加载)以适应 GPU 内存限制;处理 WebGPU 初始化失败时的降级到 WebGL 策略;以及通过 GPUBuffer
映射结果回 CPU 内存生成图像。应如何构建高性能、渐进式增强的浏览器内 AI 推理体验?
WebGPU
周周的奇妙编程
2天前
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可通过以下步骤实现:
navigator.gpu
检测并请求GPU设备。workgroup
划分任务,提升GPU利用率。