#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
2025-09-05 09:58:46
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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。