Javascript如何实现GPU加速？

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本文由腾讯Bugly发表于云+社区专栏

1. 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。

2. 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/br...

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。

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。

3. 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/br...

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。

4. 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/br... 自己定制，更为灵活。

问答
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此文已由作者授权腾讯云+社区发布，原文链接：https://cloud.tencent.com/dev...

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