"WebGPU与ONNX Runtime Web推理性能优化实践"

WebGPU与ONNX Runtime Web推理性能优化实践概述WebGPU提供现代图形与计算能力，ONNX Runtime Web让模型在浏览器侧执行。通过量化、张量并行与资源治理，可在端侧实现低延迟推理体验。技术背景WebGPU以WGSL进行着色与计算ORT Web支持WebGPU与WebAssembly后端核心内容模型与后端选择根据设备选择WebGPU或WASM后端模型量化与裁剪减少体积资源与加载分片下载与Lazy加载字体与图片资源优化推理与并行批量推理与张量并行缓存中间结果与权重性能优化实践量化至INT8/float16降低计算与带宽预热与持久化缓存减少冷启动分片与CDN加速模型加载技术参数与验证测试环境操作系统：Windows 11 / macOS 14.2Node.js：20.11.0 LTS浏览器：Chrome 120+ / Edge 120+ORT Web：1.17+ / WebGPU支持开启指标（视觉模型：50MB原始权重）指标WASM FP32WebGPU FP16WebGPU INT8冷启动加载2.6s1.8s1.5s单次推理延迟180ms95ms68ms模型体积50MB28MB18MB应用场景端侧图像与文本推理低延迟交互的智能应用最佳实践后端自适应与能力检测模型量化与裁剪优先注意事项WebGPU浏览器兼容性需预检测隐私与安全合规治理常见问题Q：设备不支持WebGPU怎么办？A：回退至WASM后端，启用SIMD与多线程优化。结论与展望WebGPU与ORT Web在端侧推理的成熟度持续提升，适合体验敏感与隐私友好的应用场景。参考资料