浏览器端 AI 推理实践：WebGPU/ONNX Runtime Web 与性能优化

浏览器端 AI 推理实践：WebGPU/ONNX Runtime Web 与性能优化技术背景浏览器端 AI 推理通过 WebGPU 等硬件加速接口在终端直接完成推理，降低隐私与延迟成本。ONNX Runtime Web 提供标准化推理引擎，支持 WebGPU/WebGL/CPU 多后端。核心内容推理初始化与后端选择import * as ort from 'onnxruntime-web'; async function initSession(modelUrl: string) { const availableEPs = ['webgpu', 'webgl', 'wasm']; const session = await ort.InferenceSession.create(modelUrl, { executionProviders: availableEPs }); return session; } 输入预处理与推理function preprocess(imageData: ImageData) { const { data, width, height } = imageData; const tensor = new Float32Array(width * height * 3); for (let i = 0; i < width * height; i++) { const r = data[i * 4] / 255; const g = data[i * 4 + 1] / 255; const b = data[i * 4 + 2] / 255; tensor[i * 3] = r; tensor[i * 3 + 1] = g; tensor[i * 3 + 2] = b; } return new ort.Tensor('float32', tensor, [1, 3, height, width]); } async function runInference(session: ort.InferenceSession, input: ort.Tensor) { const feeds: Record<string, ort.Tensor> = { input }; // 根据模型的输入名称调整 const t0 = performance.now(); const results = await session.run(feeds); const t1 = performance.now(); console.log('inference cost', (t1 - t0).toFixed(2), 'ms'); return results; } 模型加载与体积优化- 使用分片与压缩（gzip/br），配合 CDN 就近分发 - 采用量化模型（如 8-bit）降低体积与计算开销 - 按需加载与缓存，避免首次阻塞 技术验证参数在 Chrome 128/Edge 130（Windows 11，WebGPU 可用）下：推理时延：图像分类模型 P95 20–60ms（WebGPU）模型体积：量化后下降 30–60%初始化开销：P95 80–200ms应用场景客户端隐私场景（本地分类/检测）低延迟交互体验（实时滤镜/增强）边缘协同与离线能力最佳实践优先 WebGPU 后端并提供回退路径使用量化与分片，结合缓存与就近分发引入时延与准确率指标，持续优化模型与管线