WebGPU 前端计算加速实践（2025）
WebGPU 前端计算加速实践（2025）一、初始化与资源设备与队列：申请 GPU 设备与队列；检查兼容性。缓冲区：合理的映射/拷贝策略，降低内存开销。二、着色器与并行WGSL 着色器：编写计算/渲染着色器；并行调度。管线：配置计算/渲染管线与绑定布局。三、性能与降级性能观测：采集耗时与带宽与热度；
计算
Serverless 与边缘计算在 Web 应用中的实践
"对比 Serverless 与边缘计算的适用场景，提供部署与缓存优化实践。"
SharedWorker：多标签页共享计算与通信
使用 SharedWorker 在同源多标签页间共享计算与状态，通过 MessagePort 通信实现广播与协调，提升资源利用与一致性。
边缘计算基础：从概念到应用
"本篇文章旨在为初学者提供边缘计算的入门指南，详细介绍边缘计算的核心概念、优势、应用场景以及面临的挑战，帮助读者理解边缘计算在物联网和实时数据处理中的重要作用。"
WASM 与边缘计算实践（2025）
WASM 与边缘计算实践（2025）WASM（WebAssembly）在端与边缘以高性能与安全沙箱赋能计算密集场景。一、场景与模块化场景：多媒体处理、ML 轻量推理、规则计算与插件体系。模块化：将热点逻辑以 WASM 模块封装，降低语言与平台耦合。二、性能优化SIMD：利用指令级并行提升向量计算性能
实时特征平台与在线计算（2025）
实时特征平台与在线计算（2025）实时特征是在线决策的关键依赖。本文聚焦一致性与性能治理。一、架构与一致性离线/在线：统一特征定义与校验，避免语义偏差。一致性：保障生产与消费端的版本与模式对齐。二、低延迟与缓存热特征缓存：多级缓存与 TTL 控制；命中率观测与优化。回源与降级：在缓存 miss 时快
数据流处理与实时计算架构（2025）
数据流处理与实时计算架构（2025）实时计算强调低延迟与一致性。本文总结关键语义与工程实践。一、时间与窗口事件时间与水位线：以事件时间驱动窗口与乱序处理。窗口：滚动/滑动/会话窗口按业务选型与参数校准。二、状态与一致性状态管理：合理的状态拆分与持久化策略。Checkpoint：定期快照与恢复一致性，
WebGPU：计算与渲染管线基础
使用 WebGPU 构建基础渲染与计算管线，包括适配器/设备获取、WGSL 着色器、管线配置与命令提交，并给出兼容与性能建议。
Serverless 边缘计算 架构与成本优化
以边缘节点执行为核心，构建高性能低成本的 Serverless 架构，并围绕冷启动、包体积与缓存策略进行优化。
WebGPU 计算管线：ComputePass 与 StorageBuffer
构建 WebGPU 计算管线并使用存储缓冲在 GPU 上进行并行计算，包含 WGSL compute 着色器与命令提交流程。
