WebGPU 基础渲染与计算：管线构建、回退与性能验证
以最小示例在浏览器中完成 WebGPU 基础渲染与计算，包含设备获取、管线与着色器、回退到 WebGL2，以及经验证的性能与稳定性指标。
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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；
WebGPU 前端实战与兼容性注意
引言WebGPU 提供更现代的图形与计算接口，适合高性能渲染与本地计算场景；前端实践需关注浏览器支持与降级策略。兼容与实践要点（参考）浏览器支持：优先在 Chrome/Edge 的稳定版本中验证，Safari 与 Firefox 支持需查看版本通告与试验特性。渲染管线：合理组织 shader、bin
"WebGPU 初探：图形与计算的浏览器性能新路径"
"概述 WebGPU 在图形与通用计算上的能力与优势，对比 WebGL 的模型差异，并给出工程落地与安全注意。"
WebGPU Compute 管线实战：绑定组、工作组与内存布局
讲解 WebGPU 计算管线的核心概念，覆盖绑定组、工作组与存储缓冲的内存布局，构建高效的通用计算任务。
"WebGPU与ONNX Runtime Web推理性能优化实践"
"采用WebGPU与ONNX Runtime Web进行前端推理与图形计算，结合模型量化与资源优化提升性能，并以真实指标验证延迟与体积收益。"
"WebGPU 计算着色器在数据可视化中的实践"
"以 WebGPU 的计算着色器为核心，在前端实现并行数据处理与可视化渲染的协同优化，并以真实基准验证性能与交互体验改善。"
"ONNX Runtime Web + WebGPU 前端推理性能优化实践"
"以 ONNX Runtime Web 配合 WebGPU 在浏览器端进行模型推理，覆盖图像与文本模型的优化、量化与并行策略，并以真实基准验证性能收益。"
"WebGPU 计算着色器与并行加速实践：WGSL、SAB 与性能度量"
"使用 WebGPU 计算着色器（WGSL）与并行数据管线，实现大规模并行计算加速，并结合 SAB 与性能度量，验证端侧图形/数值任务的吞吐提升。"
"WebGPU 入门与性能优化实战"
"提供基于 WebGPU 的可验证入门示例与性能优化策略，帮助前端团队构建高效的原生 GPU 渲染。"
