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。
计算
WebGPU 计算着色器：ComputePipeline 与 StorageBuffer
"介绍 WebGPU 的计算管线与存储缓冲，用 WGSL 编写计算着色器并提交命令，实现并行数据处理与加速，提供示例与兼容建议。"
Edge Functions 边缘计算前端实践：就近渲染、个性化与TTFB优化
面向前端的边缘计算实践，从就近渲染与个性化到缓存协同与性能监控，提供生产级可复制方案与指标验证，显著降低首字节时间与提升体验
WebGPU 渲染与计算实践：管线、缓冲与跨平台回退
以生产可用的方式实现 WebGPU 渲染与计算，覆盖设备适配、渲染管线、计算管线与性能监控，并提供到 WebGL 的回退策略
WebGPU 实战：渲染与计算管线基础
"介绍 WebGPU 的适配器与设备获取、画布配置、基础渲染管线与 WGSL 着色器示例，涵盖部署与兼容注意事项。"
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 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。"
WebAssembly 在边缘计算与浏览器的实践
结合 WASI 与边缘函数平台，探索 WebAssembly 在高性能与安全隔离场景的应用与优化路径。
WebAssembly SIMD 前端高性能计算实践 wasm-loader-Atomics
使用 WebAssembly SIMD 在前端执行高性能计算，结合 Atomics 与 Worker 实现并行加速，并给出模块加载与数据交互的工程化落地。
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
