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。"
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WebGPU与高性能图形：管线与着色器基础
基于 WebGPU 的现代图形编程入门，理解渲染管线与 WGSL 着色器，释放浏览器侧 GPU 能力。
WebGPU 实战（渲染管线、兼容与安全沙箱）
介绍 WebGPU 的渲染管线与 WGSL，讨论兼容性与安全沙箱策略，并提供性能验证与降级方案。
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计算着色器：GPGPU基础与并行模型
使用 WebGPU 计算着色器进行通用并行计算，理解工作组与内存模型，构建高性能数据处理。
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
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。"
ONNX Runtime Web 与 WebGPU 浏览器端推理加速实践
"在浏览器中以 ONNX Runtime Web 结合 WebGPU 进行模型推理，加速图像与文本任务，提供可复现实验与性能数据，探索前端边缘 AI 的落地路径。"
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。"
WebGPU 高性能渲染入门与实践
"系统性介绍 WebGPU 的设备初始化、管线与着色器开发流程，基于真实测试数据对比 WebGL 的性能差异，帮助前端团队在可视化与图形计算场景落地高性能渲染。"
