一、什么是Javascript实现GPU加速?

　　CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算(大量顶点)。但是，如果只是通用的计算场景呢?比如处理图片中大量像素信息，我们有办法使用GPU资源吗?这正是本文要讲的，GPU通用计算，简称GPGPU。

　　二、实例演示：色块识别。

　　如下图所示，我们识别图片中彩虹糖色块，给糖果添加表情。

　　2.1、实例地址(打开页面后，依次点击按钮“使用CPU计算”、“使用GPU计算”)：http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpgpu.html

　　2.2、运行代码：

　　    var rgb2hsv = function(r, g, b) {

　　        var max = Math.max(r, g, b), min = Math.min(r, g, b),

　　            d = max - min,

　　            h,

　　            s = (max === 0 ? 0 : d / max),

　　            v = max / 255;

　　        switch (max) {

　　            case min: h = 0; break;

　　            case r: h = (g - b) + d * (g < b ? 6: 0); h /= 6 * d; break;

　　            case g: h = (b - r) + d * 2; h /= 6 * d; break;

　　            case b: h = (r - g) + d * 4; h /= 6 * d; break;

　　        }

　　        return {

　　            h: self.hueIndexs[parseInt(h*360)],

　　            s: s,

　　            v: v

　　        }

　　    };

　　运行次数：262144次

　　2.3、测试结论：实例中，我们分别使用GPU和CPU进行色相转换(防止光线影响识别准确度)，其余步骤均一致。

　　Android vivoX20(运行10次平均)CPU：770ms，GPU：270GPU较CPU快2.85倍三星S7(运行10次平均)CPU：982ms，GPU：174msGPU较CPU快5.64倍

　　2.4、使用GPGPU意义：GPU与CPU数据传输过程，与GPU实际运算耗时相当，所以使用GPU运算传输成本过高，实测在Android中具有较大优势。本测试案例是从webAR项目中抽取，需要实时跟踪用户摄像头处理视频流(256*256)，使用GPU计算意义非常大，否则无法实现实时跟踪。

　　三、如何实现GPU通用计算?

　　3.1、首先，我们通过一张流程图，演示原理：

　　3.2、实现：

　　3.2.1、创建顶点着色器，只是传递了贴图坐标。

　　attribute vec4 position;

　　varying vec2 vCoord;

　　void main() {

　　    vCoord = position.xy * 0.5 + 0.5;

　　    gl_Position = position;

　　}

　　3.2.2、创建片元着色器，根据贴图坐标贴图。

　　precision highp float;

　　varying vec2 vCoord;

　　uniform sampler2D map;

　　void main(void) {

　　    vec4 color = texture2D(map, vCoord);

　　    gl_FragColor = color;

　　}

　　3.3.3、根据如上着色器代码，创建程序对象，变量code是我们要传入的用于计算的代码。

　　// 绑定并编译着色器程序

　　var vertexShaderSource = '...';

　　var fragmentShaderSource = '...' + code + '...';

　　var vertexShader = gl.createShader(gl.VERTEX_SHADER);

　　gl.shaderSource(vertexShader, vertexShaderSource);

　　gl.compileShader(vertexShader);

　　var fragmentShader = gl.createShader(gl.FRAGMENT_SHADER);

　　gl.shaderSource(fragmentShader, fragmentShaderSource);

　　gl.compileShader(fragmentShader);                

　　// 创建程序对象

　　var program = gl.createProgram();

　　gl.attachShader(program, vertexShader);

　　gl.attachShader(program, fragmentShader);

　　gl.linkProgram(program);

　　gl.useProgram(program);

　　3.3.4、传入顶点数据，创建一个面覆盖整个画布。

　　// 顶点数据传输

　　var vertices = new Float32Array([-1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0]);

　　var vertexBuffer = gl.createBuffer();

　　gl.bindBuffer(gl.ARRAY_BUFFER, vertexBuffer);

　　gl.bufferData(gl.ARRAY_BUFFER, vertices, gl.STATIC_DRAW);

　　var aPosition = gl.getAttribLocation(program, 'position');

　　gl.vertexAttribPointer(aPosition, 2, gl.FLOAT, false, 0, 0);

　　gl.enableVertexAttribArray(aPosition);

　　3.3.5、传入原始数据，本例中传入我要处理的图像数据，作为贴图，最终绘制到屏幕。

　　var gl = this.gl;

　　var program = this.program;

　　var texture = gl.createTexture();

　　var uMap = gl.getUniformLocation(program, 'map');

　　gl.activeTexture(gl.TEXTURE0);

　　gl.bindTexture(gl.TEXTURE_2D, texture);

　　gl.texImage2D(gl.TEXTURE_2D, 0, gl.RGBA, gl.RGBA, gl.UNSIGNED_BYTE, canvas);

　　gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_MAG_FILTER, gl.NEAREST);

　　gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_MIN_FILTER, gl.NEAREST);

　　gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_WRAP_S, gl.CLAMP_TO_EDGE);

　　gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_WRAP_T, gl.CLAMP_TO_EDGE);

　　gl.generateMipmap(gl.TEXTURE_2D);

　　gl.uniform1i(uMap, 0);                

　　// 绘制

　　gl.clearColor(0, 0, 0, 1);

　　gl.clear(gl.COLOR_BUFFER_BIT);

　　gl.drawArrays(gl.TRIANGLE_FAN, 0, 4);

　　3.3.6、从最终绘制的画面上，获取颜色信息作为最终处理结果数据。

　　1 var pixels = new Uint8Array(gl.drawingBufferWidth * gl.drawingBufferHeight * 4);

　　2 gl.readPixels(0, 0, gl.drawingBufferWidth, gl.drawingBufferHeight, gl.RGBA, gl.UNSIGNED_BYTE, pixels);

　　3.3.7、完整代码：http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpu.js

　　其实清楚原理后，整体实现比较简单。但是对于不了解WebGL的同学来说，理解上有一定难度，我后续准备写一个系列的WebGL教程，有兴趣的同学可以关注。

　　四、有无现成类库?

　　大家可以看到，我实现的gpu.js中，并没有将javascript转换成着色器语言(类C)，而是用户直接传入着色器代码。但是github上已有将javascript转换为着色器语言的库。https://github.com/gpujs/gpu.js

　　为什么我没有直接使用呢?

　　1、简单的使用，2k可以实现的代码，不想引入200k的库;

　　2、数据输入输出可以由自己灵活控制;

　　3、着色器语言很简单，特别只是使用基础运算逻辑的代码，没必要由库从Javascript转换。

　　没有WebGL基础的同学，建议直接使用https://github.com/gpujs/gpu.js，从本文理解整体逻辑;有一定基础的同学，建议由http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpu.js自己定制，更为灵活。另外，这个组件我没打算深度封装，也没打算维护……嗯，就这样。

　　作者：万技师
　　出处：http://www.cnblogs.com/wanbo/