WeBLAS：浏览器中的GPU加速线性代数计算

【免费下载链接】weblasGPU Powered BLAS for Browsers :gem:项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/weblas

WeBLAS是一个开源项目，它将传统的BLAS（基础线性代数子程序）功能带入了现代Web环境。通过利用WebAssembly和WebGL技术，该项目在浏览器中实现了高性能的矩阵和向量运算，为Web应用提供了强大的数值计算能力。

项目核心特性

WeBLAS专注于为神经网络和机器学习提供有用的数值操作。目前项目包含以下32位版本的核心操作：

sscal- 矩阵和向量缩放（带加法功能）
sgemm- 矩阵乘法
sdwns- 矩阵和图像下采样（用于最大池化）
sclmp- 矩阵钳制（用于ReLU激活函数）

技术架构与实现

项目采用模块化设计，主要技术组件包括：

GPU加速计算

WeBLAS通过WebGL直接访问GPU资源，实现了硬件加速的线性代数运算。在lib/glsl目录下，包含了各种操作的GLSL着色器代码，这些代码在GPU上并行执行，显著提升了计算性能。

管道模式优化

管道模式通过将数据保留在GPU内存中，提供了显著的性能提升。这种模式特别适用于需要连续进行多个矩阵操作的场景，如深度神经网络的前向传播。

使用方法

基础集成

首先在HTML中包含weblas.js文件：

<script type="text/javascript" src="weblas.js"></script>

基本矩阵运算示例

// 创建矩阵数组 var height_A = 1024, width_A = 1024, height_B = 1024, width_B = 1024; var A = new Float32Array(height_A * width_A); var B = new Float32Array(height_B * width_B); // 填充A和B的数据 var M = height_A, N = width_B, K = height_B; // 必须匹配width_A var alpha = 1.0; var beta = 0.0; var C = new Float32Array(width_B); // 专为神经网络偏置计算优化 // 结果将包含矩阵A x B的乘积（乘以alpha） result = weblas.sgemm(M, N, K, alpha, A, B, beta, C);

管道模式使用

管道模式提供了更高的性能，通过直接与GPU内存交互：

// 创建Tensor容器，直接与GPU内存交互 var t0 = new weblas.pipeline.Tensor([M, K], data0); // 第二个矩阵必须转置 var t1 = new weblas.pipeline.Tensor([N, K], weblas.util.transpose(K, N, data1)); var t2 = new weblas.pipeline.Tensor([1, N], data2); var alpha = 1.0; var beta = 0.5; // 注意：pipeline.sgemm在第二个位置接受转置矩阵 var t3 = weblas.pipeline.sgemm(alpha, t0, t1, beta, t2); // 结果是Float32Array var result = t3.transfer();