在提升网络浏览器性能的不懈努力中，微软旗下的ONNX Runtime Web近日宣布整合了WebGPU，这一举措旨在提高复杂机器学习模型在网络浏览器中的运行性能。让我们一起来了解这项技术的重要性和影响。
ONNX Runtime Web简介
ONNX Runtime Web是微软推出的JavaScript库，旨在让网络开发人员能够直接在网络浏览器中部署机器学习模型。这个库提供了基于硬件加速的多个后端支持，为开发者提供了更灵活、更高效的部署方式。
WebGPU的作用
WebGPU是一种网络应用程序接口（API），它为在网络浏览器中运行的机器学习模型提供了硬件加速。过去，由于网络浏览器的计算能力有限，复杂的机器学习模型，特别是大型生成模型，无法在其中高效地运行。而WebGPU的出现，则释放了设备GPU的能力，使这些任务能够得到更好的执行，并显著提高了性能。
微软的表态
微软表示，WebGPU通过利用计算着色器等先进功能，能够更高效地处理复杂的机器学习工作负载。它对半精度（FP16）的支持降低了GPU内存的使用率和带宽要求，同时加快了运算速度。通过利用GPU处理并行计算任务的能力，WebGPU能够直接在网络浏览器中推断出更高效、可扩展的机器学习应用。
浏览器支持
目前，适用于Mac、Windows、ChromeOS的Chrome 113和Edge 113，以及适用于Android的Chrome 121，默认已包含WebGPU。开发者可以通过ONNX Runtime Web调用WebGPU加速资源，以提升他们在网络浏览器中的机器学习模型的性能。
随着微软ONNX Runtime Web整合WebGPU，网络浏览器将迎来更加高效、强大的机器学习模型执行能力。这一技术的推出将为网络开发人员带来更多创新和应用可能，同时也将推动网络浏览器的性能和功能进一步提升。
