JavaScript

GPU.js 2.0 veröffentlicht

Cosmic Jellyfish: JavaScript auf der GPU mit GPU.js v2
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Machine Learning auf der GPU kennt man: Prozesse, die viel Power benötigen, werden von vielen ML-Tools standardmäßig in die GPU ausgelagert. Mit GPU.js, das kürzlich in v2 erschienen ist, steht auch eine Option für die Auslagerung von JavaScript in die GPU zur Verfügung. Was hat sich zu GPU.js 2.0, Cosmic Jellyfish genannt, getan?

Bis zu 15 Mal mehr Rechenleistung soll möglich sein, abhängig von der vorhandenen Hardware, wenn die GPU statt der CPU verwendet wird. Für JavaScript steht dafür GPU.js zur Verfügung, eine Beschleunigungs-Bibliothek, die GPGPU (General Purpose Computing on GPUs) für JavaScript, TypeScript und Node zur Verfügung stellt. Dazu werden Funktionen in Shader-Sprache übersetzt und kompiliert. Die Bibliothek umfasst auch eine Fallback-Option. Ist die GPU nicht verfügbar, wird der Code als reguläres JavaScript ausgeführt.

GPU.js 2.0: Cosmic Jellyfish

Der Support für Node.js 8+ ist noch nicht lange für GPU.js verfügbar. Erst mit der vor zwei Wochen erschienenen Version 2.0 der Bibliothek kam er hinzu, gemeinsam mit einer Reihe weiterer neuer Features. Dazu gehört, dass nun auch Video-Input verarbeitet werden kann und Entwicklern eine Option zur Verfügung steht, mit der sie die Performance von GPU-Programmen steuern können. Außerdem können nun Arrays in Input-, Output- und Between-Funktionen genutzt werden.

Weitere Informationen zu GPU.js v2, das den Namen Cosmic Jellyfish bekommen hat, können dem Changelog auf GitHub entnommen werden. Einige der initialen Probleme mit den neuen Features von v2, z. B. eine fehlende Logik für HTML-Videos, wurden inzwischen behoben, wie dort nachzulesen ist.

Benchmarks und Details zum Syntax-Support stehen auf der Website zum Projekt zur Verfügung. GPU.js ist über Yarn verfügbar:

yarn add gpu.js

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