PythonJS/PythonJS项目中的GPU编程指南

PythonJS/PythonJS项目提供了一个创新的解决方案，允许开发者使用Python语法编写能够在WebGL环境下运行的GPU着色器代码。本文将详细介绍如何使用这个功能强大的工具进行GPU编程。

核心概念与基础语法

PythonJS/PythonJS实现了一个Python到GLSL的转换器，它能够将特定格式的Python代码编译成WebGL的GLSL片段着色器。这种转换使得开发者可以用熟悉的Python语法来编写高性能的GPU代码。

基本类型支持

转换器支持以下GLSL标准类型：

• 基本类型：int, float
• 向量类型：vec2, vec3, vec4
• 矩阵类型：mat4
• 数组类型：float*, int*

控制结构

支持常见的控制结构：

• 条件判断：if, elif, else
• 循环：for i in range(n)
• 列表迭代：for sub in arr
• 结构体迭代：for s in iter(A)

主函数定义

使用@gpu.main装饰器标记GPU程序的入口函数。主函数必须配合@returns装饰器指定返回类型和维度。

@returns(array=[512,512])
@typedef(x=float, y=float)
@gpu.main
def gpu_func():
    x = 0.5
    y = 0.6
    return x+y

返回类型说明

@returns装饰器支持多种返回类型定义：

• 一维数组：array=n
• 二维数组：array=[x,y]
• 矩阵：-> mat4

获取当前像素索引

在片段着色器中，可以使用get_global_id()函数获取当前处理的像素位置：

@returns(array=[512,512])
@gpu.main
def gpu_mandelbrot():
    vec2 c = get_global_id()
    # 曼德勃罗集计算逻辑
    return float(runaway) * 0.01

子程序定义

使用@gpu装饰器定义可重用的子程序：

@returns(float)
@typedef(x=float, y=float)
@gpu
def mysub(x,y):
    return x-y

或者使用更简洁的类型声明方式：

@gpu
float def mysub(x,y):
    float x
    float y
    return x-y

数组处理

输入数组

可以将Python列表作为参数传递给GPU函数，它们会被自动转换为WebGL缓冲区：

@gpu.main
def gpufunc(a,b):
    float* a
    float* b

A = [2.0 for i in range(64)]
A.scale = 2  # 设置数值范围
gpufunc(A, B)

动态数组

支持动态长度的数组处理：

@gpu.main
def gpufunc():
    float* A = self.mylist[4:]  # 切片操作
    for i in range(len(A)):
        b += A[i]
    return b

高级特性

结构体处理

可以处理包含多种类型的复杂数据结构：

def new_struct(self, g):
    return {
        'attr1': 0.6 + g,
        'attr2': int16(g)  # 16位整数处理
    }

@gpu.main
def gpufunc():
    struct* A = self.array
    for s in iter(A):
        b += s.attr1 + float(s.attr2)
    return b

自定义类

使用@gpu.object装饰器定义可在GPU中使用的类：

@gpu.object
class MyObject:
    @gpu.method
    float def subroutine(self, x,y):
        return x + y * self.attr2
        
    def __init__(self, a, b, i):
        self.attr1 = a
        self.attr2 = b
        self.index = int16(i)

外部类型集成

可以集成外部库的类型，如Three.js的Vector3：

import three
gpu.object(three.Vector3, 'vec3')

@gpu.object
class MyObject:
    def __init__(self, x,y,z):
        self.vec = new(three.Vector3(x,y,z))

性能优化建议

1. 减少动态数组：过多动态数组可能导致GLSL编译器失败
2. 合理使用16位整数：GLSL 1.2限制整数为16位精度
3. 避免递归调用：GPU方法不支持递归
4. 批量处理数据：尽量使用数组而非单个变量传递数据

实际应用示例

下面是一个完整的Mandelbrot集计算示例，展示了如何利用GPU进行高性能数学计算：

@returns(array=[512,512])
@gpu.main
def gpu_mandelbrot():
    vec2 c = get_global_id()
    float x = 0.0
    float y = 0.0
    float tempX = 0.0
    int i = 0
    int runaway = 0
    
    # 迭代计算
    for i in range(100):
        tempX = x * x - y * y + float(c.x)
        y = 2.0 * x * y + float(c.y)
        x = tempX
        if runaway == 0 and x * x + y * y > 100.0:
            runaway = i
    
    return float(runaway) * 0.01

通过PythonJS/PythonJS的GPU编程功能，开发者可以轻松地将复杂的数学计算和图形处理任务转移到GPU上执行，显著提升Web应用的性能表现。