性能基准测试

本项目不会将任何单一基准测试表视为普遍真理。WebGPU 性能在很大程度上取决于浏览器版本、驱动质量、GPU 架构、数组大小，以及你是否能在多次运行之间复用缓冲区。

如何评估性能

使用交互式 Demo在你自己的机器上测试当前构建。比较以下指标：

1. GPU 时间 - 仅计算工作
2. 总时间 - 上传、计算和回读合计
3. CPU 时间 - TypedArray.sort() 作为本地基准

通常最重要的因素

输入大小

小数组通常更倾向于 CPU，因为缓冲区传输开销占主导地位。更大的数组才是 GPU 排序发挥作用的场景。

复用

当你复用同一个 GPUContext 并在多次运行之间保持缓冲区存活时，重复排序的性能会更好。

算法选择

使用场景	更好的起点	原因
通用参考实现	BitonicSorter	结构可预测，推理更简单
大型 Uint32Array 工作负载	RadixSorter	对整数密集型数据的浪费比较更少
小型或一次性数组	CPU 排序	设置成本更低

基准测试工作流

1. 从小数组开始并确认正确性。
2. 增加数组大小，直到传输开销不再占主导地位。
3. 比较 GPU 专用时间与总时间；两者都很重要。
4. 重复相同的运行数次，以平滑着色器编译和预热效果。

解读结果

• GPU 时间更快，总时间更慢 通常意味着着色器工作没问题，但传输/设置开销占主导地位。
• GPU 时间和总时间都更快 表明浏览器/GPU 非常适合该工作负载。
• Radix 比 Bitonic 慢 可能发生在较小的数组上，额外的趟次无法很好地摊销。

实用技巧

复用同一个上下文

const gpu = new GPUContext();
await gpu.initialize();

const sorter = new BitonicSorter(gpu);
await sorter.sort(batchA);
await sorter.sort(batchB);

当大小可预测时预分配

const sorter = new RadixSorter(gpu);
sorter.preallocate(1_000_000);

同时衡量正确性和吞吐量

在开发时启用验证，当你只需要原始吞吐量测量时再禁用它。

运行你自己的基准测试

仓库附带了一个专门为此目的维护的浏览器测试场。打开交互式 Demo，选择你的工作负载大小，并在目标机器上比较 Bitonic、Radix 和 CPU 的耗时。