مقالة تقنية حديثة تشرح كيف تستفيد من WebGPU وWASM لتشغيل نماذج رؤية ونصوص على جهاز المستخدم دون خوادم؛ لتحسين السرعة، تقليل التكلفة، وحماية الخصوصية — مع أمثلة كود وقائمة فحص شاملة.
لماذا الذكاء الاصطناعي داخل المتصفح الآن؟
الاعتماد على الخوادم السحابية لتشغيل النماذج صار مكلفًا ويضيف زمن استجابة ملحوظًا. مع WebGPU يمكن تنفيذ الحسابات على وحدة الرسوم في جهاز المستخدم مباشرة، ما يعني تجربة أسرع، خصوصية أعلى، وتكلفة تشغيل أقل — وهو ما يناسب التطبيقات التي تتعامل مع صور المستخدم أو نصوصه الحسّاسة.
ما هي WebGPU باختصار
WebGPU واجهة برمجية حديثة تمنح الويب وصولًا منخفض المستوى لقدرات المعالجة الرسومية والحسابية على المعالجات الرسومية (GPU). بخلاف WebGL الموجّه للرسم، تقدم WebGPU Compute Shaders لتسريع مصفوفات وتنسورات النماذج العصبية، وهي خالية من الإضافات وتعمل عبر المتصفحات الحديثة.
أهم حالات الاستخدام
- رؤية حاسوبية محلية: تصفية الخلفية، اكتشاف الأشياء، OCR، تحسين الصور — بدون رفع الصورة للخادم.
- نماذج نصية صغيرة: تلخيص، اقتراحات كتابة، أو إجابات سياقية سريعة على مستوى الصفحة.
- تحليلات في الزمن الحقيقي: تتبع إشارات الفيديو/الصوت لتجارب تفاعلية في التعليم والألعاب.
- تجربة بلا اتصال: جزء كبير من الميزات يعمل حتى في وضع عدم الاتصال بعد التخزين المؤقت.
البدء السريع — مثال كود
المثال التالي يختبر توفر WebGPU ويشغّل Compute Pass بسيطًا (جمع متجهين) — خطوة أولى قبل تشغيل طبقات الشبكة العصبية:
// index.js
if (!navigator.gpu) {
console.warn("WebGPU غير مدعوم في هذا المتصفح.");
} else {
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();
const shader = device.createShaderModule({
code: `
@group(0) @binding(0) var<storage, read> a : array<f32>;
@group(0) @binding(1) var<storage, read> b : array<f32>;
@group(0) @binding(2) var<storage, read_write> c : array<f32>;
@compute @workgroup_size(64)
fn add(@builtin(global_invocation_id) id : vec3<u32>) {
let i = id.x;
c[i] = a[i] + b[i];
}
`
});
const length = 1024;
const bytes = length * 4;
const bufA = device.createBuffer({size: bytes, usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_DST});
const bufB = device.createBuffer({size: bytes, usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_DST});
const bufC = device.createBuffer({size: bytes, usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC});
// تعبئة البيانات (مثال)
const init = (n) => new Float32Array(Array.from({length:n}, (_,i)=>i));
device.queue.writeBuffer(bufA, 0, init(length));
device.queue.writeBuffer(bufB, 0, init(length));
const pipeline = device.createComputePipeline({
layout: "auto",
compute: { module: shader, entryPoint: "add" }
});
const bind = device.createBindGroup({
layout: pipeline.getBindGroupLayout(0),
entries: [
{binding:0, resource:{buffer:bufA}},
{binding:1, resource:{buffer:bufB}},
{binding:2, resource:{buffer:bufC}},
]
});
const encoder = device.createCommandEncoder();
const pass = encoder.beginComputePass();
pass.setPipeline(pipeline);
pass.setBindGroup(0, bind);
pass.dispatchWorkgroups(Math.ceil(length/64));
pass.end();
// قراءة النتائج
const readback = device.createBuffer({size: bytes, usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ});
encoder.copyBufferToBuffer(bufC, 0, readback, 0, bytes);
device.queue.submit([encoder.finish()]);
await readback.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const out = new Float32Array(readback.getMappedRange().slice(0));
console.log("نتيجة العنصر 0:", out[0]);
}بعد نجاح هذا المثال، انتقل إلى مصفوفات أكبر واختبر دوال تنشيط وتلافيف (Convolutions) أو اجلب طبقات جاهزة عبر WASM.
الأداء والتحسين
- قسّم العمل إلى Workgroups مناسبة (64–256) ووازن بين threads والذاكرة المشتركة.
- حمّل النموذج كسولًا، واحتفِظ بالطبقات الأكثر استخدامًا في الذاكرة.
- استخدم FP16 أو INT8 حيثما أمكن لتقليل استهلاك الذاكرة وتسريع التنفيذ.
- نفّذ tiling وvectorization لمعاملات المصفوفات الكبيرة.
requestIdleCallback أو Web Worker عند الحاجة.
الخصوصية والتكلفة
معالجة البيانات محليًا تقلل مخاطر التسريب وتختصر زمن الاستجابة، كما تخفّض تكلفة البنية السحابية. احرص على تقديم خيار إلغاء التحميل للمستخدمين، وتوضيح ما الذي يجري على أجهزتهم ضمن سياسة الخصوصية.
مقارنة سريعة: WebGL vs WebGPU
| البند | WebGL | WebGPU |
|---|---|---|
| التركيز | رسم/عرض ثلاثي الأبعاد | رسم + حساب عام (Compute) |
| البرمجة | Shaders للرسم بشكل أساسي | Compute Shaders متقدّمة |
| الأداء على ML | ممكن لكن محدود | أفضل بكثير للنماذج الحديثة |
| سهولة التبني | واسعة وقديمة | أحدث ويتطلب تحديثات متصفح/عتاد |
قائمة فحص قبل الإطلاق ميزة إضافية
- آلية تحقق من الدعم مع مسار بديل في حال غياب WebGPU.
- تحميل كسول للنموذج والوسائط، وتحديد
width/heightلكل صورة لمنع القفزات. - تسجيل الأداء (زمن التحميل/التنفيذ/الذاكرة) على عينات حقيقية للمستخدمين.
- واجهة واضحة لإدارة الأذونات وإيقاف الحسابات الثقيلة.
- اختبار على أجهزة بمعالجات رسومية متنوعة (مدمج/منفصل) وعلى هواتف متوسطة.
أسئلة شائعة
هل أحتاج خادمًا قويًا مع WebGPU؟
ليس بالضرورة؛ كثير من العمل الثقيل سينتقل إلى جهاز المستخدم، ما يقلل الاعتماد على الخادم.
ماذا عن الأجهزة القديمة؟
وفّر مسارًا بديلًا عبر WebGL/WASM بقدرات أقل، أو نفّذ جزءًا من المهام على الخادم عند الحاجة.
هل يمكن تشغيل نماذج كبيرة؟
يفضَّل استخدام نماذج مضغّرة/مكمّمة (FP16/INT8) أو تقسيم الاستدلال إلى مراحل للحفاظ على الذاكرة.
الخلاصة
يجمع النهج القائم على WebGPU + WASM بين السرعة، الخصوصية، وخفض التكاليف — ما يفتح الباب أمام تجارب ذكاء اصطناعي سلسة بالكامل داخل المتصفح. ابدأ باختبار الدعم، ثم نفّذ نواة حسابية بسيطة، وارتقِ تدريجيًا حتى تصل إلى نموذجك الإنتاجي.
تذكير: راقب الأداء والتجربة على أجهزة فعلية، وقدّم دائمًا خيار إيقاف الميزات الثقيلة للمستخدم.