人工智慧GPU測試
可用時通過 WebGPU 執行小型裝置端矩陣乘法基準測試，否则使用 WebGL fallback。不會上傳任何内容。
WebGPU compute
Not checked
Run the test to probe WebGPU.
WebGL graphics
Not checked
Run the test to probe WebGL2.
WebNN / NPU API
Not checked
Run the test to probe WebNN.
Software fallback
Not checked
Detects SwiftShader / llvmpipe style renderers.
安全：仅短基準測試。結果會因驅動和電源状態而异。
使用方法
- 在用於 WebGPU 或本機 AI 演示的瀏覽器中開啟頁面（建議使用 Chrome 或 Edge）。
- 選擇矩陣負載：輕型 128×128、標準 192×192 或 重型 256×256。
- 按一下 執行 AI GPU 測試 並等待 WebGPU、WebGL2、WebNN 和回退檢查。
- 閱讀 AI 就緒分數 和四張 API 卡 - 在信任 GFLOPS 之前修復軟體渲染。
- （可選）按一下 10s WebGL check 以取得簡短的圖形完整性 FPS 讀數。
- 使用 複製結果 進行支援票證或驅動程式之前/之後的比較。
常見問题
什麼是AI GPU測試？
它會檢查您的瀏覽器是否可以到達現代 Web AI 使用的 GPU 路徑：用於計算的 WebGPU、用於圖形加速的 WebGL2、可用的 WebNN，以及 CPU 軟體渲染器 (SwiftShader) 是否處於活動狀態，而不是您的真實 GPU。
瀏覽器 AI 需要 WebGPU 嗎？
並非適用於所有應用程式，但 WebGPU 是當今瀏覽器中 GPU 運算的主要實用 API。如果沒有它，許多工具就會退回到 WebAssembly 或 CPU 路徑，這些路徑對於矩陣繁重的工作來說要慢得多。
準備度分數意味著什麼？
大致：80+ 強（WebGPU + WebGL2 + 運算已完成），55-79 有限（可在限制下使用），低於 55 弱（缺少 WebGPU、軟體渲染或運算失敗）。這是瀏覽器診斷，而不是硬體審查分數。
GFLOPS 可以與 CUDA 或 3DMark 相媲美嗎？
不會。估算值包括瀏覽器、WebGPU 和調度開銷。使用它來比較同一台機器、瀏覽器和矩陣預設上的重複執行，而不是對 GPU 進行全球排名。
這與 GPU 壓力測試有何不同？
GPU 壓力測試使用 WebGL2 Mandelbrot FPS 來對圖形進行壓力。 AI GPU 測試可探測 WebGPU/WebNN 準備並執行矩陣乘法——許多推理工作負載背後的數學原理。
資料會離開我的瀏覽器嗎？
不會。檢測和基準測試在您的選項卡中本機執行。
介紹
AI GPU 測試 答案：「這個瀏覽器可以使用我的 GPU 來處理 AI 類型的工作負載嗎？」 它對本機 AI 演示、WebGPU 應用程式和設備上模型非常重要的多項檢查進行分層，而不是遊戲基準測試。
該工具報告：
- 人工智慧就緒分數 (0–100)，帶有簡單語言的判決
- WebGPU — 適配器名稱和緩衝區限制
- WebGL2 — 供應商/渲染器與軟體渲染偵測
- WebNN — 是否暴露
navigator.ml（當瀏覽器支援時） - 矩陣基準測試 — WebGPU 矩陣與 GFLOPS 估計、時序和校驗和驗證相乘
- 可選 10s WebGL sanity FPS（輕型 Mandelbrot 通行證）
這不是 MLPerf、CUDA 或 VRAM 診斷。在您信任 WebGPU LLM、映像工具或客戶端 ML 頁面之前，這是一個瀏覽器本機就緒訊號。
測試如何進行
1.特徵檢測（並行）
在執行 AI GPU 測試時，該工具同時：
- WebGPU —
navigator.gpu.requestAdapter()→requestDevice()，讀取適配器資訊和device.limits。 - WebGL2 — 在畫布上建立 WebGL2 上下文，讀取供應商/渲染器（以及
WEBGL_debug_renderer_info如果允許）。 - WebNN — 如果
navigator.ml.createContext存在，則嘗試建立上下文。
軟體回退標記與 SwiftShader、llvmpipe 或「軟體」相符的渲染器 - 這表示瀏覽器可能位於 CPU 路徑，而不是離散或整合 GPU。
2. 準備度分數
積分獎勵如下：
| Signal | 重量（約） |
|---|---|
| WebGPU 適配器 + 設備正常 | 35 |
| WebGL2 可用 | 15 |
| WebGL2 不是軟體渲染的 | 15 |
| WebNN 上下文正常 | 10 |
| 矩陣基準測試完成 | 10 |
| 校驗和與 CPU 參考匹配 | 5 |
| 更高 GFLOPS 級別 | 5–10 |
判決範圍：
| Score | Verdict | 典型意義 |
|---|---|---|
| 80–100 | Strong | WebGPU + WebGL2；計算完成；沒有明顯的軟體渲染器 |
| 55–79 | Limited | 部分堆疊或適度計算——小型人工智慧實驗可能有效 |
| 0–54 | Weak | 缺少 WebGPU、加速受阻或軟體渲染 |
3. 矩陣乘法基準測試
當 WebGPU 可用時，計算著色器會將兩個N×N浮點矩陣相乘（N= 128、192 或 256）。
- GFLOPS ≈
2N³ / time（平方 matmul 的標準 FLOP 計數） - 計算時間 — 預熱後多個 GPU 調度的平均值
- 校驗和 — 與 CPU 參考相比的輸出總和； 有效表示 GPU 結果在容差範圍內匹配
矩陣數學是 Transformer 和許多視覺模型的核心——瀏覽器中推理式 GPU 計算的實用代理。
4.可選的WebGL 10s檢查
執行較輕的 Mandelbrot 通道（與 GPU 壓力測試共享引擎）十秒並報告平均 FPS。當 WebGPU 通過但頁面仍然“感覺”緩慢時很有用 - 將計算就緒性與基本圖形平滑性分開。
了解每個輸出
人工智慧準備度分數
它是什麼： API 可用性、回退風險以及矩陣計算是否成功的加權摘要。
如何閱讀： 使用分數進行 執行/小心/修復設定 — 不用於購買硬體。 MacBook 上的 90 和工作站上的 90 並不等於絕對效能。
WebGPU計算卡
| 狀態 | 說明 |
|---|---|
| OK | 獲得適配器和設備－瀏覽器可以執行WebGPU計算 |
| Fail | 無navigator.gpu、空適配器或裝置請求被阻止 |
適配器行 當瀏覽器公開adapter.info時顯示名稱/描述。
WebGL 顯示卡
| 狀態 | 說明 |
|---|---|
| OK | 硬體風格的渲染器字串 |
| Warn | 軟體渲染器（SwiftShader / llvmpipe） |
| Fail | WebGL2 上下文失敗 |
即使使用 WebGPU，糟糕的 WebGL 路徑通常也意味著全域硬體加速關閉。
WebNN / NPU API 卡
| 狀態 | 說明 |
|---|---|
| OK | navigator.ml.createContext()成功 |
| Warn | API 缺失或上下文被阻止 — 常見；許多應用程式仍然使用 WebGPU |
WebNN 可能會路由到 GPU、NPU 或 CPU，具體取決於瀏覽器和作業系統——支援仍在不斷發展。
軟體後備卡
當 WebGL 報告 CPU 渲染器時 失敗。 在信任 GFLOPS 之前進行修復： 啟用硬體加速、更新 GPU 驅動程式、停用強制軟體 GL 標誌、退出僅遠端桌面會話（如果可能）。
GFLOPS 估計
它是什麼： 僅源自定時 WebGPU matmul。
測量： 此矩陣大小的相對瀏覽器 WebGPU 吞吐量。
未測量： 張量核心、FP16/BF16 ML 運算、CUDA 核心或雲端 AI 效能。
| GFLOPS（相對於瀏覽器） | 粗讀 |
|---|---|
| < 5 | 非常緩慢的路徑 - 檢查軟體渲染或節電器 |
| 5–20 | 適度 — 整合 GPU 或開銷較大的設置 |
| 20+ | 更強的瀏覽器運算（仍然不是原生 CUDA 類別） |
計算時間/矩陣大小/校驗和
- 矩陣大小 — 每邊
128、192或256（預設按鈕）。 - 計算時間 — 平均 GPU 調度時間（毫秒）；
N越低，速度越快。 - 校驗與有效 — GPU 輸出與 CPU 參考相符； 不符表示驅動程式錯誤或讀回錯誤 - 重試。
該測試測量什麼
| Measured | How |
|---|---|
| WebGPU 可用性 | 適配器+設備 |
| WebGL2加速路徑 | 上下文 + 渲染器字串 |
| WebNN 曝光 | navigator.ml探頭 |
| 軟體渲染風險 | 渲染器啟發式 |
| 矩陣計算吞吐量 | WebGPU matmul GFLOPS |
| 結果正確性 | CPU 與 GPU 校驗和 |
該測試不測量什麼
| 未測量 | Why |
|---|---|
| 顯存大小/使用情況 | 瀏覽器中沒有完整的 VRAM API |
| GPU溫度 | 無感測器訪問 |
| CUDA / ROCm / Metal 原生 AI | 不同的執行時間 |
| LLM 的模型負載/令牌/秒 | 此工具中未提供任何型號 |
| NPU TOPS 評級 | WebNN 可能不會公開細節 |
| 跨瀏覽器排行榜 | 引擎和政策不同 |
Safety
- 矩陣預設在設計上小（最大 256×256）－比無限的壓力更安全。
- 舊的整合 GPU 上的大量預設可能仍然會使裝置發熱 - 如果不舒服，請停止。
- 關閉其他 GPU 密集型選項卡以獲得更清晰的結果。
- 企業策略可能會完全阻止 WebGPU——分數反映了瀏覽器策略，而不一定是損壞的硬體。
常見用例
1. 在嘗試瀏覽器LLM或WebGPU演示之前
目標： 在花時間下載模型之前確認 WebGPU 可以正常運作。
執行： 標準預設，分數≥80，WebGPU卡正常，校驗和有效。
2.「WebGPU 不工作」支援票
目標： 使用者貼上 複製結果 - 支援人員看到適配器錯誤與軟體渲染器與策略區塊。
3. 驅動程式或瀏覽器更新後
目標： 前/後相同的預設 - 比較 GFLOPS 和分數。
4. 雙 GPU 筆記型電腦 — 瀏覽器使用哪一個 GPU？
目標： 閱讀WebGPU適配器+WebGL渲染器；在 Windows 圖形設定中將瀏覽器指派為「高效能」並重新測試。
5. 區分人工智慧準備與圖形壓力
| Need | Tool |
|---|---|
| WebGPU + matmul + WebNN | AI GPU 測試（本頁） |
| 持續 FPS/熱圖形負載 | GPU壓力測試 |
| CPU工作負載 | CPU壓力測試 |
相關工具
- GPU Stress Test — WebGPU 準備好後持續的 WebGL2 Mandelbrot FPS 壓力。
- CPU Stress Test — 多核心 Worker 負載，瓶頸可能是 CPU，而不是 GPU。
- Memory Test — 在載入大型瀏覽器 AI 模型之前選項卡堆淨空。
- Device Info — 同一會話的環境和瀏覽器上下文。