在最近一个时期，WebGPU已经成为前端领域的一个热门话题，尤其是在游戏引擎、AR/VR和其他富媒体应用中的应用越来越普遍。而使用WebGPU进行深度学习进行推断所带来的提升很快也被人们所发现。同时，ONNX(开放神经网络交换)也跟着步入了不断进化的领域中。
这就带来了一个问题： 如何将WebGPU和ONNX结合起来，构建一个快速、高效的深度学习模型运行时？
好消息是，现在已经有一个名为“WebONNX” Rust库了， 它提供了一个WebGPU加速的ONNX推断运行时，可以在浏览器中运行深度学习模型。这个库是开源的，并且提供了详细的文档和示例。
使用WebONNX所需的步骤非常简单。首先，需要将ONNX模型转换为WebGPU格式。这可以通过使用预处理器脚本和WebONNX导出器来完成。
接下来就是与Rust编程语言的通信了。WebKit和Chrome中已经内置了Rust运行时，所以将使用WebONNX库的Rust API可以很容易地与浏览器集成。这使得用户可以在不离开浏览器的情况下轻松地使用WebGPU进行深度学习推断。
一些其他的优势包括：更快的速度，更少的内存占用，更高的可移植性，以及更好的性能。通过使用WebONNX，您可以更快、更高效地训练和测试深度学习模型，提高您的工作效率，以及更快地将模型发布到用户面前。
总而言之，WebONNX是一个有趣而有用的开源项目，它可以让您在浏览器中轻松使用WebGPU的高性能进行深度学习推断，具有更快的速度、更少的内存占用、更高的可移植性和更好的性能。如果您想体验WebONNX的魅力，请务必到Github上了解更多，感受前沿科技带来的无限可能吧！
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