WebGPU和WebLLM：在浏览器中解锁端侧大模型的未来

引言

三年前，我们惊叹于ChatGPT理解人类语言的能力；今天，一个更疯狂的设想正在成真：让每个浏览器都成为承载智能的容器 。当Meta的Llama 3、微软的Phi-3等「轻量级巨人」突破40 tokens/s的本地推理速度，当最新iPad Pro的神经网络引擎算力超越五年前的数据中心显卡，我们正站在一个临界点------浏览器不再只是内容消费工具，而是进化成了能思考、会创造的智能终端。

但这条路布满荆棘：把7B参数的大模型塞进浏览器，就像让邮轮在浴缸里航行。传统方案要么依赖云端服务器（牺牲隐私与实时性），要么受限于JavaScript和WebGL的性能桎梏（GPT-2都跑不流畅）。直到WebLLM 撕开突破口：通过WebGPU 榨取90%的本地显卡算力，借助机器学习编译将模型运行效率提升8倍，它让Llama 3在普通笔记本上实现了「打字速度级」的文本生成------这一切，都发生在你从未注意过的浏览器后台线程。

根据CMU、上海交大和英伟达联合发表的论文《WebLLM: A High-Performance In-Browser LLM Inference Engine》，浏览器端LLM推理的关键突破源自三个技术要素：

WebGPU的跨平台计算能力（支持Vulkan/Metal/D3D12统一抽象）
机器学习编译技术(MLC)（通过TVM实现内核自动优化）
混合计算架构（WebGPU+WebAssembly协同加速）

浏览器革命：从渲染引擎到AI推理平台

WebGPU：新一代浏览器算力引擎

Epic Games的实测数据显示，WebGPU在Lumen全局光照渲染中将延迟从WebGL的896ms降至47ms，性能提升19倍。英伟达基于WebGPU实现的ConvNets模型训练方案，目标检测推理速度达到220FPS，显存利用率较WebGL提升89%。 WebGPU的诞生标志着浏览器从图形渲染工具 向通用计算平台的跃迁。其突破性体现在三个核心维度：

跨平台渲染抽象层

通过Vulkan/Metal/D3D12的统一抽象，实现不同GPU架构的无缝适配。如苹果M系列芯片的Unified Memory架构与NVIDIA独立显存架构可通过同一套WGSL代码运行。
性能基准对比

在Apple M3芯片上，WebLLM运行Llama-3-8B模型达到71 tokens/s，是WebGL方案的6.3倍，达到原生Metal性能的80%。显存带宽利用率从WebGL的63%提升至92%。

内存管理革命

采用分页式KV缓存策略，结合LRU动态权重加载算法，使13B模型在Edge浏览器的显存占用降低37%。GPUBuffer的MAP_WRITE模式实现CPU-GPU零拷贝传输，权重加载速度提升8倍

这一技术让Chrome浏览器在Apple M3芯片上实现了71 tokens/s的Llama-3推理速度，接近原生性能的80%。有关WebGPU的详细原理和信息，我将在另外一篇文章中进行介绍，这里我们只需要知道：WebGPU技术的成熟，为WebLLM的诞生奠定了基础，使得浏览器端运行大模型成为了可能。

想要尝试WebGPU的读者可以尝试下面这个简单demo

html 复制代码

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>Document</title>
</head>

<body>
  <div>
    <h1>WebGPU 示例</h1>
    <p>请查看控制台输出。</p>
  </div>
</body>
<script>
  async function startWebGPU() {
    // 1. 检查浏览器支持性
    if (!navigator.gpu) {
      console.error("WebGPU is not supported. Please use a compatible browser.");
      return;
    }

    // 2. 初始化设备
    const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
    const device = await adapter.requestDevice();

    // 3. 创建输入/输出缓冲区
    const bufferSize = 4; // 4个元素
    const inputA = device.createBuffer({
      size: bufferSize * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT,
      usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC | GPUBufferUsage.COPY_DST
    });

    const inputB = device.createBuffer({
      size: inputA.size,
      usage: inputA.usage
    });

    // 输出缓冲区（仅用于计算和复制）
    const output = device.createBuffer({
      size: bufferSize * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT,
      usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC
    });

    // 中间缓冲区（用于CPU读取）
    const stagingBuffer = device.createBuffer({
      size: output.size,
      usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
    });

    // 4. 填充测试数据
    await device.queue.writeBuffer(inputA, 0, new Float32Array([1, 2, 3, 4]));
    await device.queue.writeBuffer(inputB, 0, new Float32Array([4, 5, 6, 7]));

    // 5. 计算着色器代码
    const shaderCode = `
    @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> result : array<f32>;

    @compute @workgroup_size(4)
    fn main(@builtin(global_invocation_id) id : vec3<u32>) {
      result[id.x] = a[id.x] + b[id.x];
    }`;

    // 6. 创建计算管线
    const computePipeline = device.createComputePipeline({
      layout: "auto",
      compute: {
        module: device.createShaderModule({ code: shaderCode }),
        entryPoint: "main"
      }
    });

    // 7. 编码计算命令
    const encoder = device.createCommandEncoder();
    const pass = encoder.beginComputePass();
    pass.setPipeline(computePipeline);
    pass.setBindGroup(0, device.createBindGroup({
      layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0),
      entries: [
        { binding: 0, resource: { buffer: inputA } },
        { binding: 1, resource: { buffer: inputB } },
        { binding: 2, resource: { buffer: output } }
      ]
    }));
    pass.dispatchWorkgroups(1);
    pass.end();

    // 8. 添加复制命令到中间缓冲区（关键修复点）
    encoder.copyBufferToBuffer(
      output, 0,        // 源
      stagingBuffer, 0, // 目标
      output.size       // 复制大小
    );

    // 9. 提交命令
    device.queue.submit([encoder.finish()]);

    // 10. 等待GPU操作完成
    await device.queue.onSubmittedWorkDone();

    // 11. 读取结果
    try {
      await stagingBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
      const result = new Float32Array(stagingBuffer.getMappedRange());
      console.log('计算结果:', result); // 应输出 [5,7,9,11]
      stagingBuffer.unmap();
    } catch (err) {
      console.error('读取失败:', err);
    }
  }

  // 启动程序
  startWebGPU();
</script>

</html>

WebLLM的技术突破

官网地址：webllm.mlc.ai/

demo地址：chat.webllm.ai/

机器学习编译（MLC）的范式革命

WebLLM的核心技术突破源于对机器学习编译（Machine Learning Compilation, MLC）的重构。传统浏览器端AI推理受限于JavaScript的运行时解释特性，MLC技术栈通过四层架构实现浏览器端AI革命：

graph TD A[TVM Unity编译器] --> B[自动内核生成] B --> C[动态形状推理] C --> D[异构调度] D --> E[4bit GPTQ量化] E --> F[稀疏注意力优化]

张量中间表示优化

引入TVM Unity的IRModule转换系统，支持自动生成WebGPU内核代码。在A100 GPU上实测，动态形状推理使transformer层计算效率提升42%
量化与压缩

采用分组量化（Group-wise Quantization）策略，将Llama-7B的模型尺寸从13GB压缩至3.8GB，精度损失<0.5%。稀疏注意力矩阵压缩率可达75%
内核自动调优

开发硬件感知调度器，根据设备特征动态选择最优内核。在NVIDIA GPU上自动启用TensorCore优化，GEMM运算速度提升3.1倍。

开发者友好的生态构建

WebLLM的API设计具有三大优势：

OpenAI API全兼容：支持temperature、logit_bias等参数，实现无缝迁移
流式响应机制：通过Service Worker实现后台推理，主线程无阻塞
多模型加载：支持在同一引擎加载多个模型用于检索增强生成

WebLLM实战

配置要求： 需使用Chrome 126+或Edge 121+浏览器（支持WebGPU），并启用chrome://flags/#enable-unsafe-webgpu标志，windows最好需要有6g显存独立显卡，mac系列实测基本无压力运行。

模型选择建议

设备类型	推荐模型	显存占用	量化方案
iPhone 15	Phi-3-mini-128k	1.2GB	4bit GPTQ
M3Pro MacBook	Llama-3.1-8B	3.8GB	f16混合精度
RTX 4090	Qwen2-72B	14GB	8bit AWQ

这里先给出一个可以直接在浏览器中运行的简单示例

html 复制代码

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">

<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>WebLLM CDN示例</title>
</head>

<body>
  <h1>浏览器端AI聊天</h1>
  <button onclick="initialize()">初始化引擎</button>
  <pre id="init"></pre>
  <p id="progress"></p>
  <div>
    <input type="text" id="input" placeholder="输入你的问题" style="width: 300px;">
    <button onclick="generate()">生成</button>
  </div>
  <pre id="output">等待输入...</pre>

  <script type="module">
    import * as webllm from "https://esm.run/@mlc-ai/web-llm";
    // 初始化引擎
    let engine;
    async function initialize() {
      document.getElementById('init').textContent = "正在初始化模型...";
      const initProgressCallback = (progress) => {
        document.getElementById('progress').textContent = `${progress.text}`;
        console.log("Model loading progress:", progress);
      };
      engine = await webllm.CreateMLCEngine("Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC", { initProgressCallback });
      document.getElementById('init').textContent = "模型初始化完成";
    }

    // 生成响应
    async function generate() {
      const input = document.getElementById('input').value;
      const outputElement = document.getElementById('output');

      outputElement.textContent = "生成中...";

      try {
        const response = await engine.chat.completions.create({
          messages: [{ role: "user", content: input }],
          temperature: 0.7,
          stream: true  // 启用流式输出
        });

        let fullResponse = "";
        for await (const chunk of response) {
          fullResponse += chunk.choices[0].delta.content || "";
          outputElement.textContent = fullResponse;
        }
      } catch (error) {
        console.error(error);
        outputElement.textContent = "生成出错：" + error.message;
      }
    }

    // 将函数绑定到全局作用域
    window.initialize = initialize;
    window.generate = generate;
  </script>
</body>

</html>

直接将这段代码在浏览器中打开，你将打开新世界的大门。

Service Worker和Web Worker 支持

将WebLLM放置在浏览器主进程中会导致阻塞，影响网页运行，所以WebLLM原生支持了Service Worker和Web Worker。

下面给出service worker的例子，web worker 同理

js 复制代码

// sw.ts
import { ServiceWorkerMLCEngineHandler } from "@mlc-ai/web-llm";

self.addEventListener("activate", () => {
    const handler = new ServiceWorkerMLCEngineHandler();
    console.log("Service Worker activated!");
});

// main.ts
import { MLCEngineInterface, CreateServiceWorkerMLCEngine } from "@mlc-ai/web-llm";

if ("serviceWorker" in navigator) {
navigator.serviceWorker.register(
    new URL("sw.ts", import.meta.url),  // worker script
    { type: "module" },
);
}

const engine: MLCEngineInterface =
await CreateServiceWorkerMLCEngine(
    selectedModel,
    { initProgressCallback }, // engineConfig
);

未来展望

多模态能力融合

视觉语言统一：2025Q3计划集成CLIP视觉编码器，实现浏览器端图文对话交互。用户可上传图片进行跨模态问答，如医疗影像分析、商品图像搜索等场景
音视频理解突破：通过WebAudio API接入语音识别模块，构建端到端语音对话系统。实验数据显示，结合WebNN加速的Whisper模型可实现低延迟的实时语音转写

分布式推理体系

WebRTC跨设备协同：通过P2P协议实现多设备算力聚合，浏览器、手机、IoT设备形成分布式推理网络。测试表明，10台中端手机协同推理72B模型可达48 tokens/s
边缘计算集成：与5G MEC平台对接，构建浏览器-边缘云混合推理架构。关键运算层部署于边缘节点，实现低延迟高吞吐量服务

自适应学习机制

增量微调引擎：基于IndexedDB开发浏览器内训练框架，支持用户数据本地微调。采用QLoRA技术，仅需128MB显存即可完成模型个性化适配
联邦学习支持：通过WebTransport实现隐私保护型分布式训练，医疗机构等敏感场景可共享模型参数而非原始数据

这些技术演进将使浏览器逐步成为真正的智能终端。据MLC团队路线图，2026年有望实现浏览器端多模态Agent处理复杂工作流，推理速度突破100 tokens/s，端侧微调效率提升10倍。当前可通过官方Demo体验技术预览版，见证浏览器智能时代的到来。

参考文献

WebLLM: A High-Performance In-Browser LLM Inference Engine arXiv:2412.15803 [cs.LG] (2024)arxiv.org/html/2412.1...
浏览器就能跑大模型了！陈天奇团队发布WebLLM，无需服务器支持 - 量子位的文章 - 知乎 zhuanlan.zhihu.com/p/623084491
WebLLM仓库：github.com/mlc-ai/web-...
blog.mlc.ai/2024/06/13/...