Hugging Face har udgivet @huggingface/kernels, et JavaScript-bibliotek til at hente og køre optimerede WebGPU-kernels direkte fra Hugging Face Hub. Den første samling omfatter 207 kernels, udgivet under Apache 2.0-licens i organisationen webgpu-kernels. Hver kernel er publiceret som et selvstændigt, versioneret repository med manifest, korrekthedstests, benchmarks og WGSL-shaderskabeloner. Biblioteket installeres via npm install @huggingface/kernels@preview og kræver en browser med WebGPU-understøttelse. Hugging Face har testet kernels mod ORT WebGPU i ONNX Runtime Web 1.30.0-dev.20260826-b1f76d586a på en Apple M4-GPU. Ud af 809 sammenlignelige testcases var kernels i gennemsnit 2,57 gange hurtigere målt på geometrisk middelværdi og 1,9 gange hurtigere målt på medianen, med 629 sejre mod 176 tab. For operationen Add blev der målt en hastighed på 3,52 gange, for Softmax 2,11 gange og for LayerNormalization 2,22 gange. Samtidig lanceres værktøjet Fleet, der lader brugere teste og benchmarke kernels på egen GPU i browseren.
Hugging Face udgiver 207 WebGPU-kernels til hurtigere AI-inferens i browseren
Artikel1. september 2026 kl. 02.00 Martin S. Nielsen
Foto: Hugging Face
Hugging Face har udgivet @huggingface/kernels, et JavaScript-bibliotek til at hente og køre optimerede WebGPU-kernels direkte fra Hugging Face Hub.
Kilde: Hugging Face
AI-genereret indhold
Annonceplads
300 x 250
Relaterede artikler
- Meta udgiver åben 30B-model Muse Glimmer optimeret til NVIDIA-hardwareMeta vender tilbage til open source med lanceringen af Muse Glimmer, en åben model med 30 milliarder parametre...
- Nextcloud Talk til Android understøtter UnifiedPush uden Google Play ServicesNextcloud Talk til Android understøtter nu UnifiedPush, en protokol der gør det muligt at modtage push-notifik...
- Storage Version Migration er nu GA i Kubernetes 1.37Kubernetes 1.37 har gjort Storage Version Migration (SVM) til en generelt tilgængelig funktion.
- Alibaba udgiver vægte til Qwen3.8-Flash-Next som forsmag på Qwen4-arkitekturAlibaba har frigivet modelvægtene til Qwen3.8-Flash-Next, så udviklere kan afprøve og evaluere modellen.