谷歌正式发布 Web 端 AI 推理加速库 LiteRT.js，采用 WebAssembly 技术，并结合 WebGPU、WebNN 等硬件加速能力，用于提升浏览器内人工智能与机器学习负载运行效率。该库旨在替代 TensorFlow.js 传统 JavaScript 内核方案。谷歌在搭载 M4 芯片的 2024 款 MacBook Pro 上测试显示，LiteRT.js 推理速度较现有方案最高提升 3 倍；在旧硬件或不同浏览器引擎下，实际性能可能存在差异。
谷歌正式发布 Web 端 AI 推理加速库 LiteRT.js，采用 WebAssembly 技术，并结合 WebGPU、WebNN 等硬件加速能力，用于提升浏览器内人工智能与机器学习负载运行效率。该库旨在替代 TensorFlow.js 传统 JavaScript 内核方案。谷歌在搭载 M4 芯片的 2024 款 MacBook Pro 上测试显示，LiteRT.js 推理速度较现有方案最高提升 3 倍；在旧硬件或不同浏览器引擎下，实际性能可能存在差异。