如何安装并使用 @huggingface/kernels？
可通过 npm 安装 @huggingface/kernels@preview，使用 getKernel 传入 Hugging Face 仓库 ID 和版本号加载内核，然后调用返回函数传入输入数据和张量形状即可执行。需要支持 WebGPU 的浏览器。
Introducing @huggingface/kernels: 200+ WebGPU Kernels for Local AI
（翻译）发布 @huggingface/kernels：面向本地 AI 的 200 多个 WebGPU 内核
资讯摘要
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
AI 摘要
Hugging Face 发布 @huggingface/kernels 及 207 个 WebGPU 内核，涵盖多种机器学习算子，每个内核以独立版本化仓库发布，包含接口契约、WGSL 模板、正确性与基准测试。同时推出浏览器端基准工具 Fleet，众包收集真实 GPU 性能数据。与 ORT WebGPU 相比，内核在 809 个对比用例中几何平均提速 2.57 倍。
AI 问答
Fleet 工具的作用是什么？
Fleet 是浏览器端的 GPU 基准测试与验证工具，可在用户自己的硬件上运行并打分，众包收集真实设备的正确性和性能证据，帮助开发者发现失败案例并优化内核。
与 ONNX Runtime Web 相比性能如何？
在 Apple M4 GPU 上的 809 个有效对比用例中，Hugging Face 内核几何平均快 2.57 倍，中位数快 1.90 倍，其中个别算子如 bilinear Einsum 快超过 10000 倍。
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