性能優化實踐

4.1 大規模量子態處理的性能優化

背景與問題分析

量子計算中的大規模量子態處理（如量子模擬、量子態可視化）需要高效計算和實時渲染能力。傳統圖形API（如WebGL）在處理高維度量子態時可能面臨性能瓶頸，甚至崩潰（如表格中14量子比特時WebGL的崩潰）。而現代API（如WebGPU）通過更底層的硬件控制和并行計算能力顯著提升了性能與穩定性。以下從技術對比、優化策略和案例分析三個方面展開。

技術對比：WebGL vs WebGPU
特性WebGLWebGPU
架構層級基于OpenGL ES的高層封裝直接對標Vulkan/Metal/D3D12，底層控制
并行計算支持有限（依賴片元著色器模擬

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