既然TensorFlowJS可通过WebGL调用GPU，为何还需要使用NVIDIA GPU？

• 生态与工具链的代际差距
  CUDA已经发展了近20年，整个机器学习生态默认以CUDA为第一优先级适配：从底层的卷积、注意力等优化算子，到上层PyTorch、TensorFlow等主流框架的原生支持，再到各类新模型架构的开源实现，几乎所有ML开发资源都优先支持CUDA，甚至很多开源项目只提供CUDA环境下的测试验证。而TensorFlowJS的算子库覆盖度非常有限，大量自定义算子需要开发者手动编写WebGL Shader实现，且没有成熟的调试工具链，报错信息模糊，排查问题的成本是CUDA开发的数倍。
• WebGL本身的设计局限性
  WebGL本质是图形渲染API，而非通用并行计算接口，用来做GPGPU相当于强行套了一层渲染逻辑的外壳，本身就有很高的调度开销。更麻烦的是不同浏览器、不同硬件的WebGL实现标准不统一，你在Mac Safari上跑通的模型，换到Windows Chrome上可能速度折半甚至直接报错，兼容性问题非常突出。而CUDA仅面向NVIDIA硬件做适配，驱动标准统一，同一份代码在同规格显卡上的性能表现几乎完全一致，稳定性和可预期性强太多。
• 沙箱带来的内存和权限限制
  WebGL运行在浏览器沙箱内，可调用的显存上限极低，主流浏览器单页的显存占用限制大多在4-8GB，稍微大一点的模型（比如十亿参数级的量化大模型、高分辨率CV模型）根本装不下，也就只能跑个MNIST之类的小型Demo，完全满足不了大多数真实场景的原型开发需求。而CUDA可以直接调用显卡的全部显存，没有额外的沙箱限制，你硬件有多大显存就能用多大。
• 开发路径的依赖成本
  绝大多数ML开发者入门时接触的就是PyTorch、原生TensorFlow这类默认支持CUDA的框架，写的代码可以直接在本地NVIDIA设备、云服务器上跑，不需要做任何转换。如果选择用TensorFlowJS做原型开发，后续要迁移到CUDA环境做大规模训练或者工业部署，还需要做模型格式转换、算子对齐等额外工作，平白多了很多流程成本。

补充说明：你提到的“任意GPU的运行速度都比高性能CPU快至少一个数量级”的结论，仅在算子适配优化到位的前提下成立，很多没有针对WebGL做优化的算子，实际跑起来甚至不如CPU计算效率高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brandon Brown