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webGPU技术
WebGPU技术最近有以下一些最新进展：
- React Native 引入 WebGPU 支持：React Native 发布了重大更新，开始引入 WebGPU 支持，以对齐 Web 能力并提供强大的图形处理能力。其效果将确保与 Web 端的 WebGPU API 完全一致，开发者可直接复制代码示例，还能实现与 Web Canvas API 对称的 RN Canvas API，为开发者提供直接访问 GPU 底层能力的途径，开启高性能图形渲染支持。
- 与 Reanimated 集成：WebGPU 未来会与 React Native 平台紧密集成，特别是与 Reanimated 集成，进而可在 UI 线程运行示例，并使用手势处理器进行交互等。在绘制大量对象的场景下，WebGPU 模式允许创建场景的“录制”，动画时只需设置 uniform buffers 并通过单次绘制调用渲染场景，极大降低 FFI 成本。
- Compute Shaders 的应用：WebGPU 引入了 Compute Shaders，允许在设备上运行通用 GPU 计算。如 compute.toys 项目，使用 WebGPU Compute Shaders，其开源 JS 引擎可直接在 React Native 上运行，并集成了 Reanimated 的动画值和手势；TensorFlow.js 也可直接在 React Native 中使用 React Native WebGPU 后端运行，无需 Canvas，仅使用 Compute Shaders。
- TypeGPU 的出现：由 Software Mansion 提出的 TypeGPU，是一个类型安全的 WebGPU 支撑，旨在解决 WebGPU API 在某些方面过于底层的问题，提供一套类型安全的基元，桥接 TypeScript 和 WebGPU，允许在 JS 端创建类型化缓冲区并生成匹配的着色器代码，甚至允许 JS 函数在 GPU 上运行。
此外，在2024年12月，W3C发布了WebGPU候选推荐标准，计划于2025年完成标准化。主流浏览器厂商如Google、Mozilla、Apple等也正积极推动WebGPU与WebXR、WebTransport等技术的集成。
WebAssembly技术
WebAssembly技术在2025年有以下最新进展：
- WebAssembly 3.0发布：2025年，WebAssembly 3.0正式发布。此次更新带来诸多重大改进，包括支持多线程和SIMD指令集，以及优化内存管理。多线程能力使浏览器能并行处理复杂任务，性能显著提升；SIMD支持则让3D渲染、音视频处理等场景的计算效率大幅提高；全新的内存管理机制减少了内存占用，提升了运行稳定性。
- 应用场景拓展：
- 3D渲染：游戏和虚拟现实（VR）应用在浏览器端运行更加流畅。
- 音视频处理：实时音视频编辑和转码不再完全依赖后端服务器，可在浏览器端高效进行。
- 区块链计算：去中心化应用（DApp）的性能因WebAssembly 3.0得到显著提升。
- 科学计算：浏览器端的高性能计算能力得以增强，让在线数据分析等复杂科学计算任务成为可能。
- WASI集成与语言支持拓展：WebAssembly系统接口（WASI）的标准化取得进展，与Python等语言的集成备受关注。WASI预览版2已于2024年发布，2025年有望继续推进。一旦集成完成，将使Python开发者能够编写可在Wasm中运行的可重用模块，极大提升开发效率，并且允许更多语言与WebAssembly配合使用，拓展其生态。
- 边缘计算与云原生领域发展：WebAssembly在边缘计算和云原生领域的应用逐渐深入。微软、谷歌云等公司计划在标准制定完成后提供相关版本，通过轻量级的Wasm模块改善数据处理的实时性和安全性，Wasm模块将逐渐集成到云原生环境中，弥补传统容器和虚拟机的不足，可能成为部署和管理网络边缘设备的重要技术。
- 安全性受到重视：美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的论文表明，WebAssembly将被广泛集成入云原生服务网格中以加强数据保护，其严格的安全性能够防止工作负载对资源的滥用，未来可能成为云原生环境中的关键安全组件。
deno技术和bun技术
以下是Deno技术和Bun技术的最新进展：
Deno技术
- Deno 2.3版本发布：
- 支持本地NPM包：Deno 2.3增加了对本地NPM包的支持，使得本地测试和开发npm包成为可能，提供了覆盖依赖的机制，通过
deno.json中的patch字段进行配置，类似npm link。 - 改进
deno compile：扩展了deno compile，支持使用外部函数接口（FFI）和Node原生插件的程序，还可在编译过程中排除特定文件以减小可执行文件大小。 - 其他特性：对
deno fmt进行改进，允许在标记模板中格式化嵌入的CSS、HTML和SQL；扩展了OpenTelemetry支持；加快了依赖项安装速度等。
- 支持本地NPM包：Deno 2.3增加了对本地NPM包的支持，使得本地测试和开发npm包成为可能，提供了覆盖依赖的机制，通过
Bun技术
- Bun v0.6.0版本发布：
- 内置捆绑器和简化器：有了内置的JavaScript和TypeScript捆绑器和简化器，可用于捆绑前端应用程序或生成独立可执行文件，可通过
bun buildCLI命令或Bun.build()JavaScript API使用。 - 性能提升和Bug修复：
writeFile()在Linux上的速度提高了20%；对Node.js兼容性和Web API兼容性进行了大量Bug修复；支持TypeScript 5.0语法；对bun install进行了各种修复。
- 内置捆绑器和简化器：有了内置的JavaScript和TypeScript捆绑器和简化器，可用于捆绑前端应用程序或生成独立可执行文件，可通过
- 其他进展：
- WebStorm强化支持：JetBrains公布WebStorm 2025.2路线图，计划于7月推出更新，将强化对Bun包管理器的支持。项目中包含
bun.lockb文件时，WebStorm会自动识别并推荐使用Bun，开发者可右键使用Bun运行文件。 - 支持Musl libc：Bun正式支持Musl libc，可在以Alpine Linux为代表的轻量级Linux发行版上运行，降低了运行环境资源占用，提升启动速度。二进制文件大小减少了6MB，文件系统操作性能提升，增加了对JUnit XML测试输出的支持，内存管理更稳健，Node.js兼容性进一步增强。
- Bun 1.2版本更新：提升了Node.js兼容性，开始对每个更改运行Node.js测试套件；引入内置的S3对象存储API
Bun.s3和内置的Postgres客户端Bun.sql，Bun.sql性能比Node.js中流行的Postgres客户端快50%；Express框架性能提升3倍；引入新的文本锁文件bun.lock，支持JSONC格式、package.json中使用注释和尾随逗号、读取.npmrc文件等。
- WebStorm强化支持：JetBrains公布WebStorm 2025.2路线图，计划于7月推出更新，将强化对Bun包管理器的支持。项目中包含
云计算平台基础设施
以下是一些典型新颖的云计算平台和工具：
云计算平台
- 腾讯云：腾讯云第七代弹性计算实例搭载自研AI芯片「紫霄」，实现CPU+GPU+NPU异构协同，AI推理任务效率较传统架构提升3.2倍。其通义千问模型可实时预测业务流量，使资源利用率提升58%，故障自愈系统能将内存泄漏、网络丢包等故障自动修复率达92%，MTTR缩短至30秒。
- 华为云：华为云边缘智能小站Atlas 500 Pro可实现3ms级响应，在工业质检场景中效率提升40%。通过优化部署公式，某车企实现云端流量成本降低65%。2025年6月20日发布的CloudRobo具身智能平台，基于盘古大模型的多模态能力及思维能力，整合端到端能力，提供三大核心模型，加速具身智能创新。
- 阿里云：阿里云液冷2.0方案将PUE降至1.08，较传统风冷节能62%，配合「碳管家」系统可实时追踪每台服务器的电力消耗、二氧化碳排放当量和绿电使用占比。在电商直播场景中，其弹性计算集群、全球加速GA和Web应用防火墙的组合，助力某跨境美妆品牌大促期间峰值QPS大幅提升，同时流量费用节省58%。
云计算工具
- AWS Lambda：是云计算中的serverless函数计算平台，支持多种编程语言，并可通过AWS Connect与S3等存储服务集成。用户只需专注于编写代码，无需管理服务器等基础设施，能根据请求自动扩展和收缩计算资源，大大提高了应用的灵活性和效率。
- Google Colaboratory：是谷歌云提供的免费Jupyter笔记本环境，无需配置，可直接在浏览器中使用，非常适合进行机器学习、数据科学等方面的实验和开发。它与Google Cloud Storage等存储服务紧密集成，方便用户读取和存储数据，并且提供了GPU和TPU等计算资源，能加速模型训练。
- Azure Databricks：是微软Azure上的大数据分析和机器学习平台，基于Apache Spark构建，提供了一个协作式的工作区，数据科学家、工程师和分析师可以在其中共享代码、数据和结果。它支持多种编程语言，能快速进行数据处理、模型训练和可视化，并且与Azure的其他服务如Azure Machine Learning Studio等深度集成，方便用户构建端到端的大数据和AI解决方案。
财经（与可转债）
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