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4.1 大规模量子态处理的性能优化

背景与问题分析

量子计算中的大规模量子态处理（如量子模拟、量子态可视化）需要高效计算和实时渲染能力。传统图形API（如WebGL）在处理高维度量子态时可能面临性能瓶颈，甚至崩溃（如表格中14量子比特时WebGL的崩溃）。而现代API（如WebGPU）通过更底层的硬件控制和并行计算能力显著提升了性能与稳定性。以下从技术对比、优化策略和案例分析三个方面展开。

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技术对比：WebGL vs WebGPU

特性	WebGL	WebGPU
架构层级	基于OpenGL ES的高层封装	直接对标Vulkan/Metal/D3D12，底层控制
并行计算支持	有限（依赖片元着色器模拟