computeKernel
computeKernel
定义一个计算着色器内核，用于在GPU上执行通用的、大规模并行计算（GPGPU），而非用于图形渲染。
核心优势
它能解锁GPU强大的并行处理能力，用于处理物理模拟、图像处理等非渲染任务，从而获得远超CPU计算的性能提升。
常见用途
大规模粒子系统模拟
实时图像处理与效果滤镜
程序化几何体生成与修改
流体和物理场模拟
如何调整
主要通过调整其构造函数中的 `workgroupSize` 参数。改变它（如从 `[16]` 改为 `[64]`）不会改变计算结果，但会通过优化GPU线程调度来显著影响性能。对于二维数据，使用二维尺寸（如 `[8, 8]`）可以提升代码可读性和缓存效率。
代码示例
1// 定义逻辑：将线程ID的平方写入缓冲区对应位置
2const computeLogic = assign(
3 element( myBufferNode, global.x ),
4 global.x.mul( global.x )
5);
6
7// 创建计算内核，并指定工作组大小
8const myComputeKernel = computeKernel( computeLogic, [ 64 ] );