wasm模块加载失败主因是404路径错误或服务器未返回application/wasm mime类型；本地开发须用支持该类型的服务器；js传参需手动管理线性内存；小计算量函数跨边界开销大；大模型推理不宜直接用wasm。
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Wasm 模块加载失败：fetch 返回 404 或 MIME 类型错误
浏览器加载 .wasm 文件时，404 很可能是路径没对；但更隐蔽的是服务器返回了 text/plain 或 application/octet-stream，而 Chrome/Firefox 要求必须是 application/wasm。本地用 file:// 协议直接双击 HTML？Wasm 直接被拒——这是 CORS + MIME 双重拦截，不是代码问题。
实操建议：
- 用
curl -I your_module.wasm看响应头里有没有Content-Type: application/wasm - 开发阶段优先用
python3 -m http.server 8000（Python 3.7+ 自带正确 MIME）或npx serve，别用 VS Code Live Server（默认不发application/wasm） - Webpack/Vite 用户检查
assetRule或assetsInclude是否漏配.wasm，否则它可能被当普通二进制丢进public/而没走构建流程
用 JavaScript 调用 Wasm 函数传参踩坑：字符串和数组怎么传
Wasm 没有原生字符串类型，所有 char* 或 const char* 都得靠 JS 手动在 WASM 内存线性区（WebAssembly.Memory）里分配、拷贝、释放。直接传 JS 字符串进去？函数大概率读到乱码或崩溃。
实操建议：
- 用
TextEncoder.encode()把字符串转成Uint8Array，再用memory.grow()和new Uint8Array(memory.buffer)拷进 wasm 地址空间 - 导出的 C 函数若接收
int32_t* arr，JS 侧要先用malloc在 wasm 里申请内存，再用Int32Array视图写入数据——别试图用arr[0] = x直接写 JS 数组 - 如果用 Emscripten，优先走
Module.ccall()+UTF8ToString()/stringToUTF8()这套封装，它自动处理生命周期；裸用WebAssembly.instantiate()就得自己管内存
性能没提升反变慢：为什么 Wasm 比 JS 还卡
Wasm 不是银弹。小计算量函数（比如算个斐波那契第 20 项）跨 JS/Wasm 边界调用的开销（序列化参数、查表、跳转）远超计算本身。另外，频繁 malloc/free、未开启 -O2 或 --strip-debug 编译，都会拖累实际表现。
实操建议：
- 把批量操作塞进一个 wasm 函数里执行（例如「对 10 万像素做灰度转换」），而不是循环 10 万次调用 wasm 中的单像素函数
- 编译时务必加
-O2 -s EXPORTED_FUNCTIONS='["_process_data"]' -s EXPORTED_RUNTIME_METHODS='["ccall","cwrap"]'，否则 Emscripten 生成的胶水代码会多一倍无用逻辑 - 用 Chrome DevTools 的
Performance面板录一次，看WebAssembly.compile和WebAssembly.instantiate占比——如果 >30%，说明模块太大或没用WebAssembly.compileStreaming()
Qwen 模型跑在浏览器里？别硬刚 WebAssembly
千问 AI（Qwen）这类大语言模型，参数动辄几 GB，推理需大量矩阵运算和动态内存分配。Wasm 当前不支持 SIMD for float16、无原生 GPU 加速、GC 支持仍实验性（WebAssembly.gc 浏览器支持率不足），强行编译会导致体积爆炸（>100MB .wasm）、加载超时、堆内存溢出。
实操建议：
- 真要在前端跑轻量 LLM，选专为 wasm 优化的模型，比如
llama.cpp的wasi构建版 +ggml量化格式（q4_0），不是直接编译 PyTorch 版 Qwen - 主流方案仍是 Web Worker + HTTP 流式请求后端 API，前端只做 token 渲染和 history 管理；Wasm 适合图像处理、音视频解码、密码学等确定性密集计算
- 如果坚持尝试，用
wasmer-js或wasmedge这类非浏览器 runtime，它们支持更多系统调用和扩展指令集，但就不是“网页代码”了
Wasm 的边界很清晰：它快，但只快在“纯计算+少交互”的场景；一旦牵扯模型权重加载、动态图构建、autograd，JS 层协调成本立刻反超。这点容易被宣传材料绕过去。
