在WebGPU或类似使用GPU的上下文中，显存资源通常由图形API或库自动管理。当你不再需要某个资源（如Pipeline、Buffer、Texture等）时，正确的做法是显式地销毁或释放这些资源，以回收显存。不过，具体的方法取决于你使用的库或框架。
例如，如果你在使用WebGPU，可以通过以下方式释放与Pipeline相关联的资源：
```javascript
// 假设你有一个已经创建好的GPU对象和pipeline
const gpu = ...;
let pipeline;
async function createPipeline() {
// 创建Pipeline的过程...
pipeline = device.createRenderPipeline({...});
}
function cleanup() {
// 当不再需要Pipeline时，显式地将其置为null
// WebGPU没有直接的销毁Pipeline的API，但将其引用置为null有助于垃圾回收
pipeline = null;
}
// 在适当的时机调用cleanup函数以释放资源
cleanup();
```
在某些情况下，如使用PyTorch等深度学习框架时，如果要手动释放GPU显存，可以使用相关API，如：
```python
import torch
假设model是一个在GPU上的PyTorch模型
model = model.to('cuda')
使用完模型后，可以调用以下方法释放显存
del model
torch.cuda.empty_cache()
```
请注意，上述Python示例是针对深度学习框架的，而WebGPU或WebGL等Web端的GPU编程通常依赖于浏览器自动管理显存资源，手动干预较少。如果你在特定框架或库中遇到显存管理问题，查阅该框架或库的官方文档以获取最准确的资源释放方法。