既然TensorflowJS可以通过WebGL使用图形处理器，我为什么还需要nVIDIA图形处理器呢？

TensorFlow.js是一个基于JavaScript的机器学习库，它可以在浏览器中运行，并且利用WebGL技术来使用图形处理器（GPU）进行加速计算。虽然TensorFlow.js可以在浏览器中使用GPU进行计算，但是与nVIDIA图形处理器相比，仍然存在一些区别和限制。

首先，nVIDIA图形处理器是专门为高性能计算而设计的硬件，具有更强大的计算能力和并行处理能力。相比之下，WebGL是一种基于浏览器的图形渲染技术，虽然可以利用GPU进行计算，但其计算能力和并行处理能力相对较弱。因此，在需要进行大规模、复杂的机器学习计算任务时，nVIDIA图形处理器通常能够提供更高的性能和效率。

其次，nVIDIA图形处理器通常配备了专门的深度学习加速库（如CUDA），这些库可以提供更多的机器学习算法和模型支持，并且针对深度学习任务进行了优化。而TensorFlow.js虽然也提供了一些常用的机器学习算法和模型，但相对于nVIDIA图形处理器来说，其算法和模型的支持可能相对较少。

此外，nVIDIA图形处理器通常与其他硬件设备（如CPU、内存等）紧密集成，可以提供更高效的数据传输和协同计算能力。而在浏览器环境下，由于受限于网络传输和浏览器性能等因素，与nVIDIA图形处理器相比，使用TensorFlow.js进行分布式计算和协同计算可能会受到一定的限制。

综上所述，尽管TensorFlow.js可以利用WebGL使用图形处理器进行加速计算，但在需要进行大规模、复杂的机器学习计算任务时，以及对深度学习算法和模型有更高要求时，nVIDIA图形处理器仍然是更好的选择。