Програмиране с WebGPU: Високопроизводителна графика и изчислителни шейдъри

WebGPU е графичен и изчислителен API от следващо поколение за уеб, създаден да предоставя модерни функции и подобрена производителност в сравнение с предшественика си, WebGL. Той позволява на разработчиците да използват мощта на GPU както за графично рендиране, така и за изчисления с общо предназначение, отваряйки нови възможности за уеб приложенията.

Какво е WebGPU?

WebGPU е повече от просто графичен API; той е портал към високопроизводителни изчисления в браузъра. Той предлага няколко ключови предимства:

• Модерен API: Проектиран да съответства на модерните GPU архитектури и да се възползва от техните възможности.
• Производителност: Предоставя достъп до GPU на по-ниско ниво, позволявайки оптимизирани операции за рендиране и изчисления.
• Крос-платформен: Работи на различни операционни системи и браузъри, предоставяйки последователно изживяване при разработка.
• Изчислителни шейдъри: Позволява изчисления с общо предназначение на GPU, ускорявайки задачи като обработка на изображения, физични симулации и машинно обучение.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Нов език за шейдъри, създаден специално за WebGPU, предлагащ подобрена безопасност и изразителност в сравнение с GLSL.

WebGPU срещу WebGL

Въпреки че WebGL е стандартът за уеб графика от много години, той се основава на по-стари спецификации на OpenGL ES и може да бъде ограничаващ по отношение на производителност и функции. WebGPU адресира тези ограничения чрез:

• Изричен контрол: Дава на разработчиците по-директен контрол върху GPU ресурсите и управлението на паметта.
• Асинхронни операции: Позволява паралелно изпълнение и намалява натоварването на CPU.
• Модерни функции: Поддържа модерни техники за рендиране като изчислителни шейдъри, проследяване на лъчи (чрез разширения) и усъвършенствани формати на текстури.
• Намалени режийни разходи на драйвера: Проектиран да минимизира режийните разходи на драйвера и да подобри общата производителност.

Първи стъпки с WebGPU

За да започнете да програмирате с WebGPU, ще ви е необходим браузър, който поддържа API. Chrome, Firefox и Safari (Technology Preview) имат частични или пълни имплементации. Ето основен преглед на включените стъпки:

1. Заявете адаптер: Адаптерът представлява физически GPU или софтуерна имплементация.
2. Заявете устройство: Устройството е логическо представяне на GPU, използвано за създаване на ресурси и изпълнение на команди.
3. Създайте шейдъри: Шейдърите са програми, които се изпълняват на GPU и извършват операции по рендиране или изчисления. Те се пишат на WGSL.
4. Създайте буфери и текстури: Буферите съхраняват данни за върхове, униформени данни и други данни, използвани от шейдърите. Текстурите съхраняват данни за изображения.
5. Създайте конвейер за рендиране или изчислителен конвейер: Конвейерът (pipeline) дефинира стъпките, включени в рендирането или изчисленията, включително шейдърите, които да се използват, формата на входните и изходните данни и други параметри.
6. Създайте енкодер на команди: Енкодерът на команди записва команди, които да бъдат изпълнени от GPU.
7. Изпратете команди: Командите се изпращат към устройството за изпълнение.

Пример: Рендиране на основен триъгълник

Ето един опростен пример за това как да се рендира триъгълник с помощта на WebGPU (използвайки псевдокод за краткост):

// 1. Заявяване на адаптер и устройство
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Създаване на шейдъри (WGSL)
const vertexShaderSource = `
  @vertex
  fn main(@location(0) pos: vec2f) -> @builtin(position) vec4f {
    return vec4f(pos, 0.0, 1.0);
  }
`;

const fragmentShaderSource = `
  @fragment
  fn main() -> @location(0) vec4f {
    return vec4f(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Червен цвят
  }
`;

const vertexShaderModule = device.createShaderModule({ code: vertexShaderSource });
const fragmentShaderModule = device.createShaderModule({ code: fragmentShaderSource });

// 3. Създаване на вершинeн буфер
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Горе
  -0.5, -0.5, // Долу вляво
  0.5, -0.5   // Долу вдясно
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Мапнат при създаване за незабавен запис
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Създаване на рендер конвейер
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 байта (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Примерен формат, зависи от канваса
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Рисуване на триъгълници
  },
  layout: 'auto' // Автоматично генериране на оформление
});

// 5. Вземане на контекста на канваса
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Примерен формат

// 6. Проход за рендиране
const render = () => {
  const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
  const textureView = context.getCurrentTexture().createView();
  const renderPassDescriptor = {
    colorAttachments: [{
      view: textureView,
      clearValue: { r: 0.0, g: 0.0, b: 0.0, a: 1.0 }, // Изчистване до черно
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

  const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
  passEncoder.setPipeline(renderPipeline);
  passEncoder.setVertexBuffer(0, vertexBuffer);
  passEncoder.draw(3, 1, 0, 0); // 3 върха, 1 инстанция
  passEncoder.end();

  device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Този пример демонстрира основните стъпки, включени в рендирането на прост триъгълник. Приложенията в реалния свят ще включват по-сложни шейдъри, структури от данни и техники за рендиране. Форматът `bgra8unorm` в примера е често срещан, но е изключително важно да се уверите, че той съответства на формата на вашия канвас за правилно рендиране. Може да се наложи да го коригирате в зависимост от вашата специфична среда.

Изчислителни шейдъри в WebGPU

Една от най-мощните функции на WebGPU е поддръжката му за изчислителни шейдъри. Изчислителните шейдъри ви позволяват да извършвате изчисления с общо предназначение на GPU, което може значително да ускори задачи, които са подходящи за паралелна обработка.

Случаи на употреба за изчислителни шейдъри

• Обработка на изображения: Прилагане на филтри, извършване на корекции на цветовете и генериране на текстури.
• Физични симулации: Изчисляване на движения на частици, симулиране на динамика на флуиди и решаване на уравнения.
• Машинно обучение: Обучение на невронни мрежи, извършване на изводи и обработка на данни.
• Обработка на данни: Сортиране, филтриране и трансформиране на големи набори от данни.

Пример: Прост изчислителен шейдър (Събиране на два масива)

Този пример демонстрира прост изчислителен шейдър, който събира два масива. Да приемем, че предаваме два буфера Float32Array като вход и трети, където ще се съхраняват резултатите.

// WGSL шейдър
const computeShaderSource = `
  @group(0) @binding(0) var a: array;
  @group(0) @binding(1) var b: array;
  @group(0) @binding(2) var output: array;

  @compute @workgroup_size(64) // Размер на работната група: критичен за производителността
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript код
const arrayLength = 256; // Трябва да е кратно на размера на работната група за простота

// Създаване на входни буфери
const array1 = new Float32Array(arrayLength);
const array2 = new Float32Array(arrayLength);
const result = new Float32Array(arrayLength);

for (let i = 0; i < arrayLength; i++) {
  array1[i] = Math.random();
  array2[i] = Math.random();
}

const gpuBuffer1 = device.createBuffer({
  size: array1.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true
});
new Float32Array(gpuBuffer1.getMappedRange()).set(array1);
gpuBuffer1.unmap();

const gpuBuffer2 = device.createBuffer({
  size: array2.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true
});
new Float32Array(gpuBuffer2.getMappedRange()).set(array2);
gpuBuffer2.unmap();

const gpuBufferResult = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC,
  mappedAtCreation: false
});


const computeShaderModule = device.createShaderModule({ code: computeShaderSource });

const computePipeline = device.createComputePipeline({
  layout: 'auto',
  compute: {
    module: computeShaderModule,
    entryPoint: "main"
  }
});

// Създаване на оформление на bind група и bind група (важно за предаване на данни към шейдъра)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Важно: използвайте оформлението от конвейера
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Изпращане на изчислителен проход
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Изпращане на работата
passEncoder.end();

// Копиране на резултата в четим буфер
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

commandEncoder.copyBufferToBuffer(gpuBufferResult, 0, readBuffer, 0, result.byteLength);

// Изпращане на команди
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Четене на резултата
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

console.log("Result: ", resultArray);

readBuffer.unmap();

В този пример:

• Дефинираме WGSL изчислителен шейдър, който събира елементите на два входни масива и съхранява резултата в изходен масив.
• Създаваме три буфера за съхранение на GPU: два за входните масиви и един за изходния.
• Създаваме изчислителен конвейер, който указва изчислителния шейдър и неговата входна точка.
• Създаваме bind група, която свързва буферите с входните и изходните променливи на шейдъра.
• Изпращаме изчислителния шейдър, като указваме броя на работните групи за изпълнение. Параметрите `workgroup_size` в шейдъра и `dispatchWorkgroups` трябва да съвпадат за правилно изпълнение. Ако `arrayLength` не е кратно на `workgroup_size` (64 в този случай), е необходимо обработване на крайни случаи в шейдъра.
• Примерът копира буфера с резултата от GPU към CPU за проверка.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL е езикът за шейдъри, създаден за WebGPU. Той е модерен, безопасен и изразителен език, който предоставя няколко предимства пред GLSL (езикът за шейдъри, използван от WebGL):

• Безопасност: WGSL е проектиран да бъде безопасен по отношение на паметта и да предотвратява често срещани грешки в шейдърите.
• Изразителност: WGSL поддържа широк набор от типове данни и операции, позволявайки сложна логика в шейдърите.
• Преносимост: WGSL е проектиран да бъде преносим между различни GPU архитектури.
• Интеграция: WGSL е тясно интегриран с WebGPU API, предоставяйки безпроблемно изживяване при разработка.

Ключови характеристики на WGSL

• Силно типизиране: WGSL е силно типизиран език, което помага за предотвратяване на грешки.
• Изрично управление на паметта: WGSL изисква изрично управление на паметта, което дава на разработчиците повече контрол върху GPU ресурсите.
• Вградени функции: WGSL предоставя богат набор от вградени функции за извършване на често срещани графични и изчислителни операции.
• Персонализирани структури от данни: WGSL позволява на разработчиците да дефинират персонализирани структури от данни за съхранение и манипулиране на данни.

Пример: WGSL функция

// WGSL функция
fn lerp(a: f32, b: f32, t: f32) -> f32 {
  return a + t * (b - a);
}

Съображения за производителност

WebGPU предоставя значителни подобрения в производителността спрямо WebGL, но е важно да оптимизирате кода си, за да се възползвате напълно от неговите възможности. Ето някои ключови съображения за производителност:

• Минимизирайте комуникацията между CPU и GPU: Намалете количеството данни, прехвърляни между CPU и GPU. Използвайте буфери и текстури за съхранение на данни на GPU и избягвайте чести актуализации.
• Оптимизирайте шейдърите: Пишете ефективни шейдъри, които минимизират броя на инструкциите и достъпите до паметта. Използвайте инструменти за профилиране, за да идентифицирате тесните места.
• Използвайте инстансиране: Използвайте инстансиране, за да рендирате множество копия на един и същ обект с различни трансформации. Това може значително да намали броя на извикванията за рисуване (draw calls).
• Групирайте извикванията за рисуване: Групирайте множество извиквания за рисуване, за да намалите режийните разходи при изпращане на команди към GPU.
• Избирайте подходящи формати на данни: Избирайте формати на данни, които са ефективни за обработка от GPU. Например, използвайте числа с плаваща запетая с половин точност (f16), когато е възможно.
• Оптимизация на размера на работната група: Правилният избор на размер на работната група има драстично влияние върху производителността на изчислителните шейдъри. Избирайте размери, които съответстват на целевата GPU архитектура.

Крос-платформена разработка

WebGPU е проектиран да бъде крос-платформен, но има някои разлики между различните браузъри и операционни системи. Ето няколко съвета за крос-платформена разработка:

• Тествайте на няколко браузъра: Тествайте приложението си на различни браузъри, за да се уверите, че работи правилно.
• Използвайте откриване на функции: Използвайте откриване на функции, за да проверите за наличието на специфични функции и да адаптирате кода си съответно.
• Справяйте се с ограниченията на устройствата: Бъдете наясно с ограниченията на устройствата, наложени от различните GPU и браузъри. Например, максималният размер на текстурата може да варира.
• Използвайте крос-платформена рамка: Обмислете използването на крос-платформена рамка като Babylon.js, Three.js или PixiJS, които могат да помогнат за абстрахиране на разликите между различните платформи.

Отстраняване на грешки в WebGPU приложения

Отстраняването на грешки в WebGPU приложения може да бъде предизвикателство, но има няколко инструмента и техники, които могат да помогнат:

• Инструменти за разработчици на браузъра: Използвайте инструментите за разработчици на браузъра, за да инспектирате WebGPU ресурси, като буфери, текстури и шейдъри.
• Валидационни слоеве на WebGPU: Активирайте валидационните слоеве на WebGPU, за да улавяте често срещани грешки, като достъп до памет извън граници и невалиден синтаксис на шейдъри.
• Графични дебъгери: Използвайте графичен дебъгер като RenderDoc или NSight Graphics, за да преминавате през кода си стъпка по стъпка, да инспектирате състоянието на GPU и да профилирате производителността. Тези инструменти често предоставят подробна информация за изпълнението на шейдърите и използването на паметта.
• Логиране: Добавете изрази за логиране в кода си, за да проследявате потока на изпълнение и стойностите на променливите. Въпреки това, прекомерното логиране може да повлияе на производителността, особено в шейдърите.

Напреднали техники

След като имате добро разбиране на основите на WebGPU, можете да изследвате по-напреднали техники, за да създавате още по-сложни приложения.

• Взаимодействие на изчислителни шейдъри с рендиране: Комбиниране на изчислителни шейдъри за предварителна обработка на данни или генериране на текстури с традиционни конвейери за рендиране за визуализация.
• Проследяване на лъчи (чрез разширения): Използване на проследяване на лъчи за създаване на реалистично осветление и отражения. Възможностите за проследяване на лъчи на WebGPU обикновено се предоставят чрез разширения на браузъра.
• Геометрични шейдъри: Използване на геометрични шейдъри за генериране на нова геометрия на GPU.
• Теселационни шейдъри: Използване на теселационни шейдъри за подразделяне на повърхности и създаване на по-детайлна геометрия.

Приложения на WebGPU в реалния свят

WebGPU вече се използва в разнообразни приложения от реалния свят, включително:

• Игри: Създаване на високопроизводителни 3D игри, които се изпълняват в браузъра.
• Визуализация на данни: Визуализиране на големи набори от данни в интерактивни 3D среди.
• Научни симулации: Симулиране на сложни физични явления, като динамика на флуиди и климатични модели.
• Машинно обучение: Обучение и внедряване на модели за машинно обучение в браузъра.
• CAD/CAM: Разработване на приложения за компютърно проектиране и производство.

Например, разгледайте географска информационна система (ГИС). Използвайки WebGPU, една ГИС може да рендира сложни 3D модели на терен с висока резолюция, включвайки актуализации на данни в реално време от различни източници. Това е особено полезно в градското планиране, управлението на бедствия и мониторинга на околната среда, позволявайки на специалисти от цял свят да си сътрудничат върху богати на данни визуализации, независимо от техните хардуерни възможности.

Бъдещето на WebGPU

WebGPU все още е сравнително нова технология, но има потенциала да революционизира уеб графиката и изчисленията. С узряването на API и приемането му от повече браузъри, можем да очакваме появата на още по-иновативни приложения.

Бъдещите разработки в WebGPU може да включват:

• Подобрена производителност: Продължаващите оптимизации на API и основните имплементации ще подобрят допълнително производителността.
• Нови функции: Нови функции, като проследяване на лъчи и мрежови шейдъри (mesh shaders), ще бъдат добавени към API.
• По-широко приемане: По-широкото приемане на WebGPU от браузъри и разработчици ще доведе до по-голяма екосистема от инструменти и ресурси.
• Стандартизация: Продължаващите усилия за стандартизация ще гарантират, че WebGPU остава последователен и преносим API.

Заключение

WebGPU е мощен нов API, който отключва пълния потенциал на GPU за уеб приложения. Предоставяйки модерни функции, подобрена производителност и поддръжка за изчислителни шейдъри, WebGPU дава възможност на разработчиците да създават зашеметяващи графики и да ускоряват широк спектър от изчислително-интензивни задачи. Независимо дали създавате игри, визуализации на данни или научни симулации, WebGPU е технология, която определено трябва да изследвате.

Това въведение би трябвало да ви даде начален старт, но непрекъснатото учене и експериментиране са ключът към овладяването на WebGPU. Бъдете в крак с най-новите спецификации, примери и дискусии в общността, за да използвате напълно силата на тази вълнуваща технология. Стандартът WebGPU се развива бързо, така че бъдете готови да адаптирате кода си с въвеждането на нови функции и появата на най-добри практики.