Programování WebGPU: Vysoce výkonná grafika a výpočetní shadery

WebGPU je grafické a výpočetní API nové generace pro web, navržené tak, aby poskytovalo moderní funkce a vylepšený výkon ve srovnání s jeho předchůdcem, WebGL. Umožňuje vývojářům využít sílu GPU jak pro vykreslování grafiky, tak pro obecné výpočty, což otevírá nové možnosti pro webové aplikace.

Co je WebGPU?

WebGPU je víc než jen grafické API; je to brána k vysoce výkonným výpočtům v rámci prohlížeče. Nabízí několik klíčových výhod:

• Moderní API: Navrženo tak, aby se shodovalo s moderními architekturami GPU a využívalo jejich schopností.
• Výkon: Poskytuje přístup k GPU na nižší úrovni, což umožňuje optimalizované operace vykreslování a výpočtů.
• Napříč platformami: Funguje napříč různými operačními systémy a prohlížeči a poskytuje konzistentní prostředí pro vývoj.
• Výpočetní shadery: Umožňuje obecné výpočty na GPU, urychluje úkoly jako zpracování obrazu, simulace fyziky a strojové učení.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Nový stínovací jazyk navržený speciálně pro WebGPU, který nabízí vylepšenou bezpečnost a expresivitu ve srovnání s GLSL.

WebGPU vs. WebGL

Zatímco WebGL byl standardem pro webovou grafiku po mnoho let, je založen na starších specifikacích OpenGL ES a může být omezující, pokud jde o výkon a funkce. WebGPU řeší tato omezení tím, že:

• Explicitní řízení: Dává vývojářům přímější kontrolu nad zdroji GPU a správou paměti.
• Asynchronní operace: Umožňuje paralelní provádění a snižuje režii CPU.
• Moderní funkce: Podporuje moderní techniky vykreslování, jako jsou výpočetní shadery, sledování paprsků (prostřednictvím rozšíření) a pokročilé formáty textur.
• Snížená režie ovladače: Navrženo tak, aby minimalizovalo režii ovladače a zlepšilo celkový výkon.

Začínáme s WebGPU

Pro zahájení programování s WebGPU budete potřebovat prohlížeč, který podporuje API. Chrome, Firefox a Safari (Technology Preview) mají částečné nebo plné implementace. Zde je základní obrys kroků:

1. Požádat o adaptér: Adaptér představuje fyzické GPU nebo softwarovou implementaci.
2. Požádat o zařízení: Zařízení je logické znázornění GPU, které se používá k vytváření zdrojů a provádění příkazů.
3. Vytvořit shadery: Shadery jsou programy, které běží na GPU a provádějí operace vykreslování nebo výpočtů. Jsou napsány v jazyce WGSL.
4. Vytvořit vyrovnávací paměti a textury: Vyrovnávací paměti ukládají data vrcholů, uniform data a další data používaná shadery. Textury ukládají obrazová data.
5. Vytvořit renderovací pipeline nebo výpočetní pipeline: Pipeline definuje kroky zapojené do vykreslování nebo výpočtu, včetně shaderů, které se mají použít, formátu vstupních a výstupních dat a dalších parametrů.
6. Vytvořit enkodér příkazů: Enkodér příkazů zaznamenává příkazy, které má GPU provést.
7. Odeslat příkazy: Příkazy jsou odeslány do zařízení k provedení.

Příklad: Základní vykreslení trojúhelníku

Zde je zjednodušený příklad toho, jak vykreslit trojúhelník pomocí WebGPU (s použitím pseudo-kódu pro stručnost):

// 1. Požádat o adaptér a zařízení
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Vytvořit shadery (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); // Červená barva
  }
`;

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

// 3. Vytvořit vyrovnávací paměť vrcholů
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Horní
  -0.5, -0.5, // Doleva dole
  0.5, -0.5   // Doprava dole
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Namapováno při vytvoření pro okamžité zapisování
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Vytvořit renderovací pipeline
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 bajtů (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Příklad formátu, závisí na plátně
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Nakreslit trojúhelníky
  },
  layout: 'auto' // Automatické generování rozvržení
});

// 5. Získat kontext plátna
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Příklad formátu

// 6. Render Pass
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 }, // Vyčistit na černou
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Tento příklad demonstruje základní kroky zapojené do vykreslení jednoduchého trojúhelníku. Aplikace reálného světa budou zahrnovat složitější shadery, datové struktury a techniky vykreslování. Formát `bgra8unorm` v příkladu je běžný formát, ale je kritické zajistit, aby odpovídal formátu vašeho plátna pro správné vykreslování. Možná budete muset upravit podle vašeho konkrétního prostředí.

Výpočetní shadery ve WebGPU

Jednou z nejvýkonnějších funkcí WebGPU je podpora výpočetních shaderů. Výpočetní shadery vám umožňují provádět obecné výpočty na GPU, což může výrazně urychlit úkoly, které jsou vhodné pro paralelní zpracování.

Použití výpočetních shaderů

• Zpracování obrazu: Použití filtrů, provádění úprav barev a generování textur.
• Simulace fyziky: Výpočet pohybů částic, simulace dynamiky tekutin a řešení rovnic.
• Strojové učení: Školení neuronových sítí, provádění odvozování a zpracování dat.
• Zpracování dat: Třídění, filtrování a transformace velkých datových sad.

Příklad: Jednoduchý výpočetní shader (sčítání dvou polí)

Tento příklad demonstruje jednoduchý výpočetní shader, který sečte dvě pole dohromady. Předpokládejme, že předáváme dvě vyrovnávací paměti Float32Array jako vstup a třetí, kde budou uloženy výsledky.

// WGSL Shader
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) // Velikost pracovní skupiny: zásadní pro výkon
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// Kód JavaScript
const arrayLength = 256; // Musí být násobek velikosti pracovní skupiny pro jednoduchost

// Vytvořit vstupní vyrovnávací paměti
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"
  }
});

// Vytvořit rozvržení skupiny vazeb a skupinu vazeb (důležité pro předávání dat do shaderu)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Důležité: použít rozvržení z pipeline
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Odeslat výpočetní pass
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Odeslat práci
passEncoder.end();

// Zkopírovat výsledek do čitelné vyrovnávací paměti
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Odeslat příkazy
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Přečíst výsledek
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

V tomto příkladu:

• Definujeme výpočetní shader WGSL, který sčítá prvky dvou vstupních polí a ukládá výsledek do výstupního pole.
• Vytvoříme tři úložné vyrovnávací paměti na GPU: dvě pro vstupní pole a jednu pro výstup.
• Vytvoříme výpočetní pipeline, který specifikuje výpočetní shader a jeho vstupní bod.
• Vytvoříme skupinu vazeb, která spojuje vyrovnávací paměti s vstupními a výstupními proměnnými shaderu.
• Odesíláme výpočetní shader, který specifikuje počet pracovních skupin, které se mají provést. `workgroup_size` v shaderu a parametry `dispatchWorkgroups` se musí shodovat pro správné provedení. Pokud `arrayLength` není násobkem `workgroup_size` (v tomto případě 64), je nutné zpracování okrajových případů v shaderu.
• Příklad kopíruje vyrovnávací paměť výsledků z GPU do CPU ke kontrole.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL je stínovací jazyk navržený pro WebGPU. Je to moderní, bezpečný a expresivní jazyk, který poskytuje několik výhod oproti GLSL (stínovací jazyk používaný WebGL):

• Bezpečnost: WGSL je navržen tak, aby byl paměťově bezpečný a zabraňoval běžným chybám shaderu.
• Exprese: WGSL podporuje širokou škálu datových typů a operací, což umožňuje složitou logiku shaderu.
• Přenositelnost: WGSL je navržen tak, aby byl přenosný napříč různými architekturami GPU.
• Integrace: WGSL je úzce integrován s API WebGPU, což poskytuje bezproblémové prostředí pro vývoj.

Klíčové funkce WGSL

• Silné typování: WGSL je silně typovaný jazyk, který pomáhá předcházet chybám.
• Explicitní správa paměti: WGSL vyžaduje explicitní správu paměti, což dává vývojářům větší kontrolu nad zdroji GPU.
• Vestavěné funkce: WGSL poskytuje bohatou sadu vestavěných funkcí pro provádění běžných grafických a výpočetních operací.
• Vlastní datové struktury: WGSL umožňuje vývojářům definovat vlastní datové struktury pro ukládání a manipulaci s daty.

Příklad: Funkce WGSL

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

Aspekty výkonu

WebGPU poskytuje významná vylepšení výkonu oproti WebGL, ale je důležité optimalizovat kód, abyste plně využili jeho možností. Zde jsou některá klíčová hlediska výkonu:

• Minimalizujte komunikaci CPU-GPU: Snižte množství dat přenášených mezi CPU a GPU. Použijte vyrovnávací paměti a textury pro ukládání dat na GPU a vyhněte se častým aktualizacím.
• Optimalizujte shadery: Napište efektivní shadery, které minimalizují počet instrukcí a přístupů do paměti. Použijte profilovací nástroje k identifikaci úzkých míst.
• Použijte instancování: Použijte instancování k vykreslení více kopií stejného objektu s různými transformacemi. To může výrazně snížit počet volání kreslení.
• Dávkování volání kreslení: Seskupte více volání kreslení dohromady, abyste snížili režii odesílání příkazů do GPU.
• Vyberte vhodné datové formáty: Vyberte datové formáty, které jsou efektivní pro zpracování GPU. Například, pokud je to možné, použijte čísla s plovoucí desetinnou čárkou s poloviční přesností (f16).
• Optimalizace velikosti pracovní skupiny: Správný výběr velikosti pracovní skupiny má drastický dopad na výkon výpočetních shaderů. Zvolte velikosti, které se shodují s cílovou architekturou GPU.

Vývoj napříč platformami

WebGPU je navržen tak, aby byl napříč platformami, ale mezi různými prohlížeči a operačními systémy existují určité rozdíly. Zde je několik tipů pro vývoj napříč platformami:

• Testujte na více prohlížečích: Otestujte svou aplikaci na různých prohlížečích, abyste se ujistili, že funguje správně.
• Použijte detekci funkcí: Použijte detekci funkcí ke kontrole dostupnosti specifických funkcí a podle toho upravte svůj kód.
• Zvládněte limity zařízení: Buďte si vědomi limitů zařízení uložených různými GPU a prohlížeči. Například maximální velikost textury se může lišit.
• Použijte platformový framework: Zvažte použití platformového frameworku jako Babylon.js, Three.js nebo PixiJS, který může pomoci abstrakcí od rozdílů mezi různými platformami.

Ladění aplikací WebGPU

Ladění aplikací WebGPU může být náročné, ale existuje několik nástrojů a technik, které mohou pomoci:

• Nástroje pro vývojáře prohlížeče: Použijte nástroje pro vývojáře prohlížeče ke kontrole zdrojů WebGPU, jako jsou vyrovnávací paměti, textury a shadery.
• Ověřovací vrstvy WebGPU: Povolte ověřovací vrstvy WebGPU, abyste zachytili běžné chyby, jako jsou přístupy do paměti mimo rozsah a neplatná syntaxe shaderu.
• Grafické debuggery: Použijte grafický debugger jako RenderDoc nebo NSight Graphics, abyste mohli procházet svůj kód, kontrolovat stav GPU a profilovat výkon. Tyto nástroje často poskytují podrobné informace o provádění shaderu a využití paměti.
• Protokolování: Přidejte do svého kódu příkazy protokolování, abyste sledovali tok provádění a hodnoty proměnných. Nadměrné protokolování však může ovlivnit výkon, zejména v shaderech.

Pokročilé techniky

Jakmile budete mít dobré základy WebGPU, můžete prozkoumat pokročilejší techniky a vytvářet ještě sofistikovanější aplikace.

• Interop výpočetních shaderů s vykreslováním: Kombinace výpočetních shaderů pro předběžné zpracování dat nebo generování textur s tradičními renderovacími pipeliny pro vizualizaci.
• Sledování paprsků (prostřednictvím rozšíření): Použití sledování paprsků k vytvoření realistického osvětlení a odrazů. Schopnosti sledování paprsků WebGPU jsou obvykle vystaveny prostřednictvím rozšíření prohlížeče.
• Geometrické shadery: Použití geometrických shaderů ke generování nové geometrie na GPU.
• Tessellační shadery: Použití tessellačních shaderů k dělení povrchů a vytváření detailnější geometrie.

Aplikace WebGPU v reálném světě

WebGPU se již používá v různých aplikacích reálného světa, včetně:

• Hry: Vytváření vysoce výkonných 3D her, které běží v prohlížeči.
• Vizualizace dat: Vizualizace velkých datových sad v interaktivních 3D prostředích.
• Vědecké simulace: Simulace složitých fyzikálních jevů, jako je dynamika tekutin a klimatické modely.
• Strojové učení: Školení a nasazování modelů strojového učení v prohlížeči.
• CAD/CAM: Vývoj aplikací pro počítačem podporovaný design a výrobu.

Zvažte například aplikaci geografického informačního systému (GIS). Pomocí WebGPU může GIS vykreslovat komplexní 3D modely terénu s vysokým rozlišením, včetně aktualizací dat v reálném čase z různých zdrojů. To je zvláště užitečné v urbanismu, zvládání katastrof a monitorování životního prostředí, což specialistům po celém světě umožňuje spolupracovat na vizualizacích bohatých na data bez ohledu na jejich hardwarové možnosti.

Budoucnost WebGPU

WebGPU je stále relativně nová technologie, ale má potenciál revolučně změnit webovou grafiku a výpočty. Jak API dospívá a více prohlížečů jej přijímá, můžeme očekávat, že se objeví ještě více inovativních aplikací.

Budoucí vývoj ve WebGPU může zahrnovat:

• Vylepšený výkon: Průběžné optimalizace API a základních implementací dále zlepší výkon.
• Nové funkce: K API budou přidány nové funkce, jako je sledování paprsků a mesh shadery.
• Širší přijetí: Širší přijetí WebGPU prohlížeči a vývojáři povede k většímu ekosystému nástrojů a zdrojů.
• Standardizace: Neustálé úsilí o standardizaci zajistí, že WebGPU zůstane konzistentním a přenosným API.

Závěr

WebGPU je výkonné nové API, které odemyká plný potenciál GPU pro webové aplikace. Poskytováním moderních funkcí, vylepšeného výkonu a podpory výpočetních shaderů umožňuje WebGPU vývojářům vytvářet úžasnou grafiku a urychlovat širokou škálu výpočetně náročných úkolů. Ať už vytváříte hry, vizualizace dat nebo vědecké simulace, WebGPU je technologie, kterou byste rozhodně měli prozkoumat.

Tento úvod by vás měl nastartovat, ale pro zvládnutí WebGPU je klíčové neustálé učení a experimentování. Zůstaňte v obraze s nejnovějšími specifikacemi, příklady a diskusemi komunity, abyste plně využili sílu této vzrušující technologie. Standard WebGPU se rychle vyvíjí, takže buďte připraveni přizpůsobit svůj kód, protože jsou zaváděny nové funkce a objevují se osvědčené postupy.