WebGPU-programmering: Højtydende grafik og compute shaders

WebGPU er en næste generations grafik- og compute-API til internettet, designet til at levere moderne funktioner og forbedret ydeevne sammenlignet med sin forgænger, WebGL. Det giver udviklere mulighed for at udnytte GPU'ens kraft til både grafikgengivelse og generel databehandling, hvilket åbner nye muligheder for webapplikationer.

Hvad er WebGPU?

WebGPU er mere end blot en grafik-API; det er en port til højtydende computing i browseren. Det tilbyder flere centrale fordele:

• Moderne API: Designet til at tilpasse sig moderne GPU-arkitekturer og drage fordel af deres muligheder.
• Ydeevne: Giver adgang på et lavere niveau til GPU'en, hvilket muliggør optimeret rendering og compute-operationer.
• Platformsuafhængig: Fungerer på tværs af forskellige operativsystemer og browsere, hvilket giver en ensartet udviklingsoplevelse.
• Compute Shaders: Gør generel databehandling mulig på GPU'en, hvilket accelererer opgaver som billedbehandling, fysiksimuleringer og maskinlæring.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Et nyt shading-sprog designet specifikt til WebGPU, der tilbyder forbedret sikkerhed og udtrykskraft sammenlignet med GLSL.

WebGPU vs. WebGL

Mens WebGL har været standarden for webgrafik i mange år, er den baseret på ældre OpenGL ES-specifikationer og kan være begrænsende med hensyn til ydeevne og funktioner. WebGPU adresserer disse begrænsninger ved at:

• Eksplicit kontrol: Giver udviklere mere direkte kontrol over GPU-ressourcer og hukommelsesstyring.
• Asynkrone operationer: Gør det muligt at udføre parallelle operationer og reducere CPU-overhead.
• Moderne funktioner: Understøtter moderne renderingsteknikker som compute shaders, ray tracing (via udvidelser) og avancerede teksturformater.
• Reduceret driver-overhead: Designet til at minimere driver-overhead og forbedre den samlede ydeevne.

Kom i gang med WebGPU

For at begynde at programmere med WebGPU skal du bruge en browser, der understøtter API'en. Chrome, Firefox og Safari (Technology Preview) har delvise eller fulde implementeringer. Her er en grundlæggende oversigt over de involverede trin:

1. Anmod om en adapter: En adapter repræsenterer en fysisk GPU eller en softwareimplementering.
2. Anmod om en enhed: En enhed er en logisk repræsentation af en GPU, der bruges til at oprette ressourcer og udføre kommandoer.
3. Opret shaders: Shaders er programmer, der kører på GPU'en og udfører rendering- eller compute-operationer. De er skrevet i WGSL.
4. Opret buffere og teksturer: Buffere gemmer vertexdata, ensartede data og andre data, der bruges af shaders. Teksturer gemmer billeddata.
5. Opret en render pipeline eller compute pipeline: En pipeline definerer de trin, der er involveret i rendering eller databehandling, herunder de shaders, der skal bruges, formatet af input- og outputdataene og andre parametre.
6. Opret command encoder: Command encoder optager kommandoer, der skal udføres af GPU'en.
7. Send kommandoer: Kommandoerne sendes til enheden til udførelse.

Eksempel: Grundlæggende trekantgengivelse

Her er et forenklet eksempel på, hvordan man gengiver en trekant ved hjælp af WebGPU (ved hjælp af pseudo-kode for korthedens skyld):

// 1. Anmod om adapter og enhed
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Opret shaders (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); // Rød farve
  }
`;

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

// 3. Opret Vertex Buffer
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Top
  -0.5, -0.5, // Bund venstre
  0.5, -0.5   // Bund højre
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Kortlagt ved oprettelse for øjeblikkelig skrivning
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Opret Render Pipeline
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 bytes (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Eksempelformat, afhænger af lærred
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Tegn trekanter
  },
  layout: 'auto' // Generer layout automatisk
});

// 5. Få Canvas Context
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Eksempelformat

// 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 }, // Ryd til sort
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Dette eksempel demonstrerer de grundlæggende trin, der er involveret i rendering af en simpel trekant. Reelle applikationer vil involvere mere komplekse shaders, datastrukturer og renderingsteknikker. `bgra8unorm`-formatet i eksemplet er et almindeligt format, men det er afgørende at sikre, at det matcher dit lærredsformat for korrekt gengivelse. Du skal muligvis justere det baseret på dit specifikke miljø.

Compute Shaders i WebGPU

En af de mest kraftfulde funktioner i WebGPU er dens understøttelse af compute shaders. Compute shaders giver dig mulighed for at udføre generelle beregninger på GPU'en, hvilket kan fremskynde opgaver, der er velegnede til parallel behandling.

Anvendelsesscenarier for Compute Shaders

• Billedbehandling: Anvendelse af filtre, udførelse af farvejusteringer og generering af teksturer.
• Fysiksimuleringer: Beregning af partikelbevægelser, simulering af væskedynamik og løsning af ligninger.
• Maskinlæring: Træning af neurale netværk, udførelse af inferens og behandling af data.
• Databehandling: Sortering, filtrering og transformering af store datasæt.

Eksempel: Simple Compute Shader (Tilføjelse af to arrays)

Dette eksempel demonstrerer en simpel compute shader, der tilføjer to arrays sammen. Antag, at vi sender to Float32Array-buffere som input og en tredje, hvor resultaterne vil blive gemt.

// 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) // Workgroup størrelse: afgørende for ydeevne
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript-kode
const arrayLength = 256; // Skal være et multiplum af workgroup-størrelsen for enkelthedens skyld

// Opret inputbuffere
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"
  }
});

// Opret bindgruppe layout og bindgruppe (vigtigt for at sende data til shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Vigtigt: brug layoutet fra pipelinen
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Dispatch compute pass
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Afsend arbejdet
passEncoder.end();

// Kopier resultatet til en læsbar buffer
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Send kommandoer
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

I dette eksempel:

• Vi definerer en WGSL compute shader, der tilføjer elementer i to input arrays og gemmer resultatet i et output array.
• Vi opretter tre storage buffers på GPU'en: to til input arrays og en til output.
• Vi opretter en compute pipeline, der specificerer compute shaden og dens entry point.
• Vi opretter en bindgruppe, der knytter bufferene til shaderens input- og outputvariabler.
• Vi afsender compute shaden og specificerer antallet af workgroups, der skal udføres. `workgroup_size` i shaden og `dispatchWorkgroups`-parametrene skal stemme overens for korrekt udførelse. Hvis `arrayLength` ikke er et multiplum af `workgroup_size` (64 i dette tilfælde), kræves der håndtering af grænsetilfælde i shaden.
• Eksemplet kopierer resultatbufferen fra GPU'en til CPU'en til inspektion.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL er det shading-sprog, der er designet til WebGPU. Det er et moderne, sikkert og udtryksfuldt sprog, der giver flere fordele i forhold til GLSL (det shading-sprog, der bruges af WebGL):

• Sikkerhed: WGSL er designet til at være hukommelsessikker og forhindre almindelige shader-fejl.
• Udtrykskraft: WGSL understøtter en bred vifte af datatyper og -operationer, hvilket giver mulighed for kompleks shaderlogik.
• Portabilitet: WGSL er designet til at være bærbar på tværs af forskellige GPU-arkitekturer.
• Integration: WGSL er tæt integreret med WebGPU-API'en, hvilket giver en problemfri udviklingsoplevelse.

Nøglefunktioner i WGSL

• Stærk typning: WGSL er et stærkt typet sprog, hvilket hjælper med at forhindre fejl.
• Eksplicit hukommelsesstyring: WGSL kræver eksplicit hukommelsesstyring, hvilket giver udviklere mere kontrol over GPU-ressourcer.
• Indbyggede funktioner: WGSL leverer et rigt sæt af indbyggede funktioner til udførelse af almindelige grafik- og compute-operationer.
• Tilpassede datastrukturer: WGSL giver udviklere mulighed for at definere brugerdefinerede datastrukturer til lagring og manipulation af data.

Eksempel: WGSL-funktion

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

Ydelsesovervejelser

WebGPU giver betydelige ydeevneforbedringer i forhold til WebGL, men det er vigtigt at optimere din kode for at drage fuld fordel af dens muligheder. Her er nogle vigtige ydelsesovervejelser:

• Minimer CPU-GPU-kommunikation: Reducer mængden af data, der overføres mellem CPU'en og GPU'en. Brug buffere og teksturer til at gemme data på GPU'en og undgå hyppige opdateringer.
• Optimer shaders: Skriv effektive shaders, der minimerer antallet af instruktioner og hukommelsesadgange. Brug profileringsværktøjer til at identificere flaskehalse.
• Brug instansiering: Brug instansiering til at gengive flere kopier af det samme objekt med forskellige transformationer. Dette kan reducere antallet af draw calls betydeligt.
• Batch Draw Calls: Saml flere draw calls sammen for at reducere overheadet ved at sende kommandoer til GPU'en.
• Vælg passende dataformater: Vælg dataformater, der er effektive for GPU'en at behandle. For eksempel skal du bruge halvpræcisions flydende kommatal (f16) hvor det er muligt.
• Workgroup størrelsesoptimering: Korrekt valg af workgroup-størrelse har en drastisk indvirkning på compute shader-ydeevnen. Vælg størrelser, der stemmer overens med mål-GPU-arkitekturen.

Udvikling på tværs af platforme

WebGPU er designet til at være platformsuafhængig, men der er nogle forskelle mellem forskellige browsere og operativsystemer. Her er nogle tips til udvikling på tværs af platforme:

• Test på flere browsere: Test din applikation på forskellige browsere for at sikre, at den fungerer korrekt.
• Brug funktionsregistrering: Brug funktionsregistrering til at kontrollere tilgængeligheden af specifikke funktioner og tilpas din kode i overensstemmelse hermed.
• Håndter enhedsgrænser: Vær opmærksom på de enhedsgrænser, der er pålagt af forskellige GPU'er og browsere. For eksempel kan den maksimale teksturstørrelse variere.
• Brug en platformsuafhængig ramme: Overvej at bruge en platformsuafhængig ramme som Babylon.js, Three.js eller PixiJS, som kan hjælpe med at abstrahere forskellene mellem forskellige platforme.

Fejlfinding af WebGPU-applikationer

Fejlfinding af WebGPU-applikationer kan være udfordrende, men der er flere værktøjer og teknikker, der kan hjælpe:

• Browserudvikleres værktøjer: Brug browserens udvikleres værktøjer til at inspicere WebGPU-ressourcer, såsom buffere, teksturer og shaders.
• WebGPU-valideringslag: Aktiver WebGPU-valideringslagene for at fange almindelige fejl, såsom hukommelsesadgange uden for grænserne og ugyldig shader-syntaks.
• Grafikfejlfindere: Brug en grafikfejlfinder som RenderDoc eller NSight Graphics til at gennemgå din kode, inspicere GPU-tilstand og profilere ydeevnen. Disse værktøjer giver ofte detaljerede indsigter i shaderudførelse og hukommelsesforbrug.
• Logning: Tilføj logningserklæringer til din kode for at spore udførelsesforløbet og værdierne af variabler. Overdreven logning kan dog påvirke ydeevnen, især i shaders.

Avancerede teknikker

Når du har en god forståelse af det grundlæggende i WebGPU, kan du udforske mere avancerede teknikker for at oprette endnu mere sofistikerede applikationer.

• Compute Shader Interop med gengivelse: Kombinering af compute shaders til forbehandling af data eller generering af teksturer med traditionelle rendering pipelines til visualisering.
• Ray tracing (via udvidelser): Brug af ray tracing til at skabe realistisk belysning og refleksioner. WebGPUs ray tracing-funktioner er typisk eksponeret gennem browserudvidelser.
• Geometrishaders: Brug af geometrishaders til at generere ny geometri på GPU'en.
• Tessellationsshaders: Brug af tessellationsshaders til at opdele overflader og skabe mere detaljeret geometri.

Reelle anvendelser af WebGPU

WebGPU bruges allerede i en række reelle applikationer, herunder:

• Spil: Oprettelse af højtydende 3D-spil, der kører i browseren.
• Datavisualisering: Visualisering af store datasæt i interaktive 3D-miljøer.
• Videnskabelige simuleringer: Simulering af komplekse fysiske fænomener, såsom væskedynamik og klimamodeller.
• Maskinlæring: Træning og implementering af maskinlæringsmodeller i browseren.
• CAD/CAM: Udvikling af computerstøttet design- og fremstillingsapplikationer.

Overvej for eksempel en geografisk informationssystem (GIS)-applikation. Ved hjælp af WebGPU kan en GIS gengive komplekse 3D-terrænmodeller med høj opløsning og inkorporere realtidsdataopdateringer fra forskellige kilder. Dette er især nyttigt inden for byplanlægning, katastrofehåndtering og miljøovervågning, hvilket giver specialister verden over mulighed for at samarbejde om datarige visualiseringer, uanset deres hardwarekapaciteter.

Fremtiden for WebGPU

WebGPU er stadig en relativt ny teknologi, men den har potentialet til at revolutionere webgrafik og -computing. Efterhånden som API'en modnes, og flere browsere tager den i brug, kan vi forvente at se endnu mere innovative applikationer dukke op.

Fremtidige udviklinger i WebGPU kan omfatte:

• Forbedret ydeevne: Løbende optimeringer af API'en og de underliggende implementeringer vil yderligere forbedre ydeevnen.
• Nye funktioner: Nye funktioner, såsom ray tracing og mesh shaders, vil blive føjet til API'en.
• Bredere accept: Bredere accept af WebGPU af browsere og udviklere vil føre til et større økosystem af værktøjer og ressourcer.
• Standardisering: Fortsatte standardiseringsbestræbelser vil sikre, at WebGPU forbliver en ensartet og bærbar API.

Konklusion

WebGPU er en kraftfuld ny API, der frigør det fulde potentiale af GPU'en til webapplikationer. Ved at levere moderne funktioner, forbedret ydeevne og understøttelse af compute shaders giver WebGPU udviklere mulighed for at skabe fantastisk grafik og accelerere en lang række compute-intensive opgaver. Uanset om du bygger spil, datavisualiseringer eller videnskabelige simuleringer, er WebGPU en teknologi, som du bestemt bør udforske.

Denne introduktion bør få dig i gang, men kontinuerlig læring og eksperimentering er nøglen til at mestre WebGPU. Hold dig opdateret med de seneste specifikationer, eksempler og fællesskabsdiskussioner for fuldt ud at udnytte kraften i denne spændende teknologi. WebGPU-standarden udvikler sig hurtigt, så vær forberedt på at tilpasse din kode, når nye funktioner introduceres, og bedste praksis opstår.