WebGPU-Programmierung: Hochleistungsgrafik und Compute Shader

WebGPU ist eine Grafik- und Compute-API der nächsten Generation für das Web, die entwickelt wurde, um im Vergleich zu ihrem Vorgänger WebGL moderne Funktionen und eine verbesserte Leistung zu bieten. Sie ermöglicht es Entwicklern, die Leistung der GPU sowohl für das Grafik-Rendering als auch für allgemeine Berechnungen zu nutzen, was neue Möglichkeiten für Webanwendungen eröffnet.

Was ist WebGPU?

WebGPU ist mehr als nur eine Grafik-API; es ist ein Tor zu Hochleistungsberechnungen im Browser. Es bietet mehrere entscheidende Vorteile:

• Moderne API: Entwickelt, um mit modernen GPU-Architekturen übereinzustimmen und deren Fähigkeiten zu nutzen.
• Leistung: Bietet einen tiefergehenden Zugriff auf die GPU, was optimierte Rendering- und Rechenoperationen ermöglicht.
• Plattformübergreifend: Funktioniert über verschiedene Betriebssysteme und Browser hinweg und bietet eine konsistente Entwicklungserfahrung.
• Compute Shader: Ermöglicht allgemeine Berechnungen auf der GPU und beschleunigt Aufgaben wie Bildverarbeitung, Physiksimulationen und maschinelles Lernen.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Eine neue Shading-Sprache, die speziell für WebGPU entwickelt wurde und im Vergleich zu GLSL eine verbesserte Sicherheit und Ausdruckskraft bietet.

WebGPU vs. WebGL

Obwohl WebGL seit vielen Jahren der Standard für Webgrafiken ist, basiert es auf älteren OpenGL ES-Spezifikationen und kann in Bezug auf Leistung und Funktionen einschränkend sein. WebGPU geht diese Einschränkungen an, indem es:

• Explizite Kontrolle: Entwicklern mehr direkte Kontrolle über GPU-Ressourcen und Speicherverwaltung gibt.
• Asynchrone Operationen: Parallele Ausführung ermöglicht und den CPU-Overhead reduziert.
• Moderne Funktionen: Moderne Rendering-Techniken wie Compute Shader, Ray Tracing (über Erweiterungen) und erweiterte Texturformate unterstützt.
• Reduzierter Treiber-Overhead: Entwickelt, um den Treiber-Overhead zu minimieren und die Gesamtleistung zu verbessern.

Erste Schritte mit WebGPU

Um mit der Programmierung mit WebGPU zu beginnen, benötigen Sie einen Browser, der die API unterstützt. Chrome, Firefox und Safari (Technology Preview) haben teilweise oder vollständige Implementierungen. Hier ist eine grundlegende Übersicht der beteiligten Schritte:

1. Adapter anfordern: Ein Adapter repräsentiert eine physische GPU oder eine Software-Implementierung.
2. Gerät anfordern: Ein Gerät ist eine logische Repräsentation einer GPU, die zur Erstellung von Ressourcen und zur Ausführung von Befehlen verwendet wird.
3. Shader erstellen: Shader sind Programme, die auf der GPU laufen und Rendering- oder Rechenoperationen durchführen. Sie werden in WGSL geschrieben.
4. Puffer und Texturen erstellen: Puffer speichern Vertex-Daten, Uniform-Daten und andere von Shadern verwendete Daten. Texturen speichern Bilddaten.
5. Render-Pipeline oder Compute-Pipeline erstellen: Eine Pipeline definiert die Schritte, die beim Rendern oder Berechnen beteiligt sind, einschließlich der zu verwendenden Shader, des Formats der Ein- und Ausgabedaten und anderer Parameter.
6. Befehls-Encoder erstellen: Der Befehls-Encoder zeichnet Befehle auf, die von der GPU ausgeführt werden sollen.
7. Befehle übermitteln: Die Befehle werden zur Ausführung an das Gerät übermittelt.

Beispiel: Einfaches Rendern eines Dreiecks

Hier ist ein vereinfachtes Beispiel, wie man ein Dreieck mit WebGPU rendert (zur Kürze wird Pseudocode verwendet):

// 1. Adapter und Gerät anfordern
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Shader erstellen (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); // Rote Farbe
  }
`;

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

// 3. Vertex-Puffer erstellen
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Oben
  -0.5, -0.5, // Unten links
  0.5, -0.5   // Unten rechts
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Bei Erstellung gemappt für sofortiges Schreiben
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Render-Pipeline erstellen
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' // Beispielformat, abhängig vom Canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Dreiecke zeichnen
  },
  layout: 'auto' // Layout automatisch generieren
});

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

// 6. Render-Durchlauf
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 }, // Mit Schwarz löschen
      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 Instanz
  passEncoder.end();

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Dieses Beispiel demonstriert die grundlegenden Schritte, die beim Rendern eines einfachen Dreiecks erforderlich sind. Reale Anwendungen werden komplexere Shader, Datenstrukturen und Rendering-Techniken beinhalten. Das Format `bgra8unorm` im Beispiel ist ein gängiges Format, aber es ist entscheidend sicherzustellen, dass es mit Ihrem Canvas-Format übereinstimmt, um ein korrektes Rendering zu gewährleisten. Möglicherweise müssen Sie es basierend auf Ihrer spezifischen Umgebung anpassen.

Compute Shader in WebGPU

Eine der leistungsstärksten Funktionen von WebGPU ist die Unterstützung von Compute Shadern. Compute Shader ermöglichen es Ihnen, allgemeine Berechnungen auf der GPU durchzuführen, was Aufgaben, die sich gut für die parallele Verarbeitung eignen, erheblich beschleunigen kann.

Anwendungsfälle für Compute Shader

• Bildverarbeitung: Anwenden von Filtern, Durchführen von Farbanpassungen und Generieren von Texturen.
• Physiksimulationen: Berechnen von Partikelbewegungen, Simulieren von Fluiddynamik und Lösen von Gleichungen.
• Maschinelles Lernen: Trainieren von neuronalen Netzen, Durchführen von Inferenz und Verarbeiten von Daten.
• Datenverarbeitung: Sortieren, Filtern und Transformieren großer Datensätze.

Beispiel: Einfacher Compute Shader (Addition zweier Arrays)

Dieses Beispiel demonstriert einen einfachen Compute Shader, der zwei Arrays addiert. Angenommen, wir übergeben zwei Float32Array-Puffer als Eingabe und einen dritten, in dem die Ergebnisse gespeichert werden.

// 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-Größe: entscheidend für die Leistung
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript-Code
const arrayLength = 256; // Muss der Einfachheit halber ein Vielfaches der Workgroup-Größe sein

// Eingabepuffer erstellen
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"
  }
});

// Bind-Group-Layout und Bind-Group erstellen (wichtig für die Datenübergabe an den Shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Wichtig: das Layout aus der Pipeline verwenden
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Compute-Durchlauf auslösen
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Die Arbeit verteilen
passEncoder.end();

// Das Ergebnis in einen lesbaren Puffer kopieren
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Befehle übermitteln
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Das Ergebnis auslesen
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

In diesem Beispiel:

• Wir definieren einen WGSL-Compute-Shader, der Elemente von zwei Eingabe-Arrays addiert und das Ergebnis in einem Ausgabe-Array speichert.
• Wir erstellen drei Storage-Puffer auf der GPU: zwei für die Eingabe-Arrays und einen für die Ausgabe.
• Wir erstellen eine Compute-Pipeline, die den Compute-Shader und seinen Einstiegspunkt spezifiziert.
• Wir erstellen eine Bind-Group, die die Puffer den Ein- und Ausgabevariablen des Shaders zuordnet.
• Wir lösen den Compute Shader aus und geben die Anzahl der auszuführenden Workgroups an. Die `workgroup_size` im Shader und die `dispatchWorkgroups`-Parameter müssen für eine korrekte Ausführung übereinstimmen. Wenn `arrayLength` kein Vielfaches von `workgroup_size` (in diesem Fall 64) ist, ist eine Behandlung von Randfällen im Shader erforderlich.
• Das Beispiel kopiert den Ergebnispuffer von der GPU zur CPU zur Überprüfung.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL ist die Shading-Sprache, die für WebGPU entwickelt wurde. Es ist eine moderne, sichere und ausdrucksstarke Sprache, die mehrere Vorteile gegenüber GLSL (der von WebGL verwendeten Shading-Sprache) bietet:

• Sicherheit: WGSL ist so konzipiert, dass es speichersicher ist und häufige Shader-Fehler verhindert.
• Ausdrucksstärke: WGSL unterstützt eine breite Palette von Datentypen und Operationen, was komplexe Shader-Logik ermöglicht.
• Portabilität: WGSL ist so konzipiert, dass es über verschiedene GPU-Architekturen hinweg portabel ist.
• Integration: WGSL ist eng mit der WebGPU-API integriert, was eine nahtlose Entwicklungserfahrung bietet.

Hauptmerkmale von WGSL

• Starke Typisierung: WGSL ist eine stark typisierte Sprache, was hilft, Fehler zu vermeiden.
• Explizite Speicherverwaltung: WGSL erfordert eine explizite Speicherverwaltung, was Entwicklern mehr Kontrolle über GPU-Ressourcen gibt.
• Eingebaute Funktionen: WGSL bietet eine reichhaltige Sammlung von eingebauten Funktionen zur Durchführung gängiger Grafik- und Rechenoperationen.
• Benutzerdefinierte Datenstrukturen: WGSL ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Datenstrukturen zum Speichern und Manipulieren von Daten zu definieren.

Beispiel: WGSL-Funktion

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

Überlegungen zur Leistung

WebGPU bietet erhebliche Leistungsverbesserungen gegenüber WebGL, aber es ist wichtig, Ihren Code zu optimieren, um seine Fähigkeiten voll auszuschöpfen. Hier sind einige wichtige Überlegungen zur Leistung:

• CPU-GPU-Kommunikation minimieren: Reduzieren Sie die Menge der zwischen CPU und GPU übertragenen Daten. Verwenden Sie Puffer und Texturen, um Daten auf der GPU zu speichern und häufige Aktualisierungen zu vermeiden.
• Shader optimieren: Schreiben Sie effiziente Shader, die die Anzahl der Anweisungen und Speicherzugriffe minimieren. Verwenden Sie Profiling-Tools, um Engpässe zu identifizieren.
• Instancing verwenden: Verwenden Sie Instancing, um mehrere Kopien desselben Objekts mit unterschiedlichen Transformationen zu rendern. Dies kann die Anzahl der Draw-Calls erheblich reduzieren.
• Draw-Calls bündeln: Fassen Sie mehrere Draw-Calls zusammen, um den Overhead bei der Übermittlung von Befehlen an die GPU zu reduzieren.
• Geeignete Datenformate wählen: Wählen Sie Datenformate, die für die Verarbeitung durch die GPU effizient sind. Verwenden Sie beispielsweise, wenn möglich, Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (f16).
• Optimierung der Workgroup-Größe: Die richtige Wahl der Workgroup-Größe hat einen drastischen Einfluss auf die Leistung von Compute Shadern. Wählen Sie Größen, die zur Ziel-GPU-Architektur passen.

Plattformübergreifende Entwicklung

WebGPU ist darauf ausgelegt, plattformübergreifend zu sein, aber es gibt einige Unterschiede zwischen verschiedenen Browsern und Betriebssystemen. Hier sind einige Tipps für die plattformübergreifende Entwicklung:

• Auf mehreren Browsern testen: Testen Sie Ihre Anwendung auf verschiedenen Browsern, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktioniert.
• Feature-Erkennung verwenden: Verwenden Sie die Feature-Erkennung, um die Verfügbarkeit bestimmter Funktionen zu prüfen und Ihren Code entsprechend anzupassen.
• Gerätelimits berücksichtigen: Seien Sie sich der Gerätelimits bewusst, die von verschiedenen GPUs und Browsern auferlegt werden. Zum Beispiel kann die maximale Texturgröße variieren.
• Ein plattformübergreifendes Framework verwenden: Erwägen Sie die Verwendung eines plattformübergreifenden Frameworks wie Babylon.js, Three.js oder PixiJS, das dabei helfen kann, die Unterschiede zwischen den Plattformen zu abstrahieren.

Debuggen von WebGPU-Anwendungen

Das Debuggen von WebGPU-Anwendungen kann eine Herausforderung sein, aber es gibt mehrere Tools und Techniken, die helfen können:

• Browser-Entwicklertools: Verwenden Sie die Entwicklertools des Browsers, um WebGPU-Ressourcen wie Puffer, Texturen und Shader zu inspizieren.
• WebGPU-Validierungsebenen: Aktivieren Sie die WebGPU-Validierungsebenen, um häufige Fehler wie Speicherzugriffe außerhalb der Grenzen und ungültige Shader-Syntax abzufangen.
• Grafik-Debugger: Verwenden Sie einen Grafik-Debugger wie RenderDoc oder NSight Graphics, um Ihren Code schrittweise durchzugehen, den GPU-Zustand zu inspizieren und die Leistung zu profilieren. Diese Tools bieten oft detaillierte Einblicke in die Shader-Ausführung und die Speichernutzung.
• Logging: Fügen Sie Ihrem Code Logging-Anweisungen hinzu, um den Ausführungsfluss und die Werte von Variablen zu verfolgen. Übermäßiges Logging kann jedoch die Leistung beeinträchtigen, insbesondere in Shadern.

Fortgeschrittene Techniken

Sobald Sie ein gutes Verständnis der Grundlagen von WebGPU haben, können Sie fortgeschrittenere Techniken erkunden, um noch anspruchsvollere Anwendungen zu erstellen.

• Interop von Compute Shadern mit Rendering: Kombination von Compute Shadern zur Vorverarbeitung von Daten oder zur Erzeugung von Texturen mit traditionellen Rendering-Pipelines zur Visualisierung.
• Ray Tracing (über Erweiterungen): Verwendung von Ray Tracing, um realistische Beleuchtung und Reflexionen zu erzeugen. Die Ray-Tracing-Fähigkeiten von WebGPU werden typischerweise über Browser-Erweiterungen bereitgestellt.
• Geometry Shader: Verwendung von Geometry Shadern, um neue Geometrie auf der GPU zu erzeugen.
• Tessellation Shader: Verwendung von Tessellation Shadern, um Oberflächen zu unterteilen und detailliertere Geometrie zu erstellen.

Anwendungen von WebGPU in der Praxis

WebGPU wird bereits in einer Vielzahl von realen Anwendungen eingesetzt, darunter:

• Spiele: Erstellung von hochleistungsfähigen 3D-Spielen, die im Browser laufen.
• Datenvisualisierung: Visualisierung großer Datensätze in interaktiven 3D-Umgebungen.
• Wissenschaftliche Simulationen: Simulation komplexer physikalischer Phänomene wie Fluiddynamik und Klimamodelle.
• Maschinelles Lernen: Training und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen im Browser.
• CAD/CAM: Entwicklung von computergestützten Design- und Fertigungsanwendungen.

Betrachten Sie zum Beispiel eine Anwendung für ein geografisches Informationssystem (GIS). Mit WebGPU kann ein GIS komplexe 3D-Geländemodelle mit hoher Auflösung rendern und Echtzeit-Datenaktualisierungen aus verschiedenen Quellen einbeziehen. Dies ist besonders nützlich in der Stadtplanung, im Katastrophenmanagement und in der Umweltüberwachung und ermöglicht es Spezialisten weltweit, an datenreichen Visualisierungen zusammenzuarbeiten, unabhängig von ihren Hardwarefähigkeiten.

Die Zukunft von WebGPU

WebGPU ist noch eine relativ neue Technologie, aber sie hat das Potenzial, die Webgrafik und -berechnung zu revolutionieren. Mit der Reifung der API und der zunehmenden Akzeptanz durch Browser können wir erwarten, dass noch innovativere Anwendungen entstehen werden.

Zukünftige Entwicklungen bei WebGPU könnten umfassen:

• Verbesserte Leistung: Laufende Optimierungen der API und der zugrunde liegenden Implementierungen werden die Leistung weiter verbessern.
• Neue Funktionen: Neue Funktionen wie Ray Tracing und Mesh Shader werden der API hinzugefügt.
• Breitere Akzeptanz: Eine breitere Akzeptanz von WebGPU durch Browser und Entwickler wird zu einem größeren Ökosystem von Tools und Ressourcen führen.
• Standardisierung: Fortgesetzte Standardisierungsbemühungen werden sicherstellen, dass WebGPU eine konsistente und portable API bleibt.

Fazit

WebGPU ist eine leistungsstarke neue API, die das volle Potenzial der GPU für Webanwendungen erschließt. Durch die Bereitstellung moderner Funktionen, verbesserter Leistung und Unterstützung für Compute Shader ermöglicht WebGPU Entwicklern, beeindruckende Grafiken zu erstellen und eine breite Palette rechenintensiver Aufgaben zu beschleunigen. Ob Sie Spiele, Datenvisualisierungen oder wissenschaftliche Simulationen entwickeln, WebGPU ist eine Technologie, die Sie auf jeden Fall erkunden sollten.

Diese Einführung sollte Ihnen den Einstieg erleichtern, aber kontinuierliches Lernen und Experimentieren sind der Schlüssel zur Beherrschung von WebGPU. Bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Spezifikationen, Beispiele und Community-Diskussionen, um die Leistung dieser aufregenden Technologie voll auszuschöpfen. Der WebGPU-Standard entwickelt sich schnell, seien Sie also bereit, Ihren Code anzupassen, wenn neue Funktionen eingeführt und Best Practices etabliert werden.