WebGPU programmeerimine: Suure jõudlusega graafika ja arvutusshaderid

WebGPU on järgmise põlvkonna graafika ja arvutuste API veebile, mis on loodud pakkuma kaasaegseid funktsioone ja paremat jõudlust võrreldes oma eelkäija WebGL-iga. See võimaldab arendajatel rakendada GPU võimsust nii graafika renderdamiseks kui ka üldotstarbelisteks arvutusteks, avades uusi võimalusi veebirakendustele.

Mis on WebGPU?

WebGPU on enamat kui lihtsalt graafika API; see on värav suure jõudlusega arvutustele otse brauseris. See pakub mitmeid olulisi eeliseid:

• Kaasaegne API: Loodud vastama kaasaegsetele GPU arhitektuuridele ja kasutama ära nende võimekust.
• Jõudlus: Pakub madalama taseme juurdepääsu GPU-le, võimaldades optimeeritud renderdamis- ja arvutusoperatsioone.
• Platvormiülene: Töötab erinevates operatsioonisüsteemides ja brauserites, pakkudes ühtlast arenduskogemust.
• Arvutusshaderid: Võimaldab üldotstarbelisi arvutusi GPU-l, kiirendades ülesandeid nagu pilditöötlus, füüsikasimulatsioonid ja masinõpe.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Uus shaderikeel, mis on loodud spetsiaalselt WebGPU jaoks, pakkudes paremat turvalisust ja väljendusrikkust võrreldes GLSL-iga.

WebGPU vs. WebGL

Kuigi WebGL on olnud aastaid veebigraafika standard, põhineb see vanematel OpenGL ES spetsifikatsioonidel ning võib olla piirav jõudluse ja funktsioonide osas. WebGPU lahendab need piirangud järgmiselt:

• Otsene kontroll: Annab arendajatele rohkem otsest kontrolli GPU ressursside ja mäluhalduse üle.
• Asünkroonsed operatsioonid: Võimaldab paralleelset täitmist ja vähendab CPU lisakoormust.
• Kaasaegsed funktsioonid: Toetab kaasaegseid renderdustehnikaid nagu arvutusshaderid, kiirtejälitus (laienduste kaudu) ja täiustatud tekstuurivormingud.
• Vähendatud draiveri lisakoormus: Loodud minimeerima draiveri lisakoormust ja parandama üldist jõudlust.

WebGPU-ga alustamine

WebGPU-ga programmeerimise alustamiseks on vaja brauserit, mis toetab seda API-d. Chrome, Firefox ja Safari (Technology Preview) omavad osalist või täielikku tuge. Siin on põhilised sammud:

1. Küsi adapterit: Adapter esindab füüsilist GPU-d või tarkvaralist implementatsiooni.
2. Küsi seadet: Seade on GPU loogiline esitus, mida kasutatakse ressursside loomiseks ja käskude täitmiseks.
3. Loo shaderid: Shaderid on programmid, mis töötavad GPU-l ja teostavad renderdamis- või arvutusoperatsioone. Need on kirjutatud WGSL-is.
4. Loo puhvrid ja tekstuurid: Puhvrid hoiavad tipuandmeid, ühtseid andmeid ja muid shaderite kasutatavaid andmeid. Tekstuurid hoiavad pildiandmeid.
5. Loo renderdustoru või arvutustoru: Toru (pipeline) defineerib renderdamise või arvutamise sammud, sealhulgas kasutatavad shaderid, sisend- ja väljundandmete vormingu ning muud parameetrid.
6. Loo käsukoodeerija: Käsukoodeerija (command encoder) salvestab käsud, mis GPU-l täidetakse.
7. Esita käsud: Käsud esitatakse seadmele täitmiseks.

Näide: Lihtsa kolmnurga renderdamine

Siin on lihtsustatud näide kolmnurga renderdamisest WebGPU abil (lühendatult pseudokoodi abil):

// 1. Küsi adapterit ja seadet
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Loo shaderid (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); // Punane värv
  }
`;

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

// 3. Loo tipupuhver (vertex buffer)
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Ülemine
  -0.5, -0.5, // Alumine vasak
  0.5, -0.5   // Alumine parem
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Kaardistatud loomisel koheseks kirjutamiseks
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Loo renderdustoru (render pipeline)
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 baiti (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Näidisvorming, sõltub lõuendist
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Joonista kolmnurgad
  },
  layout: 'auto' // Automaatselt genereeritud paigutus
});

// 5. Hangi lõuendi kontekst
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Näidisvorming

// 6. Renderduskäik (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 }, // Tühjenda mustaks
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

See näide demonstreerib lihtsa kolmnurga renderdamisega seotud põhietappe. Päriselu rakendused hõlmavad keerukamaid shadereid, andmestruktuure ja renderdustehnikaid. Näites kasutatud `bgra8unorm` vorming on levinud, kuid on oluline tagada, et see vastaks teie lõuendi vormingule korrektseks renderdamiseks. Võimalik, et peate seda kohandama vastavalt oma konkreetsele keskkonnale.

Arvutusshaderid WebGPU-s

Üks WebGPU võimsamaid omadusi on selle tugi arvutusshaderitele. Arvutusshaderid võimaldavad teil teha üldotstarbelisi arvutusi GPU-l, mis võib oluliselt kiirendada ülesandeid, mis sobivad hästi paralleeltöötluseks.

Arvutusshaderite kasutusjuhud

• Pilditöötlus: Filtrite rakendamine, värvide kohandamine ja tekstuuride genereerimine.
• Füüsikasimulatsioonid: Osakeste liikumise arvutamine, vedeliku dünaamika simuleerimine ja võrrandite lahendamine.
• Masinõpe: Närvivõrkude treenimine, järelduste tegemine ja andmete töötlemine.
• Andmetöötlus: Suurte andmekogumite sortimine, filtreerimine ja teisendamine.

Näide: Lihtne arvutusshader (kahe massiivi liitmine)

See näide demonstreerib lihtsat arvutusshaderit, mis liidab kaks massiivi omavahel. Eeldame, et edastame sisendina kaks Float32Array puhvrit ja kolmanda, kuhu salvestatakse tulemused.

// 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) // Töögrupi suurus: jõudluse seisukohalt ülioluline
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScripti kood
const arrayLength = 256; // Peab lihtsuse huvides olema töögrupi suuruse kordne

// Loo sisendpuhvrid
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"
  }
});

// Loo sidumisgrupi paigutus ja sidumisgrupp (oluline andmete edastamiseks shaderile)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Tähtis: kasuta toru paigutust
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Käivita arvutuskäik (compute pass)
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Jaga töö laiali
passEncoder.end();

// Kopeeri tulemus loetavasse puhvrisse
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Esita käsud
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

Selles näites:

• Me defineerime WGSL arvutusshaderi, mis liidab kahe sisendmassiivi elemendid ja salvestab tulemuse väljundmassiivi.
• Me loome GPU-le kolm salvestuspuhvrit (storage buffer): kaks sisendmassiividele ja ühe väljundile.
• Me loome arvutustoru (compute pipeline), mis määrab arvutusshaderi ja selle sisendpunkti.
• Me loome sidumisgrupi (bind group), mis seob puhvrid shaderi sisend- ja väljundmuutujatega.
• Me käivitame arvutusshaderi, määrates täidetavate töögruppide arvu. Shaderis olev `workgroup_size` ja `dispatchWorkgroups` parameetrid peavad korrektseks täitmiseks ühtima. Kui `arrayLength` ei ole `workgroup_size` (antud juhul 64) kordne, tuleb shaderis käsitleda äärejuhtumeid.
• Näide kopeerib tulemuspuhvri GPU-st CPU-sse ülevaatamiseks.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL on WebGPU jaoks loodud shaderikeel. See on kaasaegne, turvaline ja väljendusrikas keel, mis pakub mitmeid eeliseid GLSL-i (WebGL-i kasutatav shaderikeel) ees:

• Turvalisus: WGSL on loodud olema mäluturvaline ja ennetama levinud shaderivigu.
• Väljendusrikkus: WGSL toetab laia valikut andmetüüpe ja operatsioone, võimaldades keerukat shaderiloogikat.
• Kaasaskantavus: WGSL on loodud olema kaasaskantav erinevate GPU arhitektuuride vahel.
• Integratsioon: WGSL on tihedalt integreeritud WebGPU API-ga, pakkudes sujuvat arenduskogemust.

WGSL-i põhijooned

• Tugev tüüpimine: WGSL on tugevalt tüübitud keel, mis aitab vigu vältida.
• Selgesõnaline mäluhaldus: WGSL nõuab selgesõnalist mäluhaldust, mis annab arendajatele rohkem kontrolli GPU ressursside üle.
• Sisse-ehitatud funktsioonid: WGSL pakub rikkalikku valikut sisse-ehitatud funktsioone levinud graafika- ja arvutusoperatsioonide teostamiseks.
• Kohandatud andmestruktuurid: WGSL võimaldab arendajatel defineerida kohandatud andmestruktuure andmete salvestamiseks ja manipuleerimiseks.

Näide: WGSL funktsioon

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

Jõudlusega seotud kaalutlused

WebGPU pakub olulisi jõudlusparandusi võrreldes WebGL-iga, kuid selle võimekuse täielikuks ärakasutamiseks on oluline oma koodi optimeerida. Siin on mõned peamised jõudlusega seotud kaalutlused:

• Minimeeri CPU-GPU suhtlust: Vähenda CPU ja GPU vahel edastatavate andmete hulka. Kasuta puhvreid ja tekstuure andmete hoidmiseks GPU-l ning väldi sagedasi uuendusi.
• Optimeeri shadereid: Kirjuta efektiivseid shadereid, mis minimeerivad instruktsioonide arvu ja mälupöördumisi. Kasuta profiilimistööriistu kitsaskohtade tuvastamiseks.
• Kasuta instantsimist (instancing): Kasuta instantsimist, et renderdada mitu koopiat samast objektist erinevate transformatsioonidega. See võib oluliselt vähendada joonistamiskutsete (draw calls) arvu.
• Koonda joonistamiskutsed: Koonda mitu joonistamiskutset kokku, et vähendada käskude GPU-le esitamise lisakoormust.
• Vali sobivad andmevormingud: Vali andmevormingud, mis on GPU jaoks efektiivsed. Näiteks kasuta võimalusel poole täpsusega ujukomaarve (f16).
• Töögrupi suuruse optimeerimine: Õige töögrupi suuruse valik mõjutab drastiliselt arvutusshaderite jõudlust. Vali suurused, mis sobivad siht-GPU arhitektuuriga.

Platvormiülene arendus

WebGPU on loodud olema platvormiülene, kuid erinevate brauserite ja operatsioonisüsteemide vahel on mõningaid erinevusi. Siin on mõned näpunäited platvormiüleseks arenduseks:

• Testi mitmes brauseris: Testi oma rakendust erinevates brauserites, et tagada selle korrektne toimimine.
• Kasuta funktsioonide tuvastamist: Kasuta funktsioonide tuvastamist (feature detection), et kontrollida konkreetsete funktsioonide saadavust ja kohandada oma koodi vastavalt.
• Arvesta seadme piirangutega: Ole teadlik erinevate GPU-de ja brauserite poolt kehtestatud seadme piirangutest. Näiteks võib maksimaalne tekstuuri suurus erineda.
• Kasuta platvormiülest raamistikku: Kaalu platvormiülese raamistiku nagu Babylon.js, Three.js või PixiJS kasutamist, mis aitab abstraheerida erinevate platvormide vahelisi erinevusi.

WebGPU rakenduste silumine

WebGPU rakenduste silumine võib olla keeruline, kuid on mitmeid tööriistu ja tehnikaid, mis võivad abiks olla:

• Brauseri arendaja tööriistad: Kasuta brauseri arendaja tööriistu WebGPU ressursside, nagu puhvrite, tekstuuride ja shaderite, uurimiseks.
• WebGPU valideerimiskihid: Lülita sisse WebGPU valideerimiskihid, et tabada levinud vigu, nagu mälupiiridest väljas olevad pöördumised ja kehtetu shaderi süntaks.
• Graafika silujad: Kasuta graafika silujat (graphics debugger) nagu RenderDoc või NSight Graphics, et samm-sammult oma koodi läbida, GPU olekut uurida ja jõudlust profiilida. Need tööriistad pakuvad sageli üksikasjalikku teavet shaderite täitmise ja mälukasutuse kohta.
• Logimine: Lisa oma koodi logimisavaldusi, et jälgida täitmise kulgu ja muutujate väärtusi. Siiski võib liigne logimine mõjutada jõudlust, eriti shaderites.

Täiustatud tehnikad

Kui oled WebGPU põhitõed selgeks saanud, võid uurida täiustatud tehnikaid veelgi keerukamate rakenduste loomiseks.

• Arvutusshaderite ja renderdamise koostöö: Arvutusshaderite kombineerimine andmete eeltöötlemiseks või tekstuuride genereerimiseks traditsiooniliste renderdustorudega visualiseerimiseks.
• Kiirtejälitus (laienduste kaudu): Kiirtejälituse (ray tracing) kasutamine realistliku valgustuse ja peegelduste loomiseks. WebGPU kiirtejälituse võimalused on tavaliselt kättesaadavad brauseri laienduste kaudu.
• Geomeetriashaderid: Geomeetriashaderite (geometry shaders) kasutamine uue geomeetria genereerimiseks GPU-l.
• Tessellatsioonishaderid: Tessellatsioonishaderite (tessellation shaders) kasutamine pindade alajaotamiseks ja detailsema geomeetria loomiseks.

WebGPU reaalse maailma rakendused

WebGPU-d kasutatakse juba mitmesugustes reaalsetes rakendustes, sealhulgas:

• Mängud: Suure jõudlusega 3D-mängude loomine, mis töötavad brauseris.
• Andmete visualiseerimine: Suurte andmekogumite visualiseerimine interaktiivsetes 3D-keskkondades.
• Teaduslikud simulatsioonid: Keeruliste füüsikaliste nähtuste, nagu vedeliku dünaamika ja kliimamudelite, simuleerimine.
• Masinõpe: Masinõppemudelite treenimine ja rakendamine brauseris.
• CAD/CAM: Arvutipõhise projekteerimise ja tootmise rakenduste arendamine.

Näiteks võtame geograafilise infosüsteemi (GIS) rakenduse. WebGPU-d kasutades saab GIS renderdada keerukaid 3D-maastikumudeleid kõrge resolutsiooniga, kaasates reaalajas andmeuuendusi erinevatest allikatest. See on eriti kasulik linnaplaneerimises, katastroofijuhtimises ja keskkonnaseires, võimaldades spetsialistidel üle maailma teha koostööd andmerikaste visualiseeringute kallal, sõltumata nende riistvara võimekusest.

WebGPU tulevik

WebGPU on veel suhteliselt uus tehnoloogia, kuid sellel on potentsiaal revolutsioneerida veebigraafikat ja -arvutusi. API küpsedes ja rohkemate brauserite poolt kasutusele võttes võime oodata veelgi uuenduslikumate rakenduste tekkimist.

Tulevased arengud WebGPU-s võivad hõlmata:

• Parem jõudlus: Jätkuvad optimeerimised API-s ja aluseks olevates implementatsioonides parandavad jõudlust veelgi.
• Uued funktsioonid: API-le lisatakse uusi funktsioone, nagu kiirtejälitus ja võrgushaderid (mesh shaders).
• Laiem kasutuselevõtt: WebGPU laiem kasutuselevõtt brauserite ja arendajate poolt toob kaasa suurema tööriistade ja ressursside ökosüsteemi.
• Standardiseerimine: Jätkuvad standardimispüüdlused tagavad, et WebGPU jääb ühtseks ja kaasaskantavaks API-ks.

Kokkuvõte

WebGPU on võimas uus API, mis avab GPU täieliku potentsiaali veebirakenduste jaoks. Pakkudes kaasaegseid funktsioone, paremat jõudlust ja tuge arvutusshaderitele, võimaldab WebGPU arendajatel luua vapustavat graafikat ja kiirendada laia valikut arvutusmahukaid ülesandeid. Olgu tegemist mängude, andmete visualiseerimise või teaduslike simulatsioonide loomisega, on WebGPU tehnoloogia, mida tasub kindlasti uurida.

See sissejuhatus peaks aitama teil alustada, kuid pidev õppimine ja katsetamine on WebGPU valdamise võti. Hoidke end kursis viimaste spetsifikatsioonide, näidete ja kogukonna aruteludega, et selle põneva tehnoloogia võimsust täielikult rakendada. WebGPU standard areneb kiiresti, seega olge valmis oma koodi kohandama, kui uusi funktsioone tutvustatakse ja parimad praktikad esile kerkivad.