برنامه‌نویسی WebGPU: گرافیک با عملکرد بالا و شیدرهای محاسباتی

WebGPU نسل بعدی API گرافیک و محاسبات برای وب است که برای ارائه ویژگی‌های مدرن و عملکرد بهبود یافته در مقایسه با نسل قبلی خود، یعنی WebGL، طراحی شده است. این API به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا از قدرت GPU هم برای رندرینگ گرافیکی و هم برای محاسبات عمومی استفاده کنند و امکانات جدیدی را برای برنامه‌های وب فراهم می‌کند.

WebGPU چیست؟

WebGPU چیزی فراتر از یک API گرافیکی است؛ این یک دروازه به دنیای محاسبات با عملکرد بالا در مرورگر است. این API چندین مزیت کلیدی ارائه می‌دهد:

• API مدرن: طراحی شده تا با معماری‌های مدرن GPU هماهنگ باشد و از قابلیت‌های آن‌ها بهره‌برداری کند.
• عملکرد: دسترسی سطح پایین‌تری به GPU فراهم می‌کند که امکان بهینه‌سازی عملیات رندرینگ و محاسباتی را می‌دهد.
• چند پلتفرمی: در سیستم‌عامل‌ها و مرورگرهای مختلف کار می‌کند و تجربه توسعه یکسانی را فراهم می‌آورد.
• شیدرهای محاسباتی (Compute Shaders): امکان محاسبات عمومی روی GPU را فراهم می‌کند و وظایفی مانند پردازش تصویر، شبیه‌سازی فیزیک و یادگیری ماشین را تسریع می‌بخشد.
• WGSL (WebGPU Shading Language): یک زبان شیدر جدید که به طور خاص برای WebGPU طراحی شده و ایمنی و قابلیت بیان بهتری نسبت به GLSL ارائه می‌دهد.

WebGPU در مقابل WebGL

در حالی که WebGL سال‌ها استاندارد گرافیک وب بوده است، بر اساس مشخصات قدیمی OpenGL ES ساخته شده و از نظر عملکرد و ویژگی‌ها می‌تواند محدودکننده باشد. WebGPU با ارائه موارد زیر این محدودیت‌ها را برطرف می‌کند:

• کنترل صریح: به توسعه‌دهندگان کنترل مستقیم‌تری بر منابع GPU و مدیریت حافظه می‌دهد.
• عملیات ناهمگام: امکان اجرای موازی را فراهم کرده و سربار CPU را کاهش می‌دهد.
• ویژگی‌های مدرن: از تکنیک‌های رندرینگ مدرن مانند شیدرهای محاسباتی، رهگیری پرتو (از طریق افزونه‌ها) و فرمت‌های بافت پیشرفته پشتیبانی می‌کند.
• کاهش سربار درایور: طراحی شده تا سربار درایور را به حداقل رسانده و عملکرد کلی را بهبود بخشد.

شروع کار با WebGPU

برای شروع برنامه‌نویسی با WebGPU، به مرورگری نیاز دارید که از این API پشتیبانی کند. کروم، فایرفاکس و سافاری (نسخه پیش‌نمایش فنی) پیاده‌سازی‌های جزئی یا کاملی دارند. در ادامه یک طرح کلی از مراحل درگیر آمده است:

1. درخواست یک آداپتور (Adapter): آداپتور نماینده یک GPU فیزیکی یا یک پیاده‌سازی نرم‌افزاری است.
2. درخواست یک دستگاه (Device): دستگاه یک نمایش منطقی از GPU است که برای ایجاد منابع و اجرای دستورات استفاده می‌شود.
3. ایجاد شیدرها (Shaders): شیدرها برنامه‌هایی هستند که روی GPU اجرا می‌شوند و عملیات رندرینگ یا محاسباتی را انجام می‌دهند. آن‌ها با زبان WGSL نوشته می‌شوند.
4. ایجاد بافرها و بافت‌ها (Buffers and Textures): بافرها داده‌های رأس، داده‌های یکنواخت و سایر داده‌های مورد استفاده شیدرها را ذخیره می‌کنند. بافت‌ها داده‌های تصویر را ذخیره می‌کنند.
5. ایجاد یک خط لوله رندر یا خط لوله محاسباتی (Render Pipeline or Compute Pipeline): یک خط لوله، مراحل درگیر در رندرینگ یا محاسبات را تعریف می‌کند، از جمله شیدرهای مورد استفاده، فرمت داده‌های ورودی و خروجی و پارامترهای دیگر.
6. ایجاد رمزگذار دستور (Command Encoder): رمزگذار دستور، دستوراتی را که قرار است توسط GPU اجرا شوند، ضبط می‌کند.
7. ارسال دستورات (Submit Commands): دستورات برای اجرا به دستگاه ارسال می‌شوند.

مثال: رندر یک مثلث ساده

در ادامه یک مثال ساده از نحوه رندر یک مثلث با استفاده از WebGPU آمده است (برای اختصار از شبه‌کد استفاده شده است):

// 1. درخواست آداپتور و دستگاه
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. ایجاد شیدرها (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); // رنگ قرمز
  }
`;

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

// 3. ایجاد بافر رأس
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // بالا
  -0.5, -0.5, // پایین چپ
  0.5, -0.5   // پایین راست
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // در زمان ایجاد نگاشت شده برای نوشتن فوری
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. ایجاد خط لوله رندر
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 بایت (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // فرمت نمونه، بستگی به بوم نقاشی دارد
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // رسم مثلث‌ها
  },
  layout: 'auto' // ایجاد طرح‌بندی خودکار
});

// 5. گرفتن زمینه بوم نقاشی
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // فرمت نمونه

// 6. پاس رندر
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 }, // پاک کردن به رنگ سیاه
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

این مثال مراحل اساسی درگیر در رندر یک مثلث ساده را نشان می‌دهد. برنامه‌های واقعی شامل شیدرهای پیچیده‌تر، ساختارهای داده و تکنیک‌های رندرینگ خواهند بود. فرمت `bgra8unorm` در این مثال یک فرمت رایج است، اما بسیار مهم است که اطمینان حاصل کنید با فرمت بوم نقاشی شما مطابقت دارد تا رندر به درستی انجام شود. ممکن است نیاز باشد آن را بر اساس محیط خاص خود تنظیم کنید.

شیدرهای محاسباتی در WebGPU

یکی از قدرتمندترین ویژگی‌های WebGPU پشتیبانی از شیدرهای محاسباتی است. شیدرهای محاسباتی به شما امکان می‌دهند محاسبات عمومی را روی GPU انجام دهید، که می‌تواند به طور قابل توجهی وظایفی را که برای پردازش موازی مناسب هستند، تسریع کند.

موارد استفاده از شیدرهای محاسباتی

• پردازش تصویر: اعمال فیلترها، انجام تنظیمات رنگ و تولید بافت‌ها.
• شبیه‌سازی‌های فیزیک: محاسبه حرکات ذرات، شبیه‌سازی دینامیک سیالات و حل معادلات.
• یادگیری ماشین: آموزش شبکه‌های عصبی، انجام استنتاج و پردازش داده‌ها.
• پردازش داده‌ها: مرتب‌سازی، فیلتر کردن و تبدیل مجموعه داده‌های بزرگ.

مثال: شیدر محاسباتی ساده (جمع دو آرایه)

این مثال یک شیدر محاسباتی ساده را نشان می‌دهد که دو آرایه را با هم جمع می‌کند. فرض کنید دو بافر Float32Array را به عنوان ورودی و یک بافر سوم را برای ذخیره نتایج ارسال می‌کنیم.

// شیدر WGSL
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) // اندازه گروه کاری: برای عملکرد حیاتی است
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// کد جاوا اسکریپت
const arrayLength = 256; // برای سادگی باید مضربی از اندازه گروه کاری باشد

// ایجاد بافرهای ورودی
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"
  }
});

// ایجاد طرح‌بندی گروه اتصال و گروه اتصال (برای ارسال داده به شیدر مهم است)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // مهم: از طرح‌بندی خط لوله استفاده کنید
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// ارسال پاس محاسباتی
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // ارسال کار
passEncoder.end();

// کپی کردن نتیجه به یک بافر قابل خواندن
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// ارسال دستورات
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

در این مثال:

• ما یک شیدر محاسباتی WGSL تعریف می‌کنیم که عناصر دو آرایه ورودی را جمع کرده و نتیجه را در یک آرایه خروجی ذخیره می‌کند.
• ما سه بافر ذخیره‌سازی روی GPU ایجاد می‌کنیم: دو تا برای آرایه‌های ورودی و یکی برای خروجی.
• ما یک خط لوله محاسباتی ایجاد می‌کنیم که شیدر محاسباتی و نقطه ورود آن را مشخص می‌کند.
• ما یک گروه اتصال (bind group) ایجاد می‌کنیم که بافرها را با متغیرهای ورودی و خروجی شیدر مرتبط می‌کند.
• ما شیدر محاسباتی را با مشخص کردن تعداد گروه‌های کاری برای اجرا، ارسال می‌کنیم. پارامترهای `workgroup_size` در شیدر و `dispatchWorkgroups` باید برای اجرای صحیح هماهنگ باشند. اگر `arrayLength` مضربی از `workgroup_size` (در این مورد ۶۴) نباشد، مدیریت موارد حاشیه‌ای در شیدر لازم است.
• این مثال بافر نتیجه را از GPU به CPU برای بررسی کپی می‌کند.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL زبان شیدرنویسی طراحی شده برای WebGPU است. این یک زبان مدرن، ایمن و گویا است که چندین مزیت نسبت به GLSL (زبان شیدرنویسی مورد استفاده توسط WebGL) دارد:

• ایمنی: WGSL طوری طراحی شده است که از نظر حافظه ایمن باشد و از خطاهای رایج شیدر جلوگیری کند.
• گویا بودن: WGSL از طیف گسترده‌ای از انواع داده و عملیات پشتیبانی می‌کند که امکان منطق پیچیده شیدر را فراهم می‌کند.
• قابلیت حمل: WGSL طوری طراحی شده است که در معماری‌های مختلف GPU قابل حمل باشد.
• یکپارچگی: WGSL به طور تنگاتنگی با API WebGPU یکپارچه شده است و یک تجربه توسعه یکپارچه را فراهم می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی WGSL

• تایپ قوی: WGSL یک زبان با تایپ قوی است که به جلوگیری از خطاها کمک می‌کند.
• مدیریت حافظه صریح: WGSL به مدیریت حافظه صریح نیاز دارد که به توسعه‌دهندگان کنترل بیشتری بر منابع GPU می‌دهد.
• توابع داخلی: WGSL مجموعه غنی از توابع داخلی برای انجام عملیات رایج گرافیکی و محاسباتی فراهم می‌کند.
• ساختارهای داده سفارشی: WGSL به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا ساختارهای داده سفارشی برای ذخیره و دستکاری داده‌ها تعریف کنند.

مثال: تابع WGSL

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

ملاحظات عملکرد

WebGPU بهبودهای عملکردی قابل توجهی نسبت به WebGL ارائه می‌دهد، اما مهم است که کد خود را برای بهره‌برداری کامل از قابلیت‌های آن بهینه کنید. در ادامه برخی ملاحظات کلیدی عملکرد آورده شده است:

• به حداقل رساندن ارتباط CPU-GPU: میزان داده‌های منتقل شده بین CPU و GPU را کاهش دهید. از بافرها و بافت‌ها برای ذخیره داده‌ها روی GPU استفاده کنید و از به‌روزرسانی‌های مکرر خودداری کنید.
• بهینه‌سازی شیدرها: شیدرهای کارآمدی بنویسید که تعداد دستورالعمل‌ها و دسترسی به حافظه را به حداقل برسانند. از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌ها استفاده کنید.
• استفاده از نمونه‌سازی (Instancing): از نمونه‌سازی برای رندر چندین کپی از یک شیء با تبدیل‌های مختلف استفاده کنید. این کار می‌تواند تعداد فراخوانی‌های رسم را به طور قابل توجهی کاهش دهد.
• دسته‌بندی فراخوانی‌های رسم (Batch Draw Calls): چندین فراخوانی رسم را با هم دسته‌بندی کنید تا سربار ارسال دستورات به GPU کاهش یابد.
• انتخاب فرمت‌های داده مناسب: فرمت‌های داده‌ای را انتخاب کنید که برای پردازش توسط GPU کارآمد باشند. به عنوان مثال، در صورت امکان از اعداد ممیز شناور با دقت نیمه (f16) استفاده کنید.
• بهینه‌سازی اندازه گروه کاری: انتخاب صحیح اندازه گروه کاری تأثیر چشمگیری بر عملکرد شیدر محاسباتی دارد. اندازه‌هایی را انتخاب کنید که با معماری GPU هدف هماهنگ باشند.

توسعه چند پلتفرمی

WebGPU برای چند پلتفرمی بودن طراحی شده است، اما تفاوت‌هایی بین مرورگرها و سیستم‌عامل‌های مختلف وجود دارد. در ادامه چند نکته برای توسعه چند پلتفرمی آورده شده است:

• تست روی چندین مرورگر: برنامه خود را روی مرورگرهای مختلف تست کنید تا از صحت عملکرد آن اطمینان حاصل کنید.
• استفاده از تشخیص ویژگی (Feature Detection): از تشخیص ویژگی برای بررسی در دسترس بودن ویژگی‌های خاص و تطبیق کد خود بر اساس آن استفاده کنید.
• مدیریت محدودیت‌های دستگاه: از محدودیت‌های دستگاه که توسط GPUها و مرورگرهای مختلف اعمال می‌شود آگاه باشید. به عنوان مثال، حداکثر اندازه بافت ممکن است متفاوت باشد.
• استفاده از یک چارچوب چند پلتفرمی: استفاده از یک چارچوب چند پلتفرمی مانند Babylon.js، Three.js یا PixiJS را در نظر بگیرید که می‌تواند به انتزاعی کردن تفاوت‌های بین پلتفرم‌های مختلف کمک کند.

اشکال‌زدایی برنامه‌های WebGPU

اشکال‌زدایی برنامه‌های WebGPU می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، اما ابزارها و تکنیک‌های متعددی وجود دارند که می‌توانند کمک کنند:

• ابزارهای توسعه‌دهنده مرورگر: از ابزارهای توسعه‌دهنده مرورگر برای بازرسی منابع WebGPU مانند بافرها، بافت‌ها و شیدرها استفاده کنید.
• لایه‌های اعتبارسنجی WebGPU: لایه‌های اعتبارسنجی WebGPU را برای شناسایی خطاهای رایج مانند دسترسی به حافظه خارج از محدوده و سینتکس نامعتبر شیدر فعال کنید.
• اشکال‌زدایان گرافیک: از یک اشکال‌زدای گرافیک مانند RenderDoc یا NSight Graphics برای پیمایش گام به گام کد خود، بازرسی وضعیت GPU و پروفایل کردن عملکرد استفاده کنید. این ابزارها اغلب بینش‌های دقیقی در مورد اجرای شیدر و استفاده از حافظه ارائه می‌دهند.
• ثبت وقایع (Logging): دستورات ثبت وقایع را به کد خود اضافه کنید تا جریان اجرا و مقادیر متغیرها را ردیابی کنید. با این حال، ثبت وقایع بیش از حد می‌تواند بر عملکرد تأثیر بگذارد، به خصوص در شیدرها.

تکنیک‌های پیشرفته

پس از درک خوب اصول اولیه WebGPU، می‌توانید تکنیک‌های پیشرفته‌تری را برای ایجاد برنامه‌های پیچیده‌تر بررسی کنید.

• تعامل شیدر محاسباتی با رندرینگ: ترکیب شیدرهای محاسباتی برای پیش‌پردازش داده‌ها یا تولید بافت‌ها با خطوط لوله رندرینگ سنتی برای مصورسازی.
• رهگیری پرتو (از طریق افزونه‌ها): استفاده از رهگیری پرتو برای ایجاد نورپردازی و بازتاب‌های واقع‌گرایانه. قابلیت‌های رهگیری پرتو WebGPU معمولاً از طریق افزونه‌های مرورگر در دسترس قرار می‌گیرند.
• شیدرهای هندسی: استفاده از شیدرهای هندسی برای تولید هندسه جدید روی GPU.
• شیدرهای موزاییک‌کاری (Tessellation Shaders): استفاده از شیدرهای موزاییک‌کاری برای تقسیم‌بندی سطوح و ایجاد هندسه با جزئیات بیشتر.

کاربردهای واقعی WebGPU

WebGPU در حال حاضر در انواع برنامه‌های واقعی استفاده می‌شود، از جمله:

• بازی‌ها: ایجاد بازی‌های سه‌بعدی با عملکرد بالا که در مرورگر اجرا می‌شوند.
• مصورسازی داده‌ها: مصورسازی مجموعه داده‌های بزرگ در محیط‌های سه‌بعدی تعاملی.
• شبیه‌سازی‌های علمی: شبیه‌سازی پدیده‌های فیزیکی پیچیده مانند دینامیک سیالات و مدل‌های اقلیمی.
• یادگیری ماشین: آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر.
• CAD/CAM: توسعه برنامه‌های طراحی و ساخت به کمک کامپیوتر.

به عنوان مثال، یک برنامه سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) را در نظر بگیرید. با استفاده از WebGPU، یک GIS می‌تواند مدل‌های پیچیده سه‌بعدی زمین را با وضوح بالا رندر کند و به‌روزرسانی‌های داده‌ای آنی را از منابع مختلف در آن بگنجاند. این امر به ویژه در برنامه‌ریزی شهری، مدیریت بحران و نظارت بر محیط زیست مفید است و به متخصصان در سراسر جهان اجازه می‌دهد تا بر روی مصورسازی‌های غنی از داده‌ها بدون توجه به قابلیت‌های سخت‌افزاری خود همکاری کنند.

آینده WebGPU

WebGPU هنوز یک فناوری نسبتاً جدید است، اما پتانسیل ایجاد تحول در گرافیک و محاسبات وب را دارد. با بلوغ API و پذیرش آن توسط مرورگرهای بیشتر، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که برنامه‌های نوآورانه‌تری ظهور کنند.

تحولات آینده در WebGPU ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• عملکرد بهبود یافته: بهینه‌سازی‌های مداوم در API و پیاده‌سازی‌های زیربنایی، عملکرد را بیشتر بهبود خواهد بخشید.
• ویژگی‌های جدید: ویژگی‌های جدیدی مانند رهگیری پرتو و شیدرهای مش به API اضافه خواهند شد.
• پذیرش گسترده‌تر: پذیرش گسترده‌تر WebGPU توسط مرورگرها و توسعه‌دهندگان منجر به اکوسیستم بزرگ‌تری از ابزارها و منابع خواهد شد.
• استانداردسازی: تلاش‌های مداوم برای استانداردسازی تضمین می‌کند که WebGPU یک API سازگار و قابل حمل باقی بماند.

نتیجه‌گیری

WebGPU یک API جدید و قدرتمند است که پتانسیل کامل GPU را برای برنامه‌های وب آزاد می‌کند. با ارائه ویژگی‌های مدرن، عملکرد بهبود یافته و پشتیبانی از شیدرهای محاسباتی، WebGPU به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا گرافیک‌های خیره‌کننده ایجاد کرده و طیف وسیعی از وظایف محاسباتی سنگین را تسریع کنند. چه در حال ساخت بازی، مصورسازی داده‌ها یا شبیه‌سازی‌های علمی باشید، WebGPU فناوری است که قطعاً باید آن را بررسی کنید.

این مقدمه باید شما را برای شروع کار آماده کند، اما یادگیری مداوم و آزمایش کلید تسلط بر WebGPU است. با آخرین مشخصات، مثال‌ها و بحث‌های جامعه به‌روز بمانید تا از قدرت این فناوری هیجان‌انگیز به طور کامل بهره‌مند شوید. استاندارد WebGPU به سرعت در حال تکامل است، بنابراین آماده باشید تا با معرفی ویژگی‌های جدید و ظهور بهترین شیوه‌ها، کد خود را تطبیق دهید.