WebGPU-ohjelmointi: Tehokas grafiikka ja laskentavarjostimet

WebGPU on seuraavan sukupolven grafiikka- ja laskenta-API verkkoon. Se on suunniteltu tarjoamaan moderneja ominaisuuksia ja parempaa suorituskykyä edeltäjäänsä WebGL:ään verrattuna. Se antaa kehittäjille mahdollisuuden hyödyntää GPU:n tehoa sekä grafiikan renderöintiin että yleiskäyttöiseen laskentaan, mikä avaa uusia mahdollisuuksia verkkosovelluksille.

Mikä on WebGPU?

WebGPU on enemmän kuin pelkkä grafiikka-API; se on portti tehokkaaseen laskentaan selaimessa. Se tarjoaa useita keskeisiä etuja:

• Moderni API: Suunniteltu vastaamaan nykyaikaisia GPU-arkkitehtuureja ja hyödyntämään niiden kykyjä.
• Suorituskyky: Tarjoaa matalamman tason pääsyn GPU:hun, mikä mahdollistaa optimoidut renderöinti- ja laskentaoperaatiot.
• Monialustainen: Toimii eri käyttöjärjestelmissä ja selaimissa tarjoten yhtenäisen kehityskokemuksen.
• Laskentavarjostimet: Mahdollistaa yleiskäyttöisen laskennan GPU:lla, mikä nopeuttaa esimerkiksi kuvankäsittelyä, fysiikkasimulaatioita ja koneoppimista.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Uusi varjostinkieli, joka on suunniteltu erityisesti WebGPU:lle ja tarjoaa parempaa turvallisuutta ja ilmaisuvoimaa GLSL:ään verrattuna.

WebGPU vs. WebGL

Vaikka WebGL on ollut verkkografiikan standardi monien vuosien ajan, se perustuu vanhempiin OpenGL ES -määrityksiin ja voi olla rajoittava suorituskyvyn ja ominaisuuksien suhteen. WebGPU korjaa näitä rajoituksia seuraavilla tavoilla:

• Eksplisiittinen hallinta: Antaa kehittäjille suoremman hallinnan GPU-resursseista ja muistinhallinnasta.
• Asynkroniset operaatiot: Mahdollistaa rinnakkaisen suorituksen ja vähentää CPU:n ylikuormitusta.
• Modernit ominaisuudet: Tukee moderneja renderöintitekniikoita, kuten laskentavarjostimia, säteenseurantaa (laajennusten kautta) ja edistyneitä tekstuuriformaatteja.
• Vähennetty ajurien ylikuormitus: Suunniteltu minimoimaan ajurien ylikuormitusta ja parantamaan yleistä suorituskykyä.

WebGPU:n käytön aloittaminen

Aloittaaksesi ohjelmoinnin WebGPU:lla tarvitset selaimen, joka tukee APIa. Chrome, Firefox ja Safari (Technology Preview) sisältävät osittaisia tai täysiä toteutuksia. Tässä on perusrunko tarvittavista vaiheista:

1. Pyydä sovitin (Adapter): Sovitin edustaa fyysistä GPU:ta tai ohjelmistototeutusta.
2. Pyydä laite (Device): Laite on looginen esitys GPU:sta, jota käytetään resurssien luomiseen ja komentojen suorittamiseen.
3. Luo varjostimia (Shaders): Varjostimet ovat ohjelmia, jotka suoritetaan GPU:lla ja jotka tekevät renderöinti- tai laskentaoperaatioita. Ne kirjoitetaan WGSL-kielellä.
4. Luo puskureita ja tekstuureja: Puskurit tallentavat verteksidataa, uniform-dataa ja muuta varjostimien käyttämää dataa. Tekstuurit tallentavat kuvadataa.
5. Luo renderöintiliukuhihna (Render Pipeline) tai laskentaliukuhihna (Compute Pipeline): Liukuhihna määrittelee renderöinnin tai laskennan vaiheet, mukaan lukien käytettävät varjostimet, syöte- ja tulostedatan muodon sekä muut parametrit.
6. Luo komentokooderi (Command Encoder): Komentokooderi tallentaa GPU:n suoritettavaksi tarkoitettuja komentoja.
7. Lähetä komennot: Komennot lähetetään laitteelle suoritettavaksi.

Esimerkki: Yksinkertaisen kolmion renderöinti

Tässä on yksinkertaistettu esimerkki kolmion renderöinnistä WebGPU:lla (käyttäen pseudokoodia lyhyyden vuoksi):

// 1. Pyydä sovitin ja laite
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Luo varjostimet (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); // Punainen väri
  }
`;

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

// 3. Luo verteksipuskuri
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Yläosa
  -0.5, -0.5, // Vasen alaosa
  0.5, -0.5   // Oikea alaosa
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Muistialue varattu luonnin yhteydessä välitöntä kirjoitusta varten
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Luo renderöintiliukuhihna
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 tavua (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Esimerkkimuoto, riippuu canvas-elementistä
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Piirrä kolmioita
  },
  layout: 'auto' // Automaattisesti luotu asettelu
});

// 5. Hae canvas-konteksti
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Esimerkkimuoto

// 6. Renderöintivaihe
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 }, // Tyhjennä mustalla värillä
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Tämä esimerkki näyttää perustavanlaatuiset vaiheet yksinkertaisen kolmion renderöinnissä. Todelliset sovellukset sisältävät monimutkaisempia varjostimia, tietorakenteita ja renderöintitekniikoita. Esimerkin `bgra8unorm`-formaatti on yleinen, mutta on kriittistä varmistaa, että se vastaa canvas-elementin formaattia oikean renderöinnin varmistamiseksi. Sinun saattaa olla tarpeen muokata sitä oman ympäristösi mukaan.

Laskentavarjostimet WebGPU:ssa

Yksi WebGPU:n tehokkaimmista ominaisuuksista on sen tuki laskentavarjostimille. Laskentavarjostimien avulla voit suorittaa yleiskäyttöisiä laskutoimituksia GPU:lla, mikä voi merkittävästi nopeuttaa tehtäviä, jotka soveltuvat hyvin rinnakkaiskäsittelyyn.

Laskentavarjostimien käyttökohteita

• Kuvankäsittely: Suodattimien käyttö, värisäätöjen tekeminen ja tekstuurien generointi.
• Fysiikkasimulaatiot: Hiukkasten liikkeiden laskeminen, nestodynamiikan simulointi ja yhtälöiden ratkaiseminen.
• Koneoppiminen: Neuroverkkojen kouluttaminen, päättelyn suorittaminen ja datan käsittely.
• Tiedonkäsittely: Suurten tietokokonaisuuksien lajittelu, suodatus ja muuntaminen.

Esimerkki: Yksinkertainen laskentavarjostin (Kahden taulukon yhteenlasku)

Tämä esimerkki näyttää yksinkertaisen laskentavarjostimen, joka laskee kaksi taulukkoa yhteen. Oletetaan, että välitämme kaksi Float32Array-puskuria syötteenä ja kolmannen, johon tulokset tallennetaan.

// WGSL-varjostin
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) // Työryhmän koko: kriittinen suorituskyvylle
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript-koodi
const arrayLength = 256; // On oltava työryhmän koon monikerta yksinkertaisuuden vuoksi

// Luo syötepuskurit
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"
  }
});

// Luo sidontaryhmän asettelu ja sidontaryhmä (tärkeää datan välittämiseksi varjostimelle)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Tärkeää: käytä liukuhihnan asettelua
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Lähetä laskentakäsky
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Lähetä työ
passEncoder.end();

// Kopioi tulos luettavaan puskuriin
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Lähetä komennot
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

Tässä esimerkissä:

• Määrittelemme WGSL-laskentavarjostimen, joka laskee kahden syötetaulukon alkiot yhteen ja tallentaa tuloksen tulostetaulukkoon.
• Luomme GPU:lle kolme tallennuspuskuria: kaksi syötetaulukoille ja yhden tulosteelle.
• Luomme laskentaliukuhihnan, joka määrittelee laskentavarjostimen ja sen aloituspisteen.
• Luomme sidontaryhmän, joka yhdistää puskurit varjostimen syöte- ja tulostemuuttujiin.
• Lähetämme laskentavarjostimen suoritettavaksi ja määrittelemme suoritettavien työryhmien määrän. Varjostimen `workgroup_size` ja `dispatchWorkgroups`-parametrien on vastattava toisiaan oikean suorituksen varmistamiseksi. Jos `arrayLength` ei ole `workgroup_size`:n (tässä tapauksessa 64) monikerta, reunatapaukset on käsiteltävä varjostimessa.
• Esimerkki kopioi tulospuskurin GPU:lta CPU:lle tarkastelua varten.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL on WebGPU:lle suunniteltu varjostinkieli. Se on moderni, turvallinen ja ilmaisuvoimainen kieli, joka tarjoaa useita etuja GLSL:ään (WebGL:n käyttämä varjostinkieli) verrattuna:

• Turvallisuus: WGSL on suunniteltu muistiturvalliseksi ja estämään yleisiä varjostinvirheitä.
• Ilmaisuvoimaisuus: WGSL tukee laajaa valikoimaa tietotyyppejä ja operaatioita, mikä mahdollistaa monimutkaisen varjostinlogiikan.
• Siirrettävyys: WGSL on suunniteltu siirrettäväksi eri GPU-arkkitehtuurien välillä.
• Integraatio: WGSL on tiiviisti integroitu WebGPU API:in, mikä tarjoaa saumattoman kehityskokemuksen.

WGSL:n avainominaisuudet

• Vahva tyypitys: WGSL on vahvasti tyypitetty kieli, mikä auttaa ehkäisemään virheitä.
• Eksplisiittinen muistinhallinta: WGSL vaatii eksplisiittistä muistinhallintaa, mikä antaa kehittäjille enemmän hallintaa GPU-resursseista.
• Sisäänrakennetut funktiot: WGSL tarjoaa runsaasti sisäänrakennettuja funktioita yleisten grafiikka- ja laskentaoperaatioiden suorittamiseen.
• Mukautetut tietorakenteet: WGSL antaa kehittäjien määritellä omia tietorakenteita datan tallentamiseen ja käsittelyyn.

Esimerkki: WGSL-funktio

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

Suorituskykyyn liittyviä huomioita

WebGPU tarjoaa merkittäviä suorituskykyparannuksia WebGL:ään verrattuna, mutta on tärkeää optimoida koodisi, jotta voit hyödyntää sen ominaisuuksia täysimääräisesti. Tässä on muutamia keskeisiä suorituskykyyn liittyviä seikkoja:

• Minimoi CPU-GPU-kommunikaatio: Vähennä CPU:n ja GPU:n välillä siirrettävän datan määrää. Käytä puskureita ja tekstuureita datan tallentamiseen GPU:lle ja vältä tiheitä päivityksiä.
• Optimoi varjostimet: Kirjoita tehokkaita varjostimia, jotka minimoivat käskyjen ja muistihakujen määrän. Käytä profilointityökaluja pullonkaulojen tunnistamiseen.
• Käytä instanssointia: Käytä instanssointia renderöidäksesi useita kopioita samasta objektista eri muunnoksilla. Tämä voi vähentää merkittävästi piirtokutsujen määrää.
• Ryhmittele piirtokutsut: Ryhmittele useita piirtokutsuja yhteen vähentääksesi komentojen lähettämisen aiheuttamaa ylikuormitusta GPU:lle.
• Valitse sopivat tietomuodot: Valitse tietomuotoja, jotka ovat tehokkaita GPU:n käsiteltäväksi. Käytä esimerkiksi puolitarkkuuden liukulukuja (f16) aina kun mahdollista.
• Työryhmän koon optimointi: Oikean työryhmän koon valinnalla on dramaattinen vaikutus laskentavarjostimien suorituskykyyn. Valitse kokoja, jotka sopivat kohde-GPU:n arkkitehtuuriin.

Monialustainen kehitys

WebGPU on suunniteltu monialustaiseksi, mutta eri selaimien ja käyttöjärjestelmien välillä on joitain eroja. Tässä on muutamia vinkkejä monialustaiseen kehitykseen:

• Testaa useilla selaimilla: Testaa sovelluksesi eri selaimilla varmistaaksesi, että se toimii oikein.
• Käytä ominaisuuksien tunnistusta: Käytä ominaisuuksien tunnistusta tarkistaaksesi tiettyjen ominaisuuksien saatavuuden ja mukauta koodiasi sen mukaisesti.
• Huomioi laiterajoitukset: Ole tietoinen eri GPU:iden ja selaimien asettamista laiterajoituksista. Esimerkiksi suurin tekstuurikoko voi vaihdella.
• Käytä monialustaista kehystä: Harkitse monialustaisen kehyksen, kuten Babylon.js:n, Three.js:n tai PixiJS:n, käyttöä. Ne voivat auttaa abstrahoimaan eri alustojen välisiä eroja.

WebGPU-sovellusten virheenjäljitys

WebGPU-sovellusten virheenjäljitys voi olla haastavaa, mutta on olemassa useita työkaluja ja tekniikoita, jotka voivat auttaa:

• Selaimen kehittäjätyökalut: Käytä selaimen kehittäjätyökaluja WebGPU-resurssien, kuten puskureiden, tekstuurien ja varjostimien, tarkasteluun.
• WebGPU-validointikerrokset: Ota käyttöön WebGPU-validointikerrokset yleisten virheiden, kuten muistin ylitysten ja virheellisen varjostinsyntaksin, havaitsemiseksi.
• Grafiikkadebuggerit: Käytä grafiikkadebuggeria, kuten RenderDocia tai NSight Graphicsia, koodin läpikäyntiin askel kerrallaan, GPU:n tilan tarkasteluun ja suorituskyvyn profilointiin. Nämä työkalut tarjoavat usein yksityiskohtaista tietoa varjostimien suorituksesta ja muistinkäytöstä.
• Lokitus: Lisää koodiisi lokituslausekkeita suorituksen kulun ja muuttujien arvojen seuraamiseksi. Liiallinen lokitus voi kuitenkin vaikuttaa suorituskykyyn, erityisesti varjostimissa.

Edistyneet tekniikat

Kun ymmärrät WebGPU:n perusteet hyvin, voit tutkia edistyneempiä tekniikoita luodaksesi entistäkin hienostuneempia sovelluksia.

• Laskentavarjostimien ja renderöinnin yhteistoiminta: Yhdistämällä laskentavarjostimia datan esikäsittelyyn tai tekstuurien generointiin perinteisten renderöintiliukuhihnojen kanssa visualisointia varten.
• Säteenseuranta (laajennusten kautta): Säteenseurannan käyttö realistisen valaistuksen ja heijastusten luomiseen. WebGPU:n säteenseurantaominaisuudet ovat tyypillisesti saatavilla selainlaajennusten kautta.
• Geometriavarjostimet: Geometriavarjostimien käyttö uuden geometrian luomiseen GPU:lla.
• Tesselaatiovarjostimet: Tesselaatiovarjostimien käyttö pintojen jakamiseen ja yksityiskohtaisemman geometrian luomiseen.

WebGPU:n todellisen maailman sovelluksia

WebGPU on jo käytössä monissa todellisissa sovelluksissa, kuten:

• Pelit: Tehokkaiden 3D-pelien luominen, jotka toimivat selaimessa.
• Datan visualisointi: Suurten tietokokonaisuuksien visualisointi interaktiivisissa 3D-ympäristöissä.
• Tieteelliset simulaatiot: Monimutkaisten fysikaalisten ilmiöiden, kuten nestodynamiikan ja ilmastomallien, simulointi.
• Koneoppiminen: Koneoppimismallien kouluttaminen ja käyttöönotto selaimessa.
• CAD/CAM: Tietokoneavusteisen suunnittelun ja valmistuksen sovellusten kehittäminen.

Esimerkiksi, harkitse paikkatietojärjestelmä (GIS) -sovellusta. WebGPU:ta käyttämällä GIS voi renderöidä monimutkaisia 3D-maastomalleja korkealla resoluutiolla ja sisällyttää reaaliaikaisia datapäivityksiä eri lähteistä. Tämä on erityisen hyödyllistä kaupunkisuunnittelussa, katastrofien hallinnassa ja ympäristön seurannassa, mahdollistaen asiantuntijoiden maailmanlaajuisen yhteistyön data-rikkaiden visualisointien parissa heidän laitteistostaan riippumatta.

WebGPU:n tulevaisuus

WebGPU on vielä suhteellisen uusi teknologia, mutta sillä on potentiaalia mullistaa verkkografiikka ja -laskenta. Kun API kypsyy ja yhä useammat selaimet ottavat sen käyttöön, voimme odottaa näkevämme entistäkin innovatiivisempia sovelluksia.

WebGPU:n tuleva kehitys saattaa sisältää:

• Parannettu suorituskyky: Jatkuvat optimoinnit APIin ja sen alla oleviin toteutuksiin parantavat suorituskykyä entisestään.
• Uudet ominaisuudet: Uusia ominaisuuksia, kuten säteenseuranta ja mesh-varjostimet, lisätään APIin.
• Laajempi käyttöönotto: WebGPU:n laajempi käyttöönotto selaimissa ja kehittäjien keskuudessa johtaa laajempaan työkalujen ja resurssien ekosysteemiin.
• Standardointi: Jatkuvat standardointiponnistelut varmistavat, että WebGPU pysyy yhtenäisenä ja siirrettävänä APIna.

Yhteenveto

WebGPU on tehokas uusi API, joka vapauttaa GPU:n koko potentiaalin verkkosovelluksille. Tarjoamalla moderneja ominaisuuksia, parempaa suorituskykyä ja tuen laskentavarjostimille, WebGPU mahdollistaa kehittäjille upeiden grafiikoiden luomisen ja monenlaisten laskentaintensiivisten tehtävien nopeuttamisen. Olitpa rakentamassa pelejä, datan visualisointeja tai tieteellisiä simulaatioita, WebGPU on teknologia, johon sinun kannattaa ehdottomasti tutustua.

Tämän johdannon pitäisi auttaa sinut alkuun, mutta jatkuva oppiminen ja kokeileminen ovat avainasemassa WebGPU:n hallitsemisessa. Pysy ajan tasalla uusimmista määrityksistä, esimerkeistä ja yhteisön keskusteluista hyödyntääksesi tämän jännittävän teknologian tehon täysimääräisesti. WebGPU-standardi kehittyy nopeasti, joten ole valmis mukauttamaan koodiasi uusien ominaisuuksien ja parhaiden käytäntöjen ilmaantuessa.