WebGPU: Huipputehokas grafiikka ja laskenta verkossa

Verkko on kehittynyt paljon staattista sisältöä ja yksinkertaisia vuorovaikutuksia pidemmälle. Nykyään verkkosovellukset pyörittävät monimutkaisia simulaatioita, immersiivisiä pelejä, hienostuneita datavisualisointeja ja jopa koneoppimisen työkuormia. Nämä vaativat sovellukset edellyttävät pääsyä nykyaikaisten grafiikkaprosessorien (GPU) täyteen tehoon, ja juuri siinä WebGPU astuu kuvaan.

Mitä on WebGPU?

WebGPU on uusi verkko-API, joka tuo nykyaikaiset GPU-ominaisuudet edistyneen grafiikan renderöinnin ja yleiskäyttöisen laskennan saataville. Se on suunniteltu WebGL:n seuraajaksi, korjaten sen rajoituksia ja tarjoten tehokkaamman ja voimakkaamman rajapinnan nykyaikaisten grafiikkaprosessorien hyödyntämiseen.

Toisin kuin WebGL, joka perustuu OpenGL ES 3.0:aan, WebGPU on suunniteltu alusta alkaen hyödyntämään uusimpia GPU-ominaisuuksia ja -arkkitehtuureja. Se tarjoaa:

• Parannettu suorituskyky: WebGPU tarjoaa merkittävästi paremman suorituskyvyn kuin WebGL tehokkaamman API-suunnittelun, pienemmän yleiskustannuksen ja optimoidun resurssienhallinnan ansiosta.
• Nykyaikaiset GPU-ominaisuudet: WebGPU tarjoaa pääsyn edistyneisiin GPU-ominaisuuksiin, kuten laskentavarjostimiin (compute shaders), jotka mahdollistavat yleiskäyttöisen laskennan GPU:lla (GPGPU).
• Monialustainen yhteensopivuus: WebGPU on suunniteltu monialustaiseksi, toimien johdonmukaisesti eri käyttöjärjestelmissä (Windows, macOS, Linux, Android, iOS) ja laitteissa.
• Turvallisuus ja varmuus: WebGPU sisältää vankat turvaominaisuudet käyttäjien suojaamiseksi haitalliselta koodilta ja verkkosovellusten turvallisuuden varmistamiseksi.
• Tulevaisuudenkestävyys: WebGPU on suunniteltu laajennettavaksi, mikä mahdollistaa sen sopeutumisen tulevaisuuden edistysaskeliin GPU-teknologiassa.

WebGPU:n avainkäsitteet

WebGPU:n ydinkäsitteiden ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää korkean suorituskyvyn verkkosovellusten kehittämisessä. Tässä on joitakin olennaisia komponentteja:

1. Laite ja jono (Device and Queue)

Laite (device) edustaa yhteyttä GPU:hun. Se on ensisijainen rajapinta GPU:n kanssa vuorovaikutukseen ja resurssien luomiseen. Jonoa (queue) käytetään komentojen lähettämiseen GPU:lle suoritettavaksi.

Esimerkki:

            // Acquire a GPU adapter
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();

// Request a device from the adapter
const device = await adapter.requestDevice();

// Get the queue for submitting commands
const queue = device.queue;

            

              
                Copy
              
            
          

2. Puskurit (Buffers)

Puskurit (Buffers) ovat muistialueita GPU:lla, joita käytetään datan tallentamiseen. Niitä voidaan käyttää verteksidatan, indeksidatan, uniform-datan ja muiden renderöintiin ja laskentaan tarvittavien datatyyppien tallentamiseen.

Esimerkki:

            // Create a buffer for vertex data
const vertexBuffer = device.createBuffer({
 size: vertexData.byteLength,
 usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
 mappedAtCreation: true,
});

// Copy vertex data to the buffer
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertexData);
vertexBuffer.unmap();

            

              
                Copy
              
            
          

3. Tekstuurit (Textures)

Tekstuurit (Textures) ovat GPU:lle tallennettuja kuvia. Niitä käytetään visuaalisten yksityiskohtien antamiseen renderöidyille objekteille, ja niitä voidaan käyttää myös muihin tarkoituksiin, kuten korkeuskarttojen tai hakutaulukoiden tallentamiseen.

Esimerkki:

            // Create a texture
const texture = device.createTexture({
 size: [width, height],
 format: "rgba8unorm",
 usage: GPUTextureUsage.TEXTURE_BINDING | GPUTextureUsage.COPY_DST | GPUTextureUsage.RENDER_ATTACHMENT,
});

            

              
                Copy
              
            
          

4. Varjostimet ja liukuhihnat (Shaders and Pipelines)

Varjostimet (Shaders) ovat ohjelmia, jotka suoritetaan GPU:lla. Ne kirjoitetaan WebGPU Shading Language (WGSL) -kielellä ja vastaavat verteksidatan muuntamisesta, pikselien värien laskemisesta ja muiden graafisten operaatioiden suorittamisesta. Liukuhihna (pipeline) määrittelee koko renderöintiprosessin, mukaan lukien käytettävät varjostimet, verteksien syöttömuodon ja renderöintikohteen.

Esimerkki:

            // Shader code (WGSL)
const shaderCode = `
@vertex
fn main(@location(0) pos: vec4<f32>) -> @builtin(position) vec4<f32> {
 return pos;
}

@fragment
fn main() -> @location(0) vec4<f32> {
 return vec4<f32>(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Red
}
`;

// Create a shader module
const shaderModule = device.createShaderModule({
 code: shaderCode,
});

// Create a render pipeline
const pipeline = device.createRenderPipeline({
 layout: "auto",
 vertex: {
 module: shaderModule,
 entryPoint: "main",
 buffers: [
 {
 arrayStride: 16,
 attributes: [
 {
 shaderLocation: 0,
 offset: 0,
 format: "float32x4",
 },
 ],
 },
 ],
 },
 fragment: {
 module: shaderModule,
 entryPoint: "main",
 targets: [
 {
 format: presentationFormat,
 },
 ],
 },
});

            

              
                Copy
              
            
          

5. Sidontaryhmät ja niiden asettelut (Bind Groups and Bind Group Layouts)

Sidontaryhmiä (Bind groups) käytetään resurssien, kuten tekstuurien ja uniform-puskurien, sitomiseen varjostimiin. Sidontaryhmän asettelu (bind group layout) määrittelee sidontaryhmän rakenteen, täsmentäen sidottujen resurssien tyypit ja sijainnit.

Esimerkki:

            // Create a bind group layout
const bindGroupLayout = device.createBindGroupLayout({
 entries: [
 {
 binding: 0,
 visibility: GPUShaderStage.FRAGMENT,
 texture: {},
 },
 {
 binding: 1,
 visibility: GPUShaderStage.FRAGMENT,
 sampler: {},
 },
 ],
});

// Create a bind group
const bindGroup = device.createBindGroup({
 layout: bindGroupLayout,
 entries: [
 {
 binding: 0,
 resource: texture.createView(),
 },
 {
 binding: 1,
 resource: sampler,
 },
 ],
});

            

              
                Copy
              
            
          

6. Renderöintiajot ja laskenta-ajot (Render Passes and Compute Passes)

Renderöintiajo (render pass) määrittelee prosessin, jossa grafiikkaa renderöidään renderöintikohteeseen, kuten tekstuuriin tai näytölle. Laskenta-ajo (compute pass) määrittelee prosessin, jossa suoritetaan yleiskäyttöistä laskentaa GPU:lla.

Esimerkki (Renderöintiajo):

            // Create a render pass descriptor
const renderPassDescriptor = {
 colorAttachments: [
 {
 view: context.getCurrentTexture().createView(),
 loadOp: "clear",
 storeOp: "store",
 clearValue: [0.0, 0.0, 0.0, 1.0],
 },
 ],
};

// Begin a render pass
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
passEncoder.setPipeline(pipeline);
passEncoder.setVertexBuffer(0, vertexBuffer);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.draw(3);
passEncoder.end();

// Finish the command buffer and submit it to the queue
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

            

              
                Copy
              
            
          

WebGPU:n käytön edut

WebGPU tarjoaa lukuisia etuja olemassa oleviin verkkografiikka-API:hin, kuten WebGL:ään, verrattuna, mikä tekee siitä houkuttelevan valinnan vaativien verkkosovellusten kehittäjille:

1. Parannettu suorituskyky

WebGPU on suunniteltu minimoimaan CPU-ylikuormitus ja maksimoimaan GPU:n hyödyntäminen, mikä johtaa merkittäviin suorituskykyparannuksiin verrattuna WebGL:ään. Tämä antaa kehittäjille mahdollisuuden luoda monimutkaisempia ja visuaalisesti upeampia sovelluksia, jotka toimivat sujuvasti laajemmalla laitevalikoimalla.

Esimerkki: Kaupunkisuunnitteluun tarkoitettua monimutkaista 3D-kaupunkisimulaatiota kehittävä tiimi voi käyttää WebGPU:ta renderöidäkseen kaupungin yksityiskohtaisemmin ja realistisemmin, mikä mahdollistaa suunnittelijoiden analysoida liikennemalleja, simuloida ympäristövaikutuksia ja visualisoida mahdollisia kehitysskenaarioita paremmalla suorituskyvyllä.

2. Pääsy nykyaikaisiin GPU-ominaisuuksiin

WebGPU tuo esiin nykyaikaiset GPU-ominaisuudet, kuten laskentavarjostimet, jotka mahdollistavat yleiskäyttöisen laskennan GPU:lla (GPGPU). Tämä avaa uusia mahdollisuuksia verkkosovelluksille, mahdollistaen tehtävien, kuten kuvankäsittelyn, fysiikkasimulaatioiden ja koneoppimisen, suorittamisen suoraan GPU:lla.

Esimerkki: Lääketieteellisen kuva-analyysin verkkopohjaista alustaa kehittävät tutkijat voivat hyödyntää WebGPU:n laskentavarjostimia nopeuttaakseen kuvankäsittelytehtäviä, kuten segmentointia, suodatusta ja kohdistamista, mikä mahdollistaa nopeammat ja tarkemmat diagnoosit.

3. Parannettu monialustainen yhteensopivuus

WebGPU on suunniteltu monialustaiseksi, toimien johdonmukaisesti eri käyttöjärjestelmissä ja laitteissa. Tämä yksinkertaistaa kehitystä ja käyttöönottoa, mahdollistaen kehittäjien kohdistaa tuotteensa laajemmalle yleisölle yhdellä koodikannalla.

Esimerkki: Monen pelaajan verkkopeliä luova pelinkehittäjä voi käyttää WebGPU:ta varmistaakseen, että peli toimii sujuvasti ja johdonmukaisesti eri alustoilla riippumatta siitä, käyttävätkö pelaajat Windows-tietokoneita, macOS-kannettavia, Android-tabletteja vai iOS-laitteita.

4. Parannettu turvallisuus

WebGPU sisältää vankat turvaominaisuudet käyttäjien suojaamiseksi haitalliselta koodilta ja verkkosovellusten turvallisuuden varmistamiseksi. Tämä on erityisen tärkeää sovelluksille, jotka käsittelevät arkaluonteista dataa tai suorittavat kriittisiä operaatioita.

Esimerkki: Rahoituslaitos, joka kehittää verkkopohjaista kaupankäyntialustaa, voi luottaa WebGPU:n turvaominaisuuksiin suojatakseen käyttäjätietoja ja estääkseen luvattoman pääsyn, varmistaen rahoitustapahtumien eheyden ja luottamuksellisuuden.

5. Tulevaisuudenkestävyys

WebGPU on suunniteltu laajennettavaksi, mikä mahdollistaa sen sopeutumisen tulevaisuuden edistysaskeliin GPU-teknologiassa. Tämä varmistaa, että WebGPU:lla rakennetut verkkosovellukset pysyvät yhteensopivina tulevan laitteiston ja ohjelmiston kanssa, vähentäen kalliiden ja aikaa vievien päivitysten tarvetta.

Esimerkki: Ammattimaista videoeditointityökalua kehittävä ohjelmistoyritys voi ottaa käyttöön WebGPU:n hyödyntääkseen uusia GPU-ominaisuuksia ja -kykyjä niiden tullessa saataville, varmistaen, että heidän ohjelmistonsa pysyy kilpailukykyisenä ja tarjoaa parhaan mahdollisen suorituskyvyn käyttäjilleen.

WebGPU:n käyttökohteet

WebGPU soveltuu monenlaisiin sovelluksiin, jotka vaativat huippuluokan grafiikkaa ja laskentatehoa. Tässä on joitakin merkittäviä käyttökohteita:

1. Pelaaminen

WebGPU mahdollistaa kehittäjien luoda visuaalisesti upeampia ja immersiivisempiä verkkopohjaisia pelejä parannetulla suorituskyvyllä ja realismilla. Se mahdollistaa monimutkaisemmat renderöintitekniikat, edistyneet varjostinefektit ja sulavamman pelikokemuksen.

Esimerkki: AAA-pelimoottorin siirtäminen verkkoon WebAssemblyn ja WebGPU:n avulla antaa kehittäjille mahdollisuuden tavoittaa laajempi yleisö ilman, että käyttäjien tarvitsee ladata ja asentaa natiivisovelluksia. WebGPU:n monialustainen luonne takaa johdonmukaisen suorituskyvyn eri laitteilla ja käyttöjärjestelmissä.

2. Datavisualisointi

WebGPU:ta voidaan käyttää interaktiivisten ja dynaamisten datavisualisointien luomiseen, jotka käsittelevät suuria datajoukkoja helposti. Se mahdollistaa monimutkaisten kaavioiden, kuvaajien ja karttojen reaaliaikaisen renderöinnin, mikä antaa käyttäjille mahdollisuuden tutkia ja analysoida dataa uusilla tavoilla.

Esimerkki: Tieteellinen tutkimusryhmä voi käyttää WebGPU:ta visualisoidakseen monimutkaisia ilmastonmuutossimulaatioita, mikä antaa heille mahdollisuuden tutkia erilaisia skenaarioita ja analysoida erilaisten politiikkojen mahdollisia vaikutuksia. Kyky renderöidä suuria datajoukkoja reaaliajassa auttaa tutkijoita tunnistamaan malleja ja trendejä, joita olisi vaikea havaita perinteisillä menetelmillä.

3. Koneoppiminen

WebGPU tarjoaa pääsyn GPU:n laskentakykyihin, mikä tekee siitä sopivan koneoppimisen työkuormien nopeuttamiseen selaimessa. Se antaa kehittäjille mahdollisuuden suorittaa tehtäviä, kuten neuroverkkojen kouluttamista, päättelyä ja suurten datajoukkojen käsittelyä suoraan GPU:lla.

Esimerkki: Verkkopohjaista kuvantunnistuspalvelua kehittävä yritys voi käyttää WebGPU:ta nopeuttaakseen kuvien käsittelyä, mikä mahdollistaa nopeammat ja tarkemmat tulokset. Kyky suorittaa koneoppimistehtäviä selaimessa poistaa tarpeen ladata dataa palvelimelle, mikä parantaa yksityisyyttä ja turvallisuutta.

4. Tieteellinen laskenta

WebGPU:ta voidaan käyttää tieteellisten simulaatioiden ja laskelmien nopeuttamiseen selaimessa. Se antaa tutkijoille mahdollisuuden suorittaa monimutkaisia laskelmia, visualisoida tuloksia ja olla vuorovaikutuksessa simulaatioiden kanssa reaaliajassa.

Esimerkki: Molekyylidynamiikkaa tutkivat tutkijat voivat käyttää WebGPU:ta simuloidakseen molekyylien käyttäytymistä, mikä auttaa heitä ymmärtämään materiaalien ominaisuuksia ja suunnittelemaan uusia lääkkeitä. Kyky suorittaa simulaatioita selaimessa poistaa tarpeen erikoistuneille ohjelmistoille ja laitteistoille, mikä helpottaa tutkijoiden yhteistyötä ja töidensä jakamista.

5. CAD ja insinöörityö

WebGPU mahdollistaa kehittäjien luoda verkkopohjaisia CAD- ja insinöörisovelluksia, jotka voivat käsitellä monimutkaisia 3D-malleja ja simulaatioita. Se mahdollistaa reaaliaikaisen renderöinnin, interaktiivisen muokkauksen ja yhteistyön selaimessa.

Esimerkki: Insinööritoimisto voi käyttää WebGPU:ta kehittääkseen verkkopohjaisen alustan mekaanisten järjestelmien suunnitteluun ja simulointiin, mikä antaa insinööreille mahdollisuuden tehdä yhteistyötä projekteissa reaaliajassa sijainnistaan riippumatta. Mahdollisuus käyttää alustaa miltä tahansa laitteelta verkkoselaimella poistaa tarpeen erikoistuneille ohjelmistoille ja laitteistoille, mikä vähentää kustannuksia ja parantaa tehokkuutta.

WebGPU vs. WebGL

Vaikka WebGPU on suunniteltu WebGL:n seuraajaksi, näiden kahden API:n välillä on useita keskeisiä eroja:

• API-suunnittelu: WebGPU:lla on modernimpi ja tehokkaampi API-suunnittelu verrattuna WebGL:ään, mikä vähentää CPU-ylikuormitusta ja parantaa GPU:n hyödyntämistä.
• GPU-ominaisuudet: WebGPU tarjoaa pääsyn nykyaikaisiin GPU-ominaisuuksiin, kuten laskentavarjostimiin, jotka eivät ole saatavilla WebGL:ssä.
• Suorituskyky: WebGPU tarjoaa yleensä huomattavasti paremman suorituskyvyn kuin WebGL, erityisesti vaativissa sovelluksissa.
• Monialustainen yhteensopivuus: WebGPU on suunniteltu olemaan yhteensopivampi eri alustojen välillä kuin WebGL, joka voi käyttäytyä epäjohdonmukaisesti eri toteutuksissa.
• Varmuus ja turvallisuus: WebGPU sisältää vankemmat turvaominaisuudet kuin WebGL.

Useimmissa tapauksissa WebGPU on suositeltava valinta uusiin verkkosovelluksiin, jotka vaativat korkean suorituskyvyn grafiikkaa ja laskentakykyjä. WebGL voi kuitenkin edelleen sopia yksinkertaisempiin sovelluksiin tai kun yhteensopivuus vanhempien selainten kanssa on ensisijainen huolenaihe.

WebGPU Shading Language (WGSL)

WebGPU käyttää uutta varjostinkieltä nimeltä WGSL (WebGPU Shading Language). WGSL on moderni, turvallinen ja siirrettävä kieli, joka on suunniteltu erityisesti WebGPU:ta varten. Se on saanut inspiraationsa kielistä kuten Rust ja HLSL, tarjoten tasapainon suorituskyvyn ja ilmaisuvoiman välillä.

WGSL:n avainominaisuuksia ovat:

• Turvallisuus: WGSL on suunniteltu olemaan muistiturvallinen ja ehkäisemään yleisiä varjostinten haavoittuvuuksia.
• Siirrettävyys: WGSL on suunniteltu siirrettäväksi eri GPU-arkkitehtuurien välillä.
• Ilmaisuvoima: WGSL tarjoaa rikkaan joukon ominaisuuksia monimutkaisten varjostinten luomiseen.
• Integraatio: WGSL on tiiviisti integroitu WebGPU-API:in.

WGSL:n oppiminen on välttämätöntä WebGPU-sovellusten kehittämisessä. Vaikka sillä voi olla oppimiskäyrä GLSL:ään (WebGL:n käyttämä varjostinkieli) tottuneille kehittäjille, sen turvallisuuden, siirrettävyyden ja suorituskyvyn tuomat edut tekevät siitä kannattavan investoinnin.

WebGPU:n käytön aloittaminen

Aloittaaksesi kehittämisen WebGPU:lla tarvitset modernin verkkoselaimen, joka tukee API:a. Chrome, Firefox ja Safari tukevat kaikki kokeellisesti WebGPU:ta. Tarvitset myös perustiedot verkkokehityksen käsitteistä, kuten HTML, JavaScript ja CSS.

Tässä on joitakin resursseja, jotka auttavat sinua pääsemään alkuun:

• WebGPU-määrittely: Virallinen WebGPU-määrittely tarjoaa yksityiskohtaisen yleiskuvan API:sta.
• WebGPU-esimerkit: Verkossa on saatavilla lukuisia WebGPU-esimerkkejä, jotka esittelevät eri ominaisuuksia ja tekniikoita.
• WebGPU-oppaat: Saatavilla on monia oppaita ja artikkeleita, jotka auttavat sinua oppimaan WebGPU-kehityksen perusteet.
• Yhteisöfoorumit: Verkkofoorumit ja yhteisöt voivat tarjota tukea ja vastata kysymyksiisi.

Esimerkki: Yksinkertaisen kolmion renderöinti

Tässä on yksinkertaistettu esimerkki kolmion renderöinnistä WebGPU:lla. Tämä esimerkki keskittyy ydinvaiheisiin ja jättää pois osan virheenkäsittelystä ja asennuksesta lyhyyden vuoksi. Huomaa, että WGSL-koodi on esitetty tässä sisäisesti, mutta todellisessa sovelluksessa se ladataan tyypillisesti erillisestä tiedostosta tai määritellään merkkijonovakiona.

            
async function run() {
  if (!navigator.gpu) {
    console.log("WebGPU is not supported on this browser.");
    return;
  }

  const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
  if (!adapter) {
    console.log("No appropriate GPUAdapter found.");
    return;
  }

  const device = await adapter.requestDevice();

  const canvas = document.getElementById("gpu-canvas");
  const context = canvas.getContext("webgpu");
  const presentationFormat = navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat();
  context.configure({
    device: device,
    format: presentationFormat,
  });

  const vertexShaderCode = `
    @vertex
    fn main(@location(0) pos: vec2<f32>) -> @builtin(position) vec4<f32> {
      return vec4<f32>(pos, 0.0, 1.0);
    }
  `;

  const fragmentShaderCode = `
    @fragment
    fn main() -> @location(0) vec4<f32> {
      return vec4<f32>(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Red color
    }
  `;

  const vertexShaderModule = device.createShaderModule({
    code: vertexShaderCode,
  });

  const fragmentShaderModule = device.createShaderModule({
    code: fragmentShaderCode,
  });

  const pipeline = device.createRenderPipeline({
    layout: 'auto',
    vertex: {
      module: vertexShaderModule,
      entryPoint: "main",
      buffers: [{
        arrayStride: 8,  // 2 floats * 4 bytes each
        attributes: [{
          shaderLocation: 0, // @location(0)
          offset: 0,
          format: "float32x2",
        }]
      }]
    },
    fragment: {
      module: fragmentShaderModule,
      entryPoint: "main",
      targets: [{
        format: presentationFormat
      }]
    },
    primitive: {
      topology: "triangle-list"
    }
  });

  const vertices = new Float32Array([
    0.0, 0.5,  // Vertex 1: Top Center
    -0.5, -0.5, // Vertex 2: Bottom Left
    0.5, -0.5   // Vertex 3: Bottom Right
  ]);

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


  function 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 },
        loadOp: "clear",
        storeOp: "store",
      }],
    };

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

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

    // requestAnimationFrame(render); // For continuous rendering
  }

  render();
}

run();

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä esimerkki näyttää perusvaiheet, jotka liittyvät kolmion renderöintiin WebGPU:lla, mukaan lukien:

• GPU-adapterin ja -laitteen alustaminen.
• Kanvaasin konfigurointi renderöintiä varten.
• Varjostinmoduulien luominen verteksi- ja fragmenttivarjostimille.
• Renderöintiliukuhihnan luominen.
• Verteksipuskurin luominen ja verteksidatan kopioiminen siihen.
• Komentokooderin ja renderöintiajon luominen.
• Liukuhihnan ja verteksipuskurin asettaminen.
• Kolmion piirtäminen.
• Komentopuskurin lähettäminen jonoon.

Vaikka tämä esimerkki on yksinkertainen, se tarjoaa perustan monimutkaisempien WebGPU-sovellusten rakentamiselle.

WebGPU:n tulevaisuus

WebGPU on vielä suhteellisen uusi API, mutta sillä on potentiaalia mullistaa verkkografiikka ja -laskenta. Kun selainten tuki WebGPU:lle kypsyy ja API yleistyy, voimme odottaa näkevämme uuden sukupolven verkkosovelluksia, jotka ovat tehokkaampia, immersiivisempiä ja visuaalisesti upeampia kuin koskaan aiemmin.

Alueita, joilla WebGPU:n odotetaan vaikuttavan merkittävästi, ovat:

• Verkkopohjaiset pelit: WebGPU mahdollistaa kehittäjien luoda monimutkaisempia ja visuaalisesti vaikuttavampia verkkopohjaisia pelejä, jotka kilpailevat natiivipelien laadun kanssa.
• Datavisualisointi: WebGPU mahdollistaa interaktiivisempien ja dynaamisempien datavisualisointien luomisen, jotka käsittelevät suuria datajoukkoja helposti.
• Koneoppiminen: WebGPU nopeuttaa koneoppimisen työkuormia selaimessa, mahdollistaen uusia sovelluksia esimerkiksi kuvantunnistuksen, luonnollisen kielen käsittelyn ja ennakoivan analytiikan aloilla.
• Virtuaali- ja lisätty todellisuus: WebGPU tulee olemaan avainasemassa verkkopohjaisten virtuaali- ja lisätyn todellisuuden kokemusten mahdollistamisessa.
• Ammattimaiset grafiikkasovellukset: 3D-mallinnuksen, videoeditoinnin ja muiden grafiikkaintensiivisten tehtävien työkalut hyötyvät WebGPU:n suorituskykyparannuksista.

Yhteenveto

WebGPU on mullistava teknologia, joka tuo nykyaikaisten GPU:iden tehon verkkoon. Sen parannettu suorituskyky, pääsy nykyaikaisiin GPU-ominaisuuksiin, monialustainen yhteensopivuus ja parannettu turvallisuus tekevät siitä houkuttelevan valinnan vaativien verkkosovellusten kehittäjille. Kun WebGPU kypsyy ja yleistyy, sillä on potentiaalia muuttaa verkko korkean suorituskyvyn grafiikan ja laskennan alustaksi, avaten uusia mahdollisuuksia innovaatiolle ja luovuudelle.

Ota WebGPU haltuun ja avaa verkkokehityksen tulevaisuus!