Programmation WebGPU : Graphismes Haute Performance et Compute Shaders

WebGPU est une API graphique et de calcul de nouvelle génération pour le web, conçue pour offrir des fonctionnalités modernes et des performances améliorées par rapport à son prédécesseur, WebGL. Elle permet aux développeurs d'exploiter la puissance du GPU pour le rendu graphique et le calcul général, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour les applications web.

Qu'est-ce que WebGPU ?

WebGPU est plus qu'une simple API graphique ; c'est une passerelle vers le calcul haute performance dans le navigateur. Elle offre plusieurs avantages clés :

• API Moderne : Conçue pour s'aligner sur les architectures GPU modernes et tirer parti de leurs capacités.
• Performances : Fournit un accès de plus bas niveau au GPU, permettant des opérations de rendu et de calcul optimisées.
• Multiplateforme : Fonctionne sur différents systèmes d'exploitation et navigateurs, offrant une expérience de développement cohérente.
• Compute Shaders : Permet le calcul à usage général sur le GPU, accélérant des tâches telles que le traitement d'images, les simulations physiques et l'apprentissage automatique.
• WGSL (WebGPU Shading Language) : Un nouveau langage de shader conçu spécifiquement pour WebGPU, offrant une sécurité et une expressivité améliorées par rapport à GLSL.

WebGPU vs WebGL

Bien que WebGL soit la norme pour les graphismes web depuis de nombreuses années, il est basé sur des spécifications OpenGL ES plus anciennes et peut être limité en termes de performances et de fonctionnalités. WebGPU résout ces limitations en :

• Contrôle Explicite : Donnant aux développeurs un contrôle plus direct sur les ressources GPU et la gestion de la mémoire.
• Opérations Asynchrones : Permettant l'exécution parallèle et réduisant la surcharge du CPU.
• Fonctionnalités Modernes : Prenant en charge les techniques de rendu modernes telles que les compute shaders, le ray tracing (via extensions) et les formats de texture avancés.
• Réduction de la Surcharge du Pilote : Conçu pour minimiser la surcharge du pilote et améliorer les performances globales.

Démarrer avec WebGPU

Pour commencer à programmer avec WebGPU, vous aurez besoin d'un navigateur qui prend en charge l'API. Chrome, Firefox et Safari (Technology Preview) ont des implémentations partielles ou complètes. Voici un aperçu des étapes impliquées :

1. Demander un Adaptateur : Un adaptateur représente un GPU physique ou une implémentation logicielle.
2. Demander un Périphérique : Un périphérique est une représentation logique d'un GPU, utilisé pour créer des ressources et exécuter des commandes.
3. Créer des Shaders : Les shaders sont des programmes qui s'exécutent sur le GPU et effectuent des opérations de rendu ou de calcul. Ils sont écrits en WGSL.
4. Créer des Buffers et des Textures : Les buffers stockent les données de sommets, les données uniformes et d'autres données utilisées par les shaders. Les textures stockent les données d'image.
5. Créer un Render Pipeline ou un Compute Pipeline : Un pipeline définit les étapes impliquées dans le rendu ou le calcul, y compris les shaders à utiliser, le format des données d'entrée et de sortie, et d'autres paramètres.
6. Créer un Command Encoder : Le command encoder enregistre les commandes à exécuter par le GPU.
7. Soumettre les Commandes : Les commandes sont soumises au périphérique pour exécution.

Exemple : Rendu d'un Triangle Basique

Voici un exemple simplifié de la manière de rendre un triangle à l'aide de WebGPU (en utilisant du pseudo-code pour la concision) :

// 1. Demander Adaptateur et Périphérique
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Créer des Shaders (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); // Couleur rouge
  }
`;

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

// 3. Créer le Buffer de Sommets
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Haut
  -0.5, -0.5, // Bas Gauche
  0.5, -0.5   // Bas Droite
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Mappé à la création pour écriture immédiate
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Créer le Render Pipeline
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 octets (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Format d'exemple, dépend du canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Dessiner des triangles
  },
  layout: 'auto' // Générer automatiquement la disposition
});

// 5. Obtenir le Contexte du Canvas
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Format d'exemple

// 6. Passe de Rendu
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 }, // Effacer en noir
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Cet exemple démontre les étapes fondamentales impliquées dans le rendu d'un simple triangle. Les applications du monde réel impliqueront des shaders plus complexes, des structures de données et des techniques de rendu. Le format `bgra8unorm` dans l'exemple est un format courant, mais il est essentiel de s'assurer qu'il correspond au format de votre canvas pour un rendu correct. Vous devrez peut-être l'ajuster en fonction de votre environnement spécifique.

Compute Shaders dans WebGPU

L'une des fonctionnalités les plus puissantes de WebGPU est son support pour les compute shaders. Les compute shaders vous permettent d'effectuer des calculs à usage général sur le GPU, ce qui peut accélérer considérablement les tâches bien adaptées au traitement parallèle.

Cas d'Utilisation des Compute Shaders

• Traitement d'Images : Application de filtres, ajustements de couleur et génération de textures.
• Simulations Physiques : Calculs de mouvements de particules, simulations de dynamique des fluides et résolution d'équations.
• Apprentissage Automatique : Entraînement de réseaux neuronaux, exécution d'inférences et traitement de données.
• Traitement de Données : Tri, filtrage et transformation de grands ensembles de données.

Exemple : Compute Shader Simple (Addition de Deux Tableaux)

Cet exemple démontre un simple compute shader qui ajoute deux tableaux ensemble. Supposons que nous passions deux buffers Float32Array en entrée et un troisième où les résultats seront stockés.

// Shader 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) // Taille du groupe de travail : crucial pour les performances
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// Code JavaScript
const arrayLength = 256; // Doit être un multiple de la taille du groupe de travail pour la simplicité

// Créer les buffers d'entrée
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"
  }
});

// Créer la disposition du groupe de liaison et le groupe de liaison (important pour passer des données au shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Important : utiliser la disposition du pipeline
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Dispatcher la passe de calcul
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Dispatcher le travail
passEncoder.end();

// Copier le résultat dans un buffer lisible
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Soumettre les commandes
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Lire le résultat
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

Dans cet exemple :

• Nous définissons un compute shader WGSL qui ajoute les éléments de deux tableaux d'entrée et stocke le résultat dans un tableau de sortie.
• Nous créons trois buffers de stockage sur le GPU : deux pour les tableaux d'entrée et un pour la sortie.
• Nous créons un pipeline de calcul qui spécifie le compute shader et son point d'entrée.
• Nous créons un groupe de liaison qui associe les buffers aux variables d'entrée et de sortie du shader.
• Nous déclenchons le compute shader, en spécifiant le nombre de groupes de travail à exécuter. La `workgroup_size` dans le shader et les paramètres `dispatchWorkgroups` doivent correspondre pour une exécution correcte. Si `arrayLength` n'est pas un multiple de `workgroup_size` (64 dans ce cas), la gestion des cas limites est requise dans le shader.
• L'exemple copie le buffer de résultat du GPU vers le CPU pour inspection.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL est le langage de shader conçu pour WebGPU. C'est un langage moderne, sûr et expressif qui offre plusieurs avantages par rapport à GLSL (le langage de shader utilisé par WebGL) :

• Sécurité : WGSL est conçu pour être sûr en mémoire et prévenir les erreurs courantes de shader.
• Expressivité : WGSL prend en charge un large éventail de types de données et d'opérations, permettant une logique de shader complexe.
• Portabilité : WGSL est conçu pour être portable sur différentes architectures GPU.
• Intégration : WGSL est étroitement intégré à l'API WebGPU, offrant une expérience de développement transparente.

Caractéristiques Clés de WGSL

• Typage Fort : WGSL est un langage fortement typé, ce qui aide à prévenir les erreurs.
• Gestion Explicite de la Mémoire : WGSL nécessite une gestion explicite de la mémoire, ce qui donne aux développeurs plus de contrôle sur les ressources GPU.
• Fonctions Intégrées : WGSL fournit un riche ensemble de fonctions intégrées pour effectuer des opérations graphiques et de calcul courantes.
• Structures de Données Personnalisées : WGSL permet aux développeurs de définir des structures de données personnalisées pour stocker et manipuler des données.

Exemple : Fonction WGSL

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

Considérations de Performance

WebGPU offre des améliorations de performance significatives par rapport à WebGL, mais il est important d'optimiser votre code pour tirer pleinement parti de ses capacités. Voici quelques considérations de performance clés :

• Minimiser la Communication CPU-GPU : Réduire la quantité de données transférées entre le CPU et le GPU. Utilisez des buffers et des textures pour stocker les données sur le GPU et éviter les mises à jour fréquentes.
• Optimiser les Shaders : Écrivez des shaders efficaces qui minimisent le nombre d'instructions et d'accès à la mémoire. Utilisez des outils de profilage pour identifier les goulots d'étranglement.
• Utiliser l'Instancing : Utilisez l'instancing pour rendre plusieurs copies du même objet avec des transformations différentes. Cela peut réduire considérablement le nombre d'appels de dessin.
• Batcher les Appels de Dessin : Regroupez plusieurs appels de dessin pour réduire la surcharge liée à la soumission de commandes au GPU.
• Choisir les Formats de Données Appropriés : Sélectionnez des formats de données efficaces pour le traitement par le GPU. Par exemple, utilisez des nombres à virgule flottante demi-précision (f16) lorsque c'est possible.
• Optimisation de la Taille des Groupes de Travail : Une sélection correcte de la taille des groupes de travail a un impact drastique sur les performances des Compute Shaders. Choisissez des tailles qui correspondent à l'architecture GPU cible.

Développement Multiplateforme

WebGPU est conçu pour être multiplateforme, mais il existe certaines différences entre les navigateurs et les systèmes d'exploitation. Voici quelques conseils pour le développement multiplateforme :

• Tester sur Plusieurs Navigateurs : Testez votre application sur différents navigateurs pour vous assurer qu'elle fonctionne correctement.
• Utiliser la Détection de Fonctionnalités : Utilisez la détection de fonctionnalités pour vérifier la disponibilité de fonctionnalités spécifiques et adapter votre code en conséquence.
• Gérer les Limites du Périphérique : Soyez conscient des limites imposées par différents GPU et navigateurs. Par exemple, la taille maximale des textures peut varier.
• Utiliser un Framework Multiplateforme : Envisagez d'utiliser un framework multiplateforme comme Babylon.js, Three.js ou PixiJS, qui peut aider à abstraire les différences entre les différentes plateformes.

Débogage des Applications WebGPU

Le débogage des applications WebGPU peut être difficile, mais il existe plusieurs outils et techniques qui peuvent aider :

• Outils de Développement du Navigateur : Utilisez les outils de développement du navigateur pour inspecter les ressources WebGPU, telles que les buffers, les textures et les shaders.
• Couches de Validation WebGPU : Activez les couches de validation WebGPU pour attraper les erreurs courantes, telles que les accès à la mémoire hors limites et la syntaxe invalide des shaders.
• Débogueurs Graphiques : Utilisez un débogueur graphique comme RenderDoc ou NSight Graphics pour parcourir votre code, inspecter l'état du GPU et profiler les performances. Ces outils fournissent souvent des informations détaillées sur l'exécution des shaders et l'utilisation de la mémoire.
• Journalisation : Ajoutez des instructions de journalisation à votre code pour suivre le flux d'exécution et les valeurs des variables. Cependant, une journalisation excessive peut affecter les performances, en particulier dans les shaders.

Techniques Avancées

Une fois que vous avez une bonne compréhension des bases de WebGPU, vous pouvez explorer des techniques plus avancées pour créer des applications encore plus sophistiquées.

• Interopérabilité des Compute Shaders avec le Rendu : Combinaison de compute shaders pour le prétraitement des données ou la génération de textures avec des pipelines de rendu traditionnels pour la visualisation.
• Ray Tracing (via extensions) : Utilisation du ray tracing pour créer un éclairage et des réflexions réalistes. Les capacités de ray tracing de WebGPU sont généralement exposées via des extensions de navigateur.
• Geometry Shaders : Utilisation de geometry shaders pour générer de nouvelles géométries sur le GPU.
• Tessellation Shaders : Utilisation de tessellation shaders pour subdiviser les surfaces et créer des géométries plus détaillées.

Applications Réelles de WebGPU

WebGPU est déjà utilisé dans une variété d'applications réelles, notamment :

• Jeux : Création de jeux 3D haute performance qui s'exécutent dans le navigateur.
• Visualisation de Données : Visualisation de grands ensembles de données dans des environnements 3D interactifs.
• Simulations Scientifiques : Simulation de phénomènes physiques complexes, tels que la dynamique des fluides et les modèles climatiques.
• Apprentissage Automatique : Entraînement et déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans le navigateur.
• CAO/FAO : Développement d'applications de conception et de fabrication assistées par ordinateur.

Par exemple, considérez une application de système d'information géographique (SIG). En utilisant WebGPU, un SIG peut rendre des modèles de terrain 3D complexes avec une haute résolution, en incorporant des mises à jour de données en temps réel provenant de diverses sources. Ceci est particulièrement utile en urbanisme, en gestion des catastrophes et en surveillance environnementale, permettant aux spécialistes du monde entier de collaborer sur des visualisations riches en données, quelles que soient leurs capacités matérielles.

L'Avenir de WebGPU

WebGPU est encore une technologie relativement nouvelle, mais elle a le potentiel de révolutionner les graphismes et le calcul web. À mesure que l'API mûrit et que davantage de navigateurs l'adoptent, nous pouvons nous attendre à voir émerger des applications encore plus innovantes.

Les développements futurs de WebGPU pourraient inclure :

• Amélioration des Performances : Les optimisations continues de l'API et des implémentations sous-jacentes amélioreront davantage les performances.
• Nouvelles Fonctionnalités : De nouvelles fonctionnalités, telles que le ray tracing et les mesh shaders, seront ajoutées à l'API.
• Adoption Plus Large : Une adoption plus large de WebGPU par les navigateurs et les développeurs entraînera un écosystème plus vaste d'outils et de ressources.
• Standardisation : Les efforts continus de standardisation garantiront que WebGPU reste une API cohérente et portable.

Conclusion

WebGPU est une nouvelle API puissante qui libère tout le potentiel du GPU pour les applications web. En fournissant des fonctionnalités modernes, des performances améliorées et un support pour les compute shaders, WebGPU permet aux développeurs de créer des graphismes époustouflants et d'accélérer un large éventail de tâches gourmandes en calcul. Que vous développiez des jeux, des visualisations de données ou des simulations scientifiques, WebGPU est une technologie que vous devriez absolument explorer.

Cette introduction devrait vous permettre de démarrer, mais l'apprentissage continu et l'expérimentation sont essentiels pour maîtriser WebGPU. Restez informé des dernières spécifications, des exemples et des discussions de la communauté pour exploiter pleinement la puissance de cette technologie passionnante. La norme WebGPU évolue rapidement, alors soyez prêt à adapter votre code à mesure que de nouvelles fonctionnalités sont introduites et que les meilleures pratiques émergent.