WebGPU Programozás: Nagy teljesítményű grafika és számítási shaderek

A WebGPU egy következő generációs grafikus és számítási API a web számára, amelyet arra terveztek, hogy modern funkciókat és jobb teljesítményt nyújtson elődjéhez, a WebGL-hez képest. Lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kihasználják a GPU erejét mind grafikus rendereléshez, mind általános célú számításokhoz, új lehetőségeket nyitva meg a webalkalmazások számára.

Mi az a WebGPU?

A WebGPU több, mint egy grafikus API; ez egy kapu a nagy teljesítményű számítástechnikához a böngészőn belül. Számos kulcsfontosságú előnyt kínál:

• Modern API: Úgy tervezték, hogy igazodjon a modern GPU architektúrákhoz, és kihasználja azok képességeit.
• Teljesítmény: Alacsonyabb szintű hozzáférést biztosít a GPU-hoz, lehetővé téve az optimalizált renderelést és számítási műveleteket.
• Platformfüggetlenség: Különböző operációs rendszereken és böngészőkben működik, konzisztens fejlesztési élményt nyújtva.
• Számítási shaderek: Általános célú számítást tesz lehetővé a GPU-n, felgyorsítva az olyan feladatokat, mint a képfeldolgozás, a fizikai szimulációk és a gépi tanulás.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Egy új árnyékoló nyelv, amelyet kifejezetten a WebGPU-hoz terveztek, jobb biztonságot és kifejezőképességet kínálva a GLSL-hez képest.

WebGPU vs. WebGL

Míg a WebGL évek óta a webgrafika szabványa, a régebbi OpenGL ES specifikációkon alapul, és teljesítmény és funkciók tekintetében korlátozott lehet. A WebGPU a következőképpen kezeli ezeket a korlátokat:

• Explicit vezérlés: A fejlesztők számára közvetlenebb irányítást biztosít a GPU erőforrásai és a memóriakezelés felett.
• Aszinkron műveletek: Lehetővé teszi a párhuzamos végrehajtást és csökkenti a CPU terhelését.
• Modern funkciók: Támogatja a modern renderelési technikákat, mint például a számítási shaderek, a sugárkövetés (kiterjesztéseken keresztül) és a fejlett textúraformátumok.
• Csökkentett illesztőprogram terhelés: Úgy tervezték, hogy minimalizálja az illesztőprogram terhelését és javítsa az általános teljesítményt.

Első lépések a WebGPU-val

A WebGPU-val való programozás megkezdéséhez szüksége lesz egy böngészőre, amely támogatja az API-t. A Chrome, a Firefox és a Safari (Technology Preview) részleges vagy teljes implementációkkal rendelkezik. Íme egy alapvető vázlat a szükséges lépésekről:

1. Adapter kérése: Az adapter egy fizikai GPU-t vagy egy szoftveres implementációt képvisel.
2. Eszköz kérése: Az eszköz a GPU logikai ábrázolása, amelyet erőforrások létrehozására és parancsok végrehajtására használnak.
3. Shaderek létrehozása: A shaderek a GPU-n futó programok, amelyek renderelési vagy számítási műveleteket hajtanak végre. WGSL-ben vannak írva.
4. Pufferek és textúrák létrehozása: A pufferek tárolják a csúcspontadatokat, az egységes adatokat és más, a shaderek által használt adatokat. A textúrák képadatokat tárolnak.
5. Renderelési vagy számítási folyamat létrehozása: A folyamat meghatározza a renderelésben vagy a számításban részt vevő lépéseket, beleértve a használandó shadereket, a bemeneti és kimeneti adatok formátumát és egyéb paramétereket.
6. Parancskódoló létrehozása: A parancskódoló rögzíti a GPU által végrehajtandó parancsokat.
7. Parancsok küldése: A parancsokat végrehajtásra elküldjük az eszköznek.

Példa: Alapvető háromszög renderelése

Íme egy leegyszerűsített példa arra, hogyan lehet háromszöget renderelni a WebGPU használatával (rövidség kedvéért pszeudokóddal):

// 1. Adapter és eszköz kérése
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Shaderek létrehozása (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); // Piros szín
  }
`;

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

// 3. Csúcspuffer létrehozása
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Felül
  -0.5, -0.5, // Bal alsó
  0.5, -0.5   // Jobb alsó
]);

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

// 4. Renderelési folyamat létrehozása
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 bájt (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Példaformátum, a vászontól függ
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Háromszögek rajzolása
  },
  layout: 'auto' // Automatikus elrendezés generálás
});

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

// 6. 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 }, // Törlés feketére
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Ez a példa bemutatja az egyszerű háromszög rendereléséhez szükséges alapvető lépéseket. A valós alkalmazások összetettebb shadereket, adatstruktúrákat és renderelési technikákat alkalmaznak. A példában szereplő `bgra8unorm` formátum egy gyakori formátum, de elengedhetetlen annak biztosítása, hogy az megfeleljen a vászon formátumának a helyes renderelés érdekében. Lehet, hogy a konkrét környezet alapján módosítania kell.

Számítási shaderek a WebGPU-ban

A WebGPU egyik legerőteljesebb funkciója a számítási shaderek támogatása. A számítási shaderek lehetővé teszik általános célú számítások végrehajtását a GPU-n, ami jelentősen felgyorsíthatja a párhuzamos feldolgozásra alkalmas feladatokat.

A számítási shaderek felhasználási esetei

• Képfeldolgozás: Szűrők alkalmazása, színbeállítások végrehajtása és textúrák generálása.
• Fizikai szimulációk: Részecskemozgások kiszámítása, folyadékdinamika szimulálása és egyenletek megoldása.
• Gépi tanulás: Neurális hálózatok betanítása, következtetések levonása és adatok feldolgozása.
• Adatfeldolgozás: Nagy adathalmazok rendezése, szűrése és átalakítása.

Példa: Egyszerű számítási shader (Két tömb összeadása)

Ez a példa bemutat egy egyszerű számítási shadert, amely összead két tömböt. Tegyük fel, hogy két Float32Array puffert adunk át bemenetként, és egy harmadikat, ahol az eredményeket tároljuk.

// 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) // Munkacsoport mérete: kritikus a teljesítmény szempontjából
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript kód
const arrayLength = 256; // A munkacsoport méretének többszörösének kell lennie az egyszerűség kedvéért

// Bemeneti pufferek létrehozása
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"
  }
});

// Kötőcsoport-elrendezés és kötőcsoport létrehozása (fontos az adatok shadernek való átadásához)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Fontos: használja a folyamat elrendezését
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Számítási lépés elindítása
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // A munka elküldése
passEncoder.end();

// Az eredmény másolása egy olvasható pufferbe
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Parancsok elküldése
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Az eredmény olvasása
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

Ebben a példában:

• Definiálunk egy WGSL számítási shadert, amely összeadja két bemeneti tömb elemeit, és az eredményt egy kimeneti tömbben tárolja.
• Három tároló puffert hozunk létre a GPU-n: kettőt a bemeneti tömböknek és egyet a kimenetnek.
• Létrehozunk egy számítási folyamatot, amely meghatározza a számítási shadert és annak belépési pontját.
• Létrehozunk egy kötőcsoportot, amely a puffereket a shader bemeneti és kimeneti változóival társítja.
• Elküldjük a számítási shadert, megadva a végrehajtandó munkacsoportok számát. A shaderben található `workgroup_size` és a `dispatchWorkgroups` paramétereknek igazodniuk kell a helyes végrehajtáshoz. Ha az `arrayLength` nem többszöröse a `workgroup_size`-nak (ebben az esetben 64), akkor a shaderben kezelni kell a szélső eseteket.
• A példa átmásolja az eredmény puffert a GPU-ról a CPU-ra ellenőrzés céljából.

WGSL (WebGPU Shading Language)

A WGSL a WebGPU-hoz tervezett árnyékoló nyelv. Ez egy modern, biztonságos és kifejező nyelv, amely számos előnnyel rendelkezik a GLSL-hez (a WebGL által használt árnyékoló nyelv) képest:

• Biztonság: A WGSL-t úgy tervezték, hogy memóriabiztos legyen, és megakadályozza a gyakori shaderhibákat.
• Kifejezőképesség: A WGSL az adattípusok és műveletek széles skáláját támogatja, lehetővé téve az összetett shaderlogikát.
• Hordozhatóság: A WGSL-t úgy tervezték, hogy hordozható legyen a különböző GPU architektúrák között.
• Integráció: A WGSL szorosan integrálva van a WebGPU API-val, zökkenőmentes fejlesztési élményt nyújtva.

A WGSL legfontosabb jellemzői

• Erős típuskezelés: A WGSL egy erősen típusos nyelv, amely segít megelőzni a hibákat.
• Explicit memóriakezelés: A WGSL explicit memóriakezelést igényel, ami nagyobb kontrollt biztosít a fejlesztőknek a GPU erőforrásai felett.
• Beépített függvények: A WGSL beépített függvények gazdag készletét biztosítja a gyakori grafikus és számítási műveletek végrehajtásához.
• Egyéni adatstruktúrák: A WGSL lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy egyéni adatstruktúrákat definiáljanak az adatok tárolásához és kezeléséhez.

Példa: WGSL függvény

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

Teljesítmény szempontok

A WebGPU jelentős teljesítményjavulást biztosít a WebGL-hez képest, de fontos optimalizálni a kódot, hogy teljes mértékben kihasználhassa annak képességeit. Íme néhány kulcsfontosságú teljesítmény szempont:

• Minimalizálja a CPU-GPU kommunikációt: Csökkentse a CPU és a GPU között átvitt adatok mennyiségét. Használjon puffereket és textúrákat az adatok GPU-n történő tárolására, és kerülje a gyakori frissítéseket.
• Optimalizálja a shadereket: Írjon hatékony shadereket, amelyek minimalizálják az utasítások és a memóriahozzáférések számát. Használjon profilozó eszközöket a szűk keresztmetszetek azonosításához.
• Használjon példányosítást: Használjon példányosítást ugyanazon objektum több példányának rendereléséhez különböző transzformációkkal. Ez jelentősen csökkentheti a rajzolási hívások számát.
• Kötegelt rajzolási hívások: Köteg több rajzolási hívást együtt, hogy csökkentse a GPU-nak küldött parancsok többletterhelését.
• Válasszon megfelelő adatformátumokat: Válasszon olyan adatformátumokat, amelyek hatékonyak a GPU számára a feldolgozáshoz. Például, ha lehetséges, használjon félpontos lebegőpontos számokat (f16).
• Munkacsoport méretének optimalizálása: A helyes munkacsoport-méret kiválasztása drasztikus hatással van a számítási shader teljesítményére. Válasszon a cél GPU architektúrájához igazodó méreteket.

Platformfüggetlen fejlesztés

A WebGPU-t platformfüggetlennek tervezték, de vannak különbségek a különböző böngészők és operációs rendszerek között. Íme néhány tipp a platformfüggetlen fejlesztéshez:

• Tesztelje több böngészőben: Tesztelje alkalmazását különböző böngészőkben, hogy megbizonyosodjon a helyes működésről.
• Használjon funkciófelismerést: Használjon funkciófelismerést az adott funkciók elérhetőségének ellenőrzésére, és ennek megfelelően módosítsa a kódot.
• Kezelje az eszközkorlátokat: Vegye figyelembe a különböző GPU-k és böngészők által támasztott eszközkorlátokat. Például a maximális textúraméret változhat.
• Használjon platformfüggetlen keretrendszert: Fontolja meg egy platformfüggetlen keretrendszer használatát, mint például a Babylon.js, a Three.js vagy a PixiJS, amelyek segíthetnek elvonatkoztatni a különböző platformok közötti különbségeket.

WebGPU alkalmazások hibakeresése

A WebGPU alkalmazások hibakeresése kihívást jelenthet, de számos eszköz és technika segíthet:

• Böngésző fejlesztői eszközei: Használja a böngésző fejlesztői eszközeit a WebGPU erőforrások, például pufferek, textúrák és shaderek megvizsgálásához.
• WebGPU érvényesítési rétegek: Engedélyezze a WebGPU érvényesítési rétegeket a gyakori hibák, például a memórián kívüli hozzáférések és az érvénytelen shaderszintaxis észleléséhez.
• Grafikus hibakeresők: Használjon grafikus hibakeresőt, például a RenderDoc-ot vagy az NSight Graphics-t a kódon való lépkedéshez, a GPU állapotának ellenőrzéséhez és a teljesítmény profilozásához. Ezek az eszközök gyakran részletes betekintést nyújtanak a shader végrehajtásába és a memóriahasználatba.
• Naplózás: Adjon hozzá naplózási utasításokat a kódjához a végrehajtás folyamatának és a változók értékeinek nyomon követéséhez. A túlzott naplózás azonban befolyásolhatja a teljesítményt, különösen a shaderekben.

Haladó technikák

Mikor már jól érti a WebGPU alapjait, felfedezhet fejlettebb technikákat, hogy még kifinomultabb alkalmazásokat hozzon létre.

• Számítási shader együttműködés rendereléssel: Számítási shaderek kombinálása adat-előfeldolgozáshoz vagy textúrák generálásához hagyományos renderelési folyamatokkal a vizualizációhoz.
• Sugárkövetés (kiterjesztéseken keresztül): Sugárkövetés használata valósághű megvilágítás és tükröződések létrehozásához. A WebGPU sugárkövetési képességei általában böngészőbővítményeken keresztül érhetők el.
• Geometriai shaderek: Geometriai shaderek használata új geometria generálására a GPU-n.
• Tesszellációs shaderek: Tesszellációs shaderek használata a felületek felosztására és részletesebb geometria létrehozására.

A WebGPU valós alkalmazásai

A WebGPU-t már számos valós alkalmazásban használják, beleértve a következőket:

• Játékok: Nagy teljesítményű 3D játékok létrehozása, amelyek a böngészőben futnak.
• Adatvizualizáció: Nagy adathalmazok megjelenítése interaktív 3D környezetben.
• Tudományos szimulációk: Összetett fizikai jelenségek, például a folyadékdinamika és az éghajlati modellek szimulálása.
• Gépi tanulás: Gépi tanulási modellek betanítása és telepítése a böngészőben.
• CAD/CAM: Számítógépes tervezési és gyártási alkalmazások fejlesztése.

Például vegyünk egy földrajzi információs rendszer (GIS) alkalmazást. A WebGPU használatával egy GIS nagy felbontásban képes komplex 3D terepmodelleket renderelni, valós idejű adatfrissítéseket beépítve különböző forrásokból. Ez különösen hasznos a várostervezésben, a katasztrófavédelemben és a környezetvédelmi monitoringban, lehetővé téve a szakemberek számára világszerte, hogy együttműködjenek adatokban gazdag vizualizációkon, függetlenül a hardveres képességeiktől.

A WebGPU jövője

A WebGPU még viszonylag új technológia, de megvan a lehetősége, hogy forradalmasítsa a webgrafikát és a számítástechnikát. Ahogy az API érik, és egyre több böngésző fogadja el, még több innovatív alkalmazásra számíthatunk. A WebGPU jövőbeli fejlesztései a következők lehetnek:

• Továbbfejlesztett teljesítmény: Az API és a mögöttes implementációk folyamatos optimalizálásai tovább javítják a teljesítményt.
• Új funkciók: Új funkciók, például a sugárkövetés és a mesh shaderek kerülnek az API-ba.
• Szélesebb körű elfogadás: A WebGPU szélesebb körű elfogadása a böngészők és a fejlesztők körében az eszközök és erőforrások nagyobb ökoszisztémájához vezet.
• Szabványosítás: A folyamatos szabványosítási erőfeszítések biztosítják, hogy a WebGPU továbbra is konzisztens és hordozható API maradjon.

Következtetés

A WebGPU egy hatékony új API, amely felszabadítja a GPU teljes potenciálját a webalkalmazások számára. A modern funkciók, a jobb teljesítmény és a számítási shaderek támogatása révén a WebGPU lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy lenyűgöző grafikákat hozzanak létre, és felgyorsítsák a számításigényes feladatok széles skáláját. Akár játékokat, adatvizualizációkat vagy tudományos szimulációkat készít, a WebGPU egy olyan technológia, amelyet feltétlenül érdemes felfedezni.

Ez a bevezető segíthet az indulásban, de a folyamatos tanulás és kísérletezés kulcsfontosságú a WebGPU elsajátításához. Legyen naprakész a legújabb specifikációkkal, példákkal és közösségi megbeszélésekkel, hogy teljes mértékben kihasználhassa ennek az izgalmas technológiának az erejét. A WebGPU szabvány gyorsan fejlődik, ezért készüljön fel arra, hogy a kódot az új funkciók bevezetésével és a bevált gyakorlatok kialakulásával módosítsa.