Pemrograman WebGPU: Grafis Berkinerja Tinggi dan Compute Shader

WebGPU adalah API grafis dan komputasi generasi berikutnya untuk web, yang dirancang untuk menyediakan fitur modern dan peningkatan kinerja dibandingkan pendahulunya, WebGL. API ini memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan kekuatan GPU baik untuk rendering grafis maupun komputasi serbaguna, membuka kemungkinan baru untuk aplikasi web.

Apa itu WebGPU?

WebGPU lebih dari sekadar API grafis; ini adalah gerbang menuju komputasi berkinerja tinggi di dalam browser. WebGPU menawarkan beberapa keunggulan utama:

• API Modern: Dirancang agar selaras dengan arsitektur GPU modern dan memanfaatkan kemampuannya.
• Kinerja: Memberikan akses tingkat rendah ke GPU, memungkinkan operasi rendering dan komputasi yang dioptimalkan.
• Lintas Platform: Bekerja di berbagai sistem operasi dan browser, memberikan pengalaman pengembangan yang konsisten.
• Compute Shader: Memungkinkan komputasi serbaguna pada GPU, mempercepat tugas seperti pemrosesan gambar, simulasi fisika, dan machine learning.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Bahasa shading baru yang dirancang khusus untuk WebGPU, menawarkan keamanan dan ekspresivitas yang lebih baik dibandingkan GLSL.

WebGPU vs. WebGL

Meskipun WebGL telah menjadi standar untuk grafis web selama bertahun-tahun, WebGL didasarkan pada spesifikasi OpenGL ES yang lebih lama dan dapat membatasi dalam hal kinerja dan fitur. WebGPU mengatasi keterbatasan ini dengan:

• Kontrol Eksplisit: Memberikan pengembang kontrol yang lebih langsung atas sumber daya GPU dan manajemen memori.
• Operasi Asinkron: Memungkinkan eksekusi paralel dan mengurangi overhead CPU.
• Fitur Modern: Mendukung teknik rendering modern seperti compute shader, ray tracing (melalui ekstensi), dan format tekstur canggih.
• Mengurangi Overhead Driver: Dirancang untuk meminimalkan overhead driver dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

Memulai dengan WebGPU

Untuk memulai pemrograman dengan WebGPU, Anda memerlukan browser yang mendukung API ini. Chrome, Firefox, dan Safari (Technology Preview) memiliki implementasi sebagian atau penuh. Berikut adalah kerangka dasar dari langkah-langkah yang terlibat:

1. Minta Adapter: Adapter mewakili GPU fisik atau implementasi perangkat lunak.
2. Minta Device: Device adalah representasi logis dari GPU, yang digunakan untuk membuat sumber daya dan menjalankan perintah.
3. Buat Shader: Shader adalah program yang berjalan di GPU dan melakukan operasi rendering atau komputasi. Shader ditulis dalam WGSL.
4. Buat Buffer dan Tekstur: Buffer menyimpan data vertex, data uniform, dan data lain yang digunakan oleh shader. Tekstur menyimpan data gambar.
5. Buat Render Pipeline atau Compute Pipeline: Pipeline mendefinisikan langkah-langkah yang terlibat dalam rendering atau komputasi, termasuk shader yang akan digunakan, format data input dan output, dan parameter lainnya.
6. Buat Command Encoder: Command encoder merekam perintah yang akan dieksekusi oleh GPU.
7. Kirim Perintah: Perintah dikirim ke device untuk dieksekusi.

Contoh: Rendering Segitiga Dasar

Berikut adalah contoh sederhana tentang cara merender segitiga menggunakan WebGPU (menggunakan pseudo-code untuk keringkasan):

// 1. Minta Adapter dan Device
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Buat Shader (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); // Warna merah
  }
`;

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

// 3. Buat Vertex Buffer
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Atas
  -0.5, -0.5, // Kiri Bawah
  0.5, -0.5   // Kanan Bawah
]);

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

// 4. Buat Render Pipeline
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 byte (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Contoh format, tergantung pada kanvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Gambar segitiga
  },
  layout: 'auto' // Buat layout secara otomatis
});

// 5. Dapatkan Konteks Kanvas
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Contoh format

// 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 }, // Bersihkan menjadi hitam
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Contoh ini menunjukkan langkah-langkah fundamental yang terlibat dalam merender segitiga sederhana. Aplikasi dunia nyata akan melibatkan shader, struktur data, dan teknik rendering yang lebih kompleks. Format `bgra8unorm` dalam contoh adalah format yang umum, tetapi sangat penting untuk memastikan format tersebut cocok dengan format kanvas Anda untuk rendering yang benar. Anda mungkin perlu menyesuaikannya berdasarkan lingkungan spesifik Anda.

Compute Shader di WebGPU

Salah satu fitur paling kuat dari WebGPU adalah dukungannya untuk compute shader. Compute shader memungkinkan Anda untuk melakukan komputasi serbaguna pada GPU, yang dapat secara signifikan mempercepat tugas-tugas yang cocok untuk pemrosesan paralel.

Kasus Penggunaan untuk Compute Shader

• Pemrosesan Gambar: Menerapkan filter, melakukan penyesuaian warna, dan menghasilkan tekstur.
• Simulasi Fisika: Menghitung pergerakan partikel, mensimulasikan dinamika fluida, dan menyelesaikan persamaan.
• Machine Learning: Melatih jaringan saraf, melakukan inferensi, dan memproses data.
• Pemrosesan Data: Mengurutkan, menyaring, dan mengubah kumpulan data yang besar.

Contoh: Compute Shader Sederhana (Menjumlahkan Dua Array)

Contoh ini menunjukkan compute shader sederhana yang menjumlahkan dua array. Asumsikan kita meneruskan dua buffer Float32Array sebagai input dan yang ketiga sebagai tempat hasilnya akan disimpan.

// 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) // Ukuran workgroup: krusial untuk kinerja
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// Kode JavaScript
const arrayLength = 256; // Harus kelipatan dari ukuran workgroup untuk kesederhanaan

// Buat buffer input
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"
  }
});

// Buat layout bind group dan bind group (penting untuk meneruskan data ke shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Penting: gunakan layout dari pipeline
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Dispatch compute pass
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Dispatch pekerjaan
passEncoder.end();

// Salin hasil ke buffer yang dapat dibaca
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Kirim perintah
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

Dalam contoh ini:

• Kita mendefinisikan compute shader WGSL yang menjumlahkan elemen dari dua array input dan menyimpan hasilnya dalam array output.
• Kita membuat tiga buffer penyimpanan pada GPU: dua untuk array input dan satu untuk output.
• Kita membuat compute pipeline yang menentukan compute shader dan entry point-nya.
• Kita membuat bind group yang mengasosiasikan buffer dengan variabel input dan output shader.
• Kita men-dispatch compute shader, menentukan jumlah workgroup yang akan dieksekusi. `workgroup_size` di dalam shader dan parameter `dispatchWorkgroups` harus selaras untuk eksekusi yang benar. Jika `arrayLength` bukan kelipatan dari `workgroup_size` (64 dalam kasus ini), penanganan kasus tepi diperlukan dalam shader.
• Contoh ini menyalin buffer hasil dari GPU ke CPU untuk diperiksa.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL adalah bahasa shading yang dirancang untuk WebGPU. Ini adalah bahasa yang modern, aman, dan ekspresif yang memberikan beberapa keuntungan dibandingkan GLSL (bahasa shading yang digunakan oleh WebGL):

• Keamanan: WGSL dirancang agar aman secara memori dan mencegah kesalahan shader yang umum.
• Ekspresif: WGSL mendukung berbagai jenis data dan operasi, memungkinkan logika shader yang kompleks.
• Portabilitas: WGSL dirancang agar portabel di berbagai arsitektur GPU.
• Integrasi: WGSL terintegrasi erat dengan API WebGPU, memberikan pengalaman pengembangan yang mulus.

Fitur Utama WGSL

• Pengetikan Kuat (Strong Typing): WGSL adalah bahasa dengan pengetikan kuat, yang membantu mencegah kesalahan.
• Manajemen Memori Eksplisit: WGSL memerlukan manajemen memori eksplisit, yang memberi pengembang lebih banyak kontrol atas sumber daya GPU.
• Fungsi Bawaan: WGSL menyediakan serangkaian fungsi bawaan yang kaya untuk melakukan operasi grafis dan komputasi umum.
• Struktur Data Kustom: WGSL memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan struktur data kustom untuk menyimpan dan memanipulasi data.

Contoh: Fungsi WGSL

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

Pertimbangan Kinerja

WebGPU memberikan peningkatan kinerja yang signifikan dibandingkan WebGL, tetapi penting untuk mengoptimalkan kode Anda untuk memanfaatkan kemampuannya sepenuhnya. Berikut adalah beberapa pertimbangan kinerja utama:

• Minimalkan Komunikasi CPU-GPU: Kurangi jumlah data yang ditransfer antara CPU dan GPU. Gunakan buffer dan tekstur untuk menyimpan data di GPU dan hindari pembaruan yang sering.
• Optimalkan Shader: Tulis shader yang efisien yang meminimalkan jumlah instruksi dan akses memori. Gunakan alat profiling untuk mengidentifikasi bottleneck.
• Gunakan Instancing: Gunakan instancing untuk merender beberapa salinan objek yang sama dengan transformasi yang berbeda. Ini dapat secara signifikan mengurangi jumlah panggilan draw.
• Kelompokkan Panggilan Draw (Batch Draw Calls): Kelompokkan beberapa panggilan draw bersama-sama untuk mengurangi overhead pengiriman perintah ke GPU.
• Pilih Format Data yang Sesuai: Pilih format data yang efisien untuk diproses oleh GPU. Misalnya, gunakan angka floating-point presisi setengah (f16) jika memungkinkan.
• Optimasi Ukuran Workgroup: Pemilihan ukuran workgroup yang benar memiliki dampak drastis pada kinerja Compute Shader. Pilih ukuran yang selaras dengan arsitektur GPU target.

Pengembangan Lintas Platform

WebGPU dirancang untuk menjadi lintas platform, tetapi ada beberapa perbedaan antara browser dan sistem operasi yang berbeda. Berikut adalah beberapa tips untuk pengembangan lintas platform:

• Uji di Beberapa Browser: Uji aplikasi Anda di berbagai browser untuk memastikan bahwa aplikasi berfungsi dengan benar.
• Gunakan Deteksi Fitur: Gunakan deteksi fitur untuk memeriksa ketersediaan fitur tertentu dan sesuaikan kode Anda.
• Tangani Batas Perangkat (Device Limits): Waspadai batasan perangkat yang diberlakukan oleh GPU dan browser yang berbeda. Misalnya, ukuran tekstur maksimum dapat bervariasi.
• Gunakan Kerangka Kerja Lintas Platform: Pertimbangkan untuk menggunakan kerangka kerja lintas platform seperti Babylon.js, Three.js, atau PixiJS, yang dapat membantu mengabstraksi perbedaan antara platform yang berbeda.

Debugging Aplikasi WebGPU

Debugging aplikasi WebGPU bisa menjadi tantangan, tetapi ada beberapa alat dan teknik yang dapat membantu:

• Alat Pengembang Browser: Gunakan alat pengembang browser untuk memeriksa sumber daya WebGPU, seperti buffer, tekstur, dan shader.
• Lapisan Validasi WebGPU: Aktifkan lapisan validasi WebGPU untuk menangkap kesalahan umum, seperti akses memori di luar batas dan sintaks shader yang tidak valid.
• Debugger Grafis: Gunakan debugger grafis seperti RenderDoc atau NSight Graphics untuk menelusuri kode Anda, memeriksa status GPU, dan memprofil kinerja. Alat-alat ini sering memberikan wawasan terperinci tentang eksekusi shader dan penggunaan memori.
• Logging: Tambahkan pernyataan logging ke kode Anda untuk melacak alur eksekusi dan nilai variabel. Namun, logging yang berlebihan dapat memengaruhi kinerja, terutama di dalam shader.

Teknik Tingkat Lanjut

Setelah Anda memiliki pemahaman yang baik tentang dasar-dasar WebGPU, Anda dapat menjelajahi teknik yang lebih canggih untuk membuat aplikasi yang lebih kompleks.

• Interop Compute Shader dengan Rendering: Menggabungkan compute shader untuk pra-pemrosesan data atau menghasilkan tekstur dengan pipeline rendering tradisional untuk visualisasi.
• Ray Tracing (melalui ekstensi): Menggunakan ray tracing untuk membuat pencahayaan dan pantulan yang realistis. Kemampuan ray tracing WebGPU biasanya diekspos melalui ekstensi browser.
• Geometry Shader: Menggunakan geometry shader untuk menghasilkan geometri baru di GPU.
• Tessellation Shader: Menggunakan tessellation shader untuk membagi permukaan dan membuat geometri yang lebih detail.

Aplikasi Dunia Nyata WebGPU

WebGPU sudah digunakan dalam berbagai aplikasi dunia nyata, termasuk:

• Game: Membuat game 3D berkinerja tinggi yang berjalan di browser.
• Visualisasi Data: Memvisualisasikan kumpulan data besar dalam lingkungan 3D interaktif.
• Simulasi Ilmiah: Mensimulasikan fenomena fisik yang kompleks, seperti dinamika fluida dan model iklim.
• Machine Learning: Melatih dan menerapkan model machine learning di browser.
• CAD/CAM: Mengembangkan aplikasi desain dan manufaktur berbantuan komputer.

Sebagai contoh, pertimbangkan aplikasi sistem informasi geografis (SIG). Menggunakan WebGPU, SIG dapat merender model medan 3D yang kompleks dengan resolusi tinggi, menggabungkan pembaruan data real-time dari berbagai sumber. Ini sangat berguna dalam perencanaan kota, manajemen bencana, dan pemantauan lingkungan, memungkinkan para spesialis di seluruh dunia untuk berkolaborasi pada visualisasi yang kaya data terlepas dari kemampuan perangkat keras mereka.

Masa Depan WebGPU

WebGPU masih merupakan teknologi yang relatif baru, tetapi berpotensi untuk merevolusi grafis dan komputasi web. Seiring matangnya API dan semakin banyak browser yang mengadopsinya, kita dapat berharap untuk melihat lebih banyak aplikasi inovatif muncul.

Perkembangan WebGPU di masa depan mungkin mencakup:

• Peningkatan Kinerja: Optimasi berkelanjutan pada API dan implementasi yang mendasarinya akan semakin meningkatkan kinerja.
• Fitur Baru: Fitur-fitur baru, seperti ray tracing dan mesh shader, akan ditambahkan ke API.
• Adopsi yang Lebih Luas: Adopsi WebGPU yang lebih luas oleh browser dan pengembang akan mengarah pada ekosistem alat dan sumber daya yang lebih besar.
• Standardisasi: Upaya standardisasi yang berkelanjutan akan memastikan bahwa WebGPU tetap menjadi API yang konsisten dan portabel.

Kesimpulan

WebGPU adalah API baru yang kuat yang membuka potensi penuh GPU untuk aplikasi web. Dengan menyediakan fitur modern, peningkatan kinerja, dan dukungan untuk compute shader, WebGPU memungkinkan pengembang untuk membuat grafis yang menakjubkan dan mempercepat berbagai tugas komputasi intensif. Baik Anda membangun game, visualisasi data, atau simulasi ilmiah, WebGPU adalah teknologi yang harus Anda jelajahi.

Pendahuluan ini seharusnya cukup untuk memulai, tetapi pembelajaran dan eksperimen berkelanjutan adalah kunci untuk menguasai WebGPU. Tetap perbarui diri dengan spesifikasi terbaru, contoh, dan diskusi komunitas untuk memanfaatkan sepenuhnya kekuatan teknologi yang menarik ini. Standar WebGPU berkembang pesat, jadi bersiaplah untuk menyesuaikan kode Anda seiring dengan diperkenalkannya fitur-fitur baru dan munculnya praktik terbaik.