Programmazione WebGPU: Grafica ad alte prestazioni e Compute Shader

WebGPU è un'API grafica e di calcolo di nuova generazione per il web, progettata per fornire funzionalità moderne e prestazioni migliorate rispetto al suo predecessore, WebGL. Consente agli sviluppatori di sfruttare la potenza della GPU sia per il rendering grafico che per il calcolo generico, aprendo nuove possibilità per le applicazioni web.

Cos'è WebGPU?

WebGPU è più di una semplice API grafica; è una porta verso l'high-performance computing all'interno del browser. Offre diversi vantaggi chiave:

• API moderna: Progettata per allinearsi alle moderne architetture GPU e sfruttare le loro capacità.
• Prestazioni: Fornisce un accesso di livello inferiore alla GPU, consentendo operazioni di rendering e calcolo ottimizzate.
• Cross-Platform: Funziona su diversi sistemi operativi e browser, offrendo un'esperienza di sviluppo coerente.
• Compute Shader: Abilita il calcolo generico sulla GPU, accelerando attività come l'elaborazione delle immagini, le simulazioni fisiche e l'apprendimento automatico.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Un nuovo linguaggio di shading progettato appositamente per WebGPU, che offre sicurezza ed espressività migliorate rispetto a GLSL.

WebGPU vs. WebGL

Mentre WebGL è stato lo standard per la grafica web per molti anni, si basa su specifiche OpenGL ES più vecchie e può essere limitante in termini di prestazioni e funzionalità. WebGPU affronta queste limitazioni:

• Controllo esplicito: Fornire agli sviluppatori un controllo più diretto sulle risorse della GPU e sulla gestione della memoria.
• Operazioni asincrone: Consentire l'esecuzione parallela e ridurre il sovraccarico della CPU.
• Funzionalità moderne: Supportare moderne tecniche di rendering come compute shader, ray tracing (tramite estensioni) e formati di texture avanzati.
• Riduzione dell'overhead del driver: Progettato per ridurre al minimo l'overhead del driver e migliorare le prestazioni complessive.

Primi passi con WebGPU

Per iniziare a programmare con WebGPU, avrai bisogno di un browser che supporti l'API. Chrome, Firefox e Safari (Technology Preview) hanno implementazioni parziali o complete. Ecco una panoramica di base dei passaggi coinvolti:

1. Richiedi un Adapter: Un adapter rappresenta una GPU fisica o un'implementazione software.
2. Richiedi un Device: Un device è una rappresentazione logica di una GPU, utilizzata per creare risorse ed eseguire comandi.
3. Crea Shader: Gli shader sono programmi che vengono eseguiti sulla GPU ed eseguono operazioni di rendering o calcolo. Sono scritti in WGSL.
4. Crea Buffers e Textures: I buffer memorizzano dati di vertici, dati uniformi e altri dati utilizzati dagli shader. Le texture memorizzano i dati delle immagini.
5. Crea una Render Pipeline o Compute Pipeline: Una pipeline definisce i passaggi coinvolti nel rendering o nel calcolo, inclusi gli shader da utilizzare, il formato dei dati di input e output e altri parametri.
6. Crea Command Encoder: Il command encoder registra i comandi da eseguire dalla GPU.
7. Invia Comandi: I comandi vengono inviati al dispositivo per l'esecuzione.

Esempio: Rendering di un triangolo di base

Ecco un esempio semplificato di come eseguire il rendering di un triangolo utilizzando WebGPU (usando pseudo-codice per brevità):

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

// 2. Crea 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); // Colore rosso
  }
`;

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

// 3. Crea Vertex Buffer
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Top
  -0.5, -0.5, // Bottom Left
  0.5, -0.5   // Bottom Right
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Mappato alla creazione per la scrittura immediata
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Crea Render Pipeline
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 bytes (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Formato di esempio, dipende dalla canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Disegna triangoli
  },
  layout: 'auto' // Genera layout automaticamente
});

// 5. Ottieni Canvas Context
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Formato di esempio

// 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 }, // Cancella a nero
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Questo esempio dimostra i passaggi fondamentali per il rendering di un semplice triangolo. Le applicazioni reali coinvolgeranno shader, strutture dati e tecniche di rendering più complesse. Il formato `bgra8unorm` nell'esempio è un formato comune, ma è fondamentale assicurarsi che corrisponda al formato della tua canvas per il rendering corretto. Potrebbe essere necessario regolarlo in base al tuo ambiente specifico.

Compute Shader in WebGPU

Una delle funzionalità più potenti di WebGPU è il suo supporto per i compute shader. I compute shader ti consentono di eseguire calcoli generici sulla GPU, il che può accelerare in modo significativo attività adatte all'elaborazione parallela.

Casi d'uso per Compute Shader

• Elaborazione delle immagini: Applicazione di filtri, regolazione dei colori e generazione di texture.
• Simulazioni fisiche: Calcolo dei movimenti delle particelle, simulazione della dinamica dei fluidi e risoluzione di equazioni.
• Machine Learning: Addestramento di reti neurali, inferenza ed elaborazione dei dati.
• Elaborazione dei dati: Ordinamento, filtraggio e trasformazione di grandi set di dati.

Esempio: Simple Compute Shader (Aggiunta di due array)

Questo esempio dimostra un semplice compute shader che aggiunge due array. Supponiamo di passare due buffer Float32Array come input e un terzo in cui verranno memorizzati i risultati.

// 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) // Dimensione del gruppo di lavoro: cruciale per le prestazioni
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// Codice JavaScript
const arrayLength = 256; // Deve essere un multiplo della dimensione del gruppo di lavoro per semplicità

// Crea i buffer di 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"
  }
});

// Crea il layout del bind group e il bind group (importante per il passaggio dei dati allo shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Importante: usa il layout dalla pipeline
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

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

// Copia il risultato in un buffer leggibile
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Invia i comandi
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Leggi il risultato
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

In questo esempio:

• Definiamo un compute shader WGSL che aggiunge elementi di due array di input e memorizza il risultato in un array di output.
• Creiamo tre storage buffer sulla GPU: due per gli array di input e uno per l'output.
• Creiamo una compute pipeline che specifica il compute shader e il suo punto di ingresso.
• Creiamo un bind group che associa i buffer alle variabili di input e output dello shader.
• Inviamo il compute shader, specificando il numero di workgroup da eseguire. La `workgroup_size` nello shader e i parametri `dispatchWorkgroups` devono essere allineati per un'esecuzione corretta. Se `arrayLength` non è un multiplo di `workgroup_size` (64 in questo caso), la gestione dei casi limite è necessaria nello shader.
• L'esempio copia il buffer dei risultati dalla GPU alla CPU per l'ispezione.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL è il linguaggio di shading progettato per WebGPU. È un linguaggio moderno, sicuro ed espressivo che offre diversi vantaggi rispetto a GLSL (il linguaggio di shading utilizzato da WebGL):

• Sicurezza: WGSL è progettato per essere sicuro per la memoria e prevenire errori comuni dello shader.
• Espressività: WGSL supporta un'ampia gamma di tipi di dati e operazioni, consentendo una logica dello shader complessa.
• Portabilità: WGSL è progettato per essere portatile su diverse architetture GPU.
• Integrazione: WGSL è strettamente integrato con l'API WebGPU, fornendo un'esperienza di sviluppo senza interruzioni.

Caratteristiche principali di WGSL

• Tipizzazione forte: WGSL è un linguaggio fortemente tipizzato, che aiuta a prevenire gli errori.
• Gestione esplicita della memoria: WGSL richiede una gestione esplicita della memoria, che offre agli sviluppatori un maggiore controllo sulle risorse della GPU.
• Funzioni integrate: WGSL fornisce un ricco set di funzioni integrate per l'esecuzione di operazioni grafiche e di calcolo comuni.
• Strutture dati personalizzate: WGSL consente agli sviluppatori di definire strutture dati personalizzate per l'archiviazione e la manipolazione dei dati.

Esempio: Funzione WGSL

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

Considerazioni sulle prestazioni

WebGPU offre significativi miglioramenti delle prestazioni rispetto a WebGL, ma è importante ottimizzare il codice per sfruttare appieno le sue capacità. Ecco alcune considerazioni chiave sulle prestazioni:

• Riduci al minimo la comunicazione CPU-GPU: Riduci la quantità di dati trasferiti tra la CPU e la GPU. Usa buffer e texture per memorizzare i dati sulla GPU ed evita aggiornamenti frequenti.
• Ottimizza gli shader: Scrivi shader efficienti che riducono al minimo il numero di istruzioni e gli accessi alla memoria. Usa strumenti di profiling per identificare i colli di bottiglia.
• Usa l'instancing: Usa l'instancing per eseguire il rendering di più copie dello stesso oggetto con trasformazioni diverse. Questo può ridurre significativamente il numero di chiamate di disegno.
• Batch Draw Calls: Raggruppa più chiamate di disegno per ridurre il sovraccarico dell'invio di comandi alla GPU.
• Scegli i formati dati appropriati: Seleziona i formati dati che sono efficienti per l'elaborazione della GPU. Ad esempio, usa numeri in virgola mobile a mezza precisione (f16) quando possibile.
• Ottimizzazione delle dimensioni del gruppo di lavoro: La corretta selezione della dimensione del gruppo di lavoro ha un impatto drastico sulle prestazioni dei Compute Shader. Scegli le dimensioni che si allineano all'architettura GPU di destinazione.

Sviluppo multipiattaforma

WebGPU è progettato per essere multipiattaforma, ma ci sono alcune differenze tra diversi browser e sistemi operativi. Ecco alcuni suggerimenti per lo sviluppo multipiattaforma:

• Testa su più browser: Prova la tua applicazione su diversi browser per assicurarti che funzioni correttamente.
• Usa il rilevamento delle funzionalità: Usa il rilevamento delle funzionalità per verificare la disponibilità di funzionalità specifiche e adatta il tuo codice di conseguenza.
• Gestisci i limiti dei dispositivi: Sii consapevole dei limiti dei dispositivi imposti da diverse GPU e browser. Ad esempio, la dimensione massima della texture può variare.
• Usa un framework multipiattaforma: Considera l'utilizzo di un framework multipiattaforma come Babylon.js, Three.js o PixiJS, che può aiutare ad astrarre le differenze tra le diverse piattaforme.

Debug delle applicazioni WebGPU

Il debug delle applicazioni WebGPU può essere impegnativo, ma ci sono diversi strumenti e tecniche che possono aiutare:

• Strumenti per sviluppatori del browser: Usa gli strumenti per sviluppatori del browser per ispezionare le risorse WebGPU, come buffer, texture e shader.
• WebGPU Validation Layers: Abilita i layer di validazione WebGPU per rilevare errori comuni, come accessi alla memoria fuori limite e sintassi dello shader non valida.
• Debugger grafici: Usa un debugger grafico come RenderDoc o NSight Graphics per esaminare il tuo codice, ispezionare lo stato della GPU e profilare le prestazioni. Questi strumenti forniscono spesso approfondimenti dettagliati sull'esecuzione dello shader e sull'utilizzo della memoria.
• Logging: Aggiungi istruzioni di logging al tuo codice per tenere traccia del flusso di esecuzione e dei valori delle variabili. Tuttavia, un logging eccessivo può influire sulle prestazioni, soprattutto negli shader.

Tecniche avanzate

Una volta che hai una buona conoscenza delle basi di WebGPU, puoi esplorare tecniche più avanzate per creare applicazioni ancora più sofisticate.

• Interop Compute Shader con rendering: Combinare i compute shader per la pre-elaborazione dei dati o la generazione di texture con le pipeline di rendering tradizionali per la visualizzazione.
• Ray Tracing (tramite estensioni): Utilizzo del ray tracing per creare illuminazione e riflessi realistici. Le capacità di ray tracing di WebGPU sono in genere esposte tramite estensioni del browser.
• Geometry Shader: Utilizzo di geometry shader per generare nuova geometria sulla GPU.
• Tessellation Shader: Utilizzo di tessellation shader per suddividere le superfici e creare una geometria più dettagliata.

Applicazioni reali di WebGPU

WebGPU è già utilizzato in una varietà di applicazioni reali, tra cui:

• Giochi: Creazione di giochi 3D ad alte prestazioni che vengono eseguiti nel browser.
• Visualizzazione dei dati: Visualizzazione di grandi set di dati in ambienti 3D interattivi.
• Simulazioni scientifiche: Simulazione di fenomeni fisici complessi, come la dinamica dei fluidi e i modelli climatici.
• Machine Learning: Addestramento e distribuzione di modelli di machine learning nel browser.
• CAD/CAM: Sviluppo di applicazioni di progettazione e produzione assistita da computer.

Ad esempio, considera un'applicazione di sistema informativo geografico (GIS). Usando WebGPU, un GIS può eseguire il rendering di modelli di terreno 3D complessi con alta risoluzione, incorporando aggiornamenti di dati in tempo reale da varie fonti. Questo è particolarmente utile nella pianificazione urbana, nella gestione dei disastri e nel monitoraggio ambientale, consentendo agli specialisti di tutto il mondo di collaborare a visualizzazioni ricche di dati, indipendentemente dalle loro capacità hardware.

Il futuro di WebGPU

WebGPU è ancora una tecnologia relativamente nuova, ma ha il potenziale per rivoluzionare la grafica e il calcolo web. Man mano che l'API matura e più browser la adottano, possiamo aspettarci di vedere emergere applicazioni ancora più innovative.

Gli sviluppi futuri in WebGPU possono includere:

• Prestazioni migliorate: Ottimizzazioni continue all'API e alle implementazioni sottostanti miglioreranno ulteriormente le prestazioni.
• Nuove funzionalità: Nuove funzionalità, come ray tracing e mesh shader, verranno aggiunte all'API.
• Adozione più ampia: Una più ampia adozione di WebGPU da parte di browser e sviluppatori porterà a un ecosistema più ampio di strumenti e risorse.
• Standardizzazione: Continui sforzi di standardizzazione garantiranno che WebGPU rimanga un'API coerente e portatile.

Conclusione

WebGPU è una nuova potente API che sblocca l'intero potenziale della GPU per le applicazioni web. Fornendo funzionalità moderne, prestazioni migliorate e supporto per i compute shader, WebGPU consente agli sviluppatori di creare grafica straordinaria e accelerare un'ampia gamma di attività ad alta intensità di calcolo. Che tu stia creando giochi, visualizzazioni di dati o simulazioni scientifiche, WebGPU è una tecnologia che dovresti assolutamente esplorare.

Questa introduzione dovrebbe aiutarti a iniziare, ma l'apprendimento e la sperimentazione continui sono fondamentali per padroneggiare WebGPU. Rimani aggiornato con le ultime specifiche, esempi e discussioni della community per sfruttare appieno la potenza di questa entusiasmante tecnologia. Lo standard WebGPU si sta evolvendo rapidamente, quindi preparati ad adattare il tuo codice man mano che vengono introdotte nuove funzionalità ed emergono le migliori pratiche.