WebGPUプログラミング：高性能グラフィックスと計算シェーダー

WebGPUは、Web向けの次世代グラフィックスおよび計算APIであり、従来のWebGLと比較して、最新の機能とパフォーマンスの向上を提供するように設計されています。開発者は、グラフィックスレンダリングと汎用計算の両方にGPUの力を利用できるようになり、Webアプリケーションの新たな可能性が開かれます。

WebGPUとは？

WebGPUは単なるグラフィックスAPIではなく、ブラウザ内での高性能コンピューティングへの入り口です。いくつかの重要な利点があります。

• 最新のAPI：最新のGPUアーキテクチャに合わせ、その能力を活用するように設計されています。
• パフォーマンス：GPUへのより低レベルのアクセスを提供し、最適化されたレンダリングと計算操作を可能にします。
• クロスプラットフォーム：さまざまなオペレーティングシステムとブラウザで動作し、一貫した開発エクスペリエンスを提供します。
• 計算シェーダー：GPUでの汎用計算を可能にし、画像処理、物理シミュレーション、機械学習などのタスクを高速化します。
• WGSL（WebGPUシェーディング言語）：WebGPU専用に設計された新しいシェーディング言語で、GLSLと比較して安全性と表現力が向上しています。

WebGPU vs. WebGL

WebGLは長年Webグラフィックスの標準でしたが、古いOpenGL ES仕様に基づいており、パフォーマンスと機能の点で制限がある可能性があります。WebGPUは、以下によってこれらの制限に対処します。

• 明示的な制御：開発者にGPUリソースとメモリ管理をより直接的に制御できます。
• 非同期操作：並列実行を可能にし、CPUオーバーヘッドを削減します。
• 最新機能：計算シェーダー、レイトレーシング（拡張機能経由）、高度なテクスチャ形式などの最新のレンダリング技術をサポートしています。
• ドライバーオーバーヘッドの削減：ドライバーオーバーヘッドを最小限に抑え、全体的なパフォーマンスを向上させるように設計されています。

WebGPUを始めるには

WebGPUでのプログラミングを開始するには、APIをサポートするブラウザが必要です。Chrome、Firefox、Safari（Technology Preview）には、部分的または完全な実装があります。基本的な手順の概要は次のとおりです。

1. アダプターを要求する：アダプターは、物理GPUまたはソフトウェア実装を表します。
2. デバイスを要求する：デバイスは、GPUの論理的な表現であり、リソースの作成とコマンドの実行に使用されます。
3. シェーダーを作成する：シェーダーは、GPUで実行され、レンダリングまたは計算操作を実行するプログラムです。WGSLで記述されています。
4. バッファとテクスチャを作成する：バッファは、頂点データ、均一なデータ、およびシェーダーで使用されるその他のデータを格納します。テクスチャは、画像データを格納します。
5. レンダリングパイプラインまたは計算パイプラインを作成する：パイプラインは、レンダリングまたは計算に関わる手順を定義します。これには、使用するシェーダー、入力データと出力データの形式、およびその他のパラメータが含まれます。
6. コマンドエンコーダーを作成する：コマンドエンコーダーは、GPUによって実行されるコマンドを記録します。
7. コマンドを送信する：コマンドは、実行のためにデバイスに送信されます。

例：基本的な三角形のレンダリング

WebGPUを使用して三角形をレンダリングする簡単な例を次に示します（簡潔にするために擬似コードを使用）：

// 1. アダプターとデバイスを要求する
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. シェーダーを作成する (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); // 赤色
  }
`;

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

// 3. 頂点バッファを作成する
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // 上
  -0.5, -0.5, // 左下
  0.5, -0.5   // 右下
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // 作成時にマッピングされ、即時書き込み
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. レンダリングパイプラインを作成する
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 バイト (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // 例の形式、キャンバスに依存
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // 三角形を描画
  },
  layout: 'auto' // レイアウトを自動生成
});

// 5. キャンバスコンテキストを取得する
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // 例の形式

// 6. レンダリングパス
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 }, // 黒色にクリア
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

  const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
  passEncoder.setPipeline(renderPipeline);
  passEncoder.setVertexBuffer(0, vertexBuffer);
  passEncoder.draw(3, 1, 0, 0); // 3 頂点、1 インスタンス
  passEncoder.end();

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

この例では、単純な三角形をレンダリングする基本的な手順を示しています。実際のアプリケーションでは、より複雑なシェーダー、データ構造、およびレンダリング技術が使用されます。例の`bgra8unorm`形式は一般的な形式ですが、正しくレンダリングするには、キャンバス形式と一致していることを確認することが重要です。特定の環境に応じて調整が必要になる場合があります。

WebGPUにおける計算シェーダー

WebGPUの最も強力な機能の1つは、計算シェーダーのサポートです。計算シェーダーを使用すると、GPUで汎用計算を実行でき、並列処理に適したタスクを大幅に高速化できます。

計算シェーダーのユースケース

• 画像処理：フィルタの適用、色調整の実行、テクスチャの生成。
• 物理シミュレーション：粒子の動きの計算、流体ダイナミクスのシミュレーション、方程式の解法。
• 機械学習：ニューラルネットワークのトレーニング、推論の実行、データの処理。
• データ処理：大規模なデータセットのソート、フィルタリング、変換。

例：単純な計算シェーダー（2つの配列の加算）

この例では、2つの配列を一緒に加算する単純な計算シェーダーを示しています。2つのFloat32Arrayバッファを入力として渡し、結果を格納する3番目のバッファがあると仮定します。

// WGSL シェーダー
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) // ワークグループサイズ：パフォーマンスに重要
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript コード
const arrayLength = 256; // 簡単にするためにワークグループサイズの倍数である必要があります

// 入力バッファを作成する
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"
  }
});

// バインドグループレイアウトとバインドグループを作成する（シェーダーにデータを渡すために重要）
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // 重要：パイプラインのレイアウトを使用する
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// 計算パスをディスパッチする
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // 作業をディスパッチする
passEncoder.end();

// 結果を読み取り可能なバッファにコピーする
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// コマンドを送信する
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// 結果を読み取る
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

console.log("結果: ", resultArray);

readBuffer.unmap();

この例では、次のようになります。

• 2つの入力配列の要素を加算し、結果を出力配列に格納するWGSL計算シェーダーを定義します。
• 入力配列用の2つと出力用の1つ、合計3つのストレージバッファをGPU上に作成します。
• 計算シェーダーとそのエントリポイントを指定する計算パイプラインを作成します。
• バッファをシェーダーの入力変数と出力変数に関連付けるバインドグループを作成します。
• 実行するワークグループの数を指定して、計算シェーダーをディスパッチします。シェーダーの`workgroup_size`と`dispatchWorkgroups`のパラメータは、正しく実行されるように整合している必要があります。`arrayLength`が`workgroup_size`（この場合は64）の倍数でない場合は、シェーダーでエッジケースの処理が必要です。
• この例では、検査のために結果バッファをGPUからCPUにコピーします。

WGSL（WebGPUシェーディング言語）

WGSLは、WebGPU用に設計されたシェーディング言語です。これは、WebGLで使用されているシェーディング言語であるGLSLよりも、いくつかの利点を提供する、最新で安全かつ表現力豊かな言語です。

• 安全性：WGSLは、メモリセーフであり、一般的なシェーダーエラーを防ぐように設計されています。
• 表現力：WGSLは、幅広いデータ型と操作をサポートしており、複雑なシェーダーロジックを可能にします。
• 移植性：WGSLは、さまざまなGPUアーキテクチャ間で移植できるように設計されています。
• 統合：WGSLはWebGPU APIと緊密に統合されており、シームレスな開発エクスペリエンスを提供します。

WGSLの主な機能

• 強力な型付け：WGSLは厳密に型付けされた言語であり、エラーを防止するのに役立ちます。
• 明示的なメモリ管理：WGSLでは明示的なメモリ管理が必要であり、開発者はGPUリソースをより細かく制御できます。
• 組み込み関数：WGSLは、一般的なグラフィックスおよび計算操作を実行するための豊富な組み込み関数を提供します。
• カスタムデータ構造：WGSLを使用すると、開発者はカスタムデータ構造を定義してデータを格納および操作できます。

例：WGSL関数

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

パフォーマンスに関する考慮事項

WebGPUはWebGLよりも大幅なパフォーマンス向上を提供しますが、その機能を最大限に活用するためにコードを最適化することが重要です。以下は、いくつかの主要なパフォーマンスに関する考慮事項です。

• CPU-GPU間の通信を最小限に抑える：CPUとGPU間で転送されるデータの量を減らします。GPUにデータを格納するためにバッファとテクスチャを使用し、頻繁な更新を避けてください。
• シェーダーを最適化する：命令数とメモリへのアクセスを最小限に抑える効率的なシェーダーを作成します。ボトルネックを特定するためにプロファイリングツールを使用します。
• インスタンス化を使用する：同じオブジェクトの複数のコピーをさまざまな変換でレンダリングするために、インスタンス化を使用します。これにより、ドローコールの数を大幅に減らすことができます。
• ドローコールをバッチ処理する：複数のドローコールをまとめてバッチ処理して、GPUへのコマンド送信のオーバーヘッドを削減します。
• 適切なデータ形式を選択する：GPUが処理するのに効率的なデータ形式を選択します。たとえば、可能な場合は半精度浮動小数点数（f16）を使用します。
• ワークグループサイズの最適化：適切なワークグループサイズの選択は、計算シェーダーのパフォーマンスに大きな影響を与えます。ターゲットGPUアーキテクチャに合わせたサイズを選択してください。

クロスプラットフォーム開発

WebGPUはクロスプラットフォームになるように設計されていますが、さまざまなブラウザとオペレーティングシステムの間にはいくつかの違いがあります。クロスプラットフォーム開発に関するヒントを次に示します。

• 複数のブラウザでテストする：アプリケーションが正しく動作することを確認するために、さまざまなブラウザでテストします。
• 機能検出を使用する：特定の機能の可用性を確認し、それに応じてコードを適応させるために、機能検出を使用します。
• デバイスの制限を処理する：さまざまなGPUとブラウザによって課せられるデバイスの制限に注意してください。たとえば、最大テクスチャサイズは異なる場合があります。
• クロスプラットフォームフレームワークを使用する：異なるプラットフォーム間の差異を抽象化するのに役立つBabylon.js、Three.js、またはPixiJSなどのクロスプラットフォームフレームワークの使用を検討してください。

WebGPUアプリケーションのデバッグ

WebGPUアプリケーションのデバッグは困難な場合がありますが、役立つツールとテクニックがいくつかあります。

• ブラウザ開発者ツール：ブラウザの開発者ツールを使用して、バッファ、テクスチャ、シェーダーなどのWebGPUリソースを調べます。
• WebGPU検証レイヤー：WebGPU検証レイヤーを有効にして、範囲外のメモリアクセスや無効なシェーダー構文など、一般的なエラーをキャッチします。
• グラフィックスデバッガー：RenderDocまたはNSight Graphicsなどのグラフィックスデバッガーを使用して、コードをステップ実行し、GPUの状態を調べ、パフォーマンスをプロファイリングします。これらのツールは、シェーダーの実行とメモリの使用に関する詳細な洞察を提供する場合があります。
• ロギング：コードにロギングステートメントを追加して、実行の流れと変数の値を追跡します。ただし、過剰なロギングは、特にシェーダーでは、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

高度なテクニック

WebGPUの基本を十分に理解したら、さらに洗練されたアプリケーションを作成するためのより高度なテクニックを探求できます。

• 計算シェーダーとレンダリングの相互運用：計算シェーダーを前処理データまたはテクスチャの生成に組み合わせ、従来のレンダリングパイプラインを視覚化に組み合わせます。
• レイトレーシング（拡張機能経由）：レイトレーシングを使用して、リアルなライティングと反射を作成します。WebGPUのレイトレーシング機能は、通常、ブラウザ拡張機能を通じて公開されます。
• ジオメトリシェーダー：ジオメトリシェーダーを使用して、GPUで新しいジオメトリを生成します。
• テッセレーションシェーダー：テッセレーションシェーダーを使用して、サーフェスを細分化し、より詳細なジオメトリを作成します。

WebGPUの実際のアプリケーション

WebGPUはすでに、次のようなさまざまな実際のアプリケーションで使用されています。

• ゲーム：ブラウザで実行される高性能3Dゲームの作成。
• データ視覚化：インタラクティブな3D環境での大規模なデータセットの視覚化。
• 科学シミュレーション：流体ダイナミクスや気候モデルなど、複雑な物理現象のシミュレーション。
• 機械学習：ブラウザでの機械学習モデルのトレーニングと展開。
• CAD/CAM：コンピュータ支援設計および製造アプリケーションの開発。

たとえば、地理情報システム（GIS）アプリケーションを考えてみましょう。WebGPUを使用すると、GISは高解像度で複雑な3D地形モデルをレンダリングし、さまざまなソースからのリアルタイムのデータ更新を組み込むことができます。これは、都市計画、災害管理、環境モニタリングで特に役立ち、世界中の専門家がハードウェア機能に関係なく、データ豊富な視覚化で共同作業を行うことができます。

WebGPUの未来

WebGPUはまだ比較的新しい技術ですが、Webグラフィックスとコンピューティングに革命を起こす可能性があります。APIが成熟し、より多くのブラウザがそれを採用するにつれて、さらに革新的なアプリケーションが登場することが期待できます。

WebGPUの今後の開発には、次のようなものが含まれる可能性があります。

• パフォーマンスの向上：APIと基盤となる実装に対する継続的な最適化により、パフォーマンスがさらに向上します。
• 新機能：レイトレーシングやメッシュシェーダーなどの新機能がAPIに追加されます。
• 幅広い採用：ブラウザと開発者によるWebGPUのより幅広い採用により、より大規模なツールとリソースのエコシステムが生まれます。
• 標準化：継続的な標準化の取り組みにより、WebGPUが一貫した移植可能なAPIであり続けることが保証されます。

結論

WebGPUは、WebアプリケーションのGPUの可能性を最大限に引き出す強力な新しいAPIです。最新の機能、改善されたパフォーマンス、計算シェーダーのサポートを提供することにより、WebGPUは開発者が見事なグラフィックスを作成し、幅広い計算集約型のタスクを高速化することを可能にします。ゲーム、データ視覚化、科学シミュレーションのいずれを構築する場合でも、WebGPUはぜひ探索すべきテクノロジーです。

この紹介は、WebGPUを始めるのに役立ちますが、WebGPUを習得するには、継続的な学習と実験が不可欠です。このエキサイティングなテクノロジーの力を最大限に活用するには、最新の仕様、例、コミュニティディスカッションで最新の状態を維持してください。WebGPU標準は急速に進化しているため、新しい機能が導入され、ベストプラクティスが登場するにつれて、コードを適応させる準備をしてください。