WebGPU ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್: ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳು

WebGPU ವೆಬ್‌ಗಾಗಿ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ API ಆಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಅದರ ಹಿಂದಿನ WebGL ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಆಧುನಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಎರಡಕ್ಕೂ GPU ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.

WebGPU ಎಂದರೇನು?

WebGPU ಕೇವಲ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ API ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ; ಇದು ಬ್ರೌಸರ್‌ನೊಳಗೆ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಒಂದು ಹೆಬ್ಬಾಗಿಲು. ಇದು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ಆಧುನಿಕ API: ಆಧುನಿಕ GPU ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಲಾಭ ಪಡೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: GPU ಗೆ ಕೆಳ-ಹಂತದ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್: ವಿಭಿನ್ನ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅನುಭವವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳು: GPU ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• WGSL (WebGPU ಶೇಡಿಂಗ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್): WebGPU ಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಹೊಸ ಶೇಡಿಂಗ್ ಭಾಷೆ, ಇದು GLSL ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸುಧಾರಿತ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

WebGPU vs. WebGL

WebGL ಹಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ವೆಬ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್‌ನ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಹಳೆಯ OpenGL ES ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹಾಗೂ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿರಬಹುದು. WebGPU ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ:

• ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ GPU ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುವುದು.
• ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು: ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು CPU ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು.
• ಆಧುನಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು: ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳು, ರೇ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ (ವಿಸ್ತರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ), ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳಂತಹ ಆಧುನಿಕ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು.
• ಕಡಿಮೆ ಡ್ರೈವರ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್: ಡ್ರೈವರ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

WebGPU ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು

WebGPU ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ನಿಮಗೆ API ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಬ್ರೌಸರ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. Chrome, Firefox, ಮತ್ತು Safari (Technology Preview) ಭಾಗಶಃ ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಭೂತ ರೂಪರೇಷೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. ಅಡಾಪ್ಟರ್ ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ: ಅಡಾಪ್ಟರ್ ಭೌತಿಕ GPU ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಡಿವೈಸ್ ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ: ಡಿವೈಸ್ ಎನ್ನುವುದು GPU ನ ತಾರ್ಕಿಕ ನಿರೂಪಣೆಯಾಗಿದ್ದು, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಶೇಡರ್‌ಗಳು GPU ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಾಗುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು WGSL ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಬಫರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಬಫರ್‌ಗಳು ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ ಡೇಟಾ, ಯೂನಿಫಾರ್ಮ್ ಡೇಟಾ, ಮತ್ತು ಶೇಡರ್‌ಗಳು ಬಳಸುವ ಇತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳು ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ.
5. ರೆಂಡರ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ರಚಿಸಿ: ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಬಳಸಬೇಕಾದ ಶೇಡರ್‌ಗಳು, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ.
6. ಕಮಾಂಡ್ ಎನ್‌ಕೋಡರ್ ರಚಿಸಿ: ಕಮಾಂಡ್ ಎನ್‌ಕೋಡರ್ GPU ನಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
7. ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಿ: ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಡಿವೈಸ್‌ಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಮೂಲಭೂತ ತ್ರಿಕೋನ ರೆಂಡರಿಂಗ್

WebGPU ಬಳಸಿ ತ್ರಿಕೋನವನ್ನು ಹೇಗೆ ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದರ ಸರಳೀಕೃತ ಉದಾಹರಣೆ ಇಲ್ಲಿದೆ (ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆಗಾಗಿ ಸೂಡೊ-ಕೋಡ್ ಬಳಸಿ):

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

// 2. Create 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); // Red color
  }
`;

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

// 3. Create 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 // Mapped at creation for immediate write
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Create 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' // Example format, depends on canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Draw triangles
  },
  layout: 'auto' // Auto-generate layout
});

// 5. Get Canvas Context
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Example 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 }, // Clear to black
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಸರಳ ತ್ರಿಕೋನವನ್ನು ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮೂಲಭೂತ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಶೇಡರ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ರೆಂಡರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿರುವ `bgra8unorm` ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ವರೂಪವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ರೆಂಡರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯಾನ್ವಾಸ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನೀವು ಅದನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.

WebGPU ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳು

WebGPU ನ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅದರ ಬೆಂಬಲ. ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳು GPU ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ-ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು

• ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು, ಬಣ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
• ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು: ಕಣಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ದ್ರವ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು.
• ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದು, ಇನ್‌ಫರೆನ್ಸ್ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು.
• ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವುದು, ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಸರಳ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ (ಎರಡು ಅರೇಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು)

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಎರಡು ಅರೇಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಸರಳ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಎರಡು Float32Array ಬಫರ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂರನೇ ಬಫರ್ ಅನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ.

// 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) // Workgroup size: crucial for performance
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript Code
const arrayLength = 256; // Must be a multiple of the workgroup size for simplicity

// Create input buffers
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"
  }
});

// Create bind group layout and bind group (important for passing data to shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Important: use the layout from the 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 the work
passEncoder.end();

// Copy the result to a readable buffer
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Submit commands
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Read the result
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ:

• ನಾವು ಎರಡು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅರೇಗಳ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅರೇನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ WGSL ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೇವೆ.
• ನಾವು GPU ನಲ್ಲಿ ಮೂರು ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಬಫರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ: ಎರಡು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅರೇಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ.
• ನಾವು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಎಂಟ್ರಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
• ನಾವು ಬಫರ್‌ಗಳನ್ನು ಶೇಡರ್‌ನ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಬೈಂಡ್ ಗ್ರೂಪ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
• ನಾವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಅನ್ನು ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಶೇಡರ್‌ನಲ್ಲಿರುವ `workgroup_size` ಮತ್ತು `dispatchWorkgroups` ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಬೇಕು. `arrayLength` `workgroup_size` (ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ 64) ನ ಗುಣಕವಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಶೇಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಉದಾಹರಣೆಯು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶ ಬಫರ್ ಅನ್ನು GPU ನಿಂದ CPU ಗೆ ನಕಲಿಸುತ್ತದೆ.

WGSL (WebGPU ಶೇಡಿಂಗ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್)

WGSL ಎಂಬುದು WebGPU ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಶೇಡಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಆಧುನಿಕ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದು, GLSL (WebGL ಬಳಸುವ ಶೇಡಿಂಗ್ ಭಾಷೆ) ಗಿಂತ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

• ಸುರಕ್ಷತೆ: WGSL ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿ-ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಶೇಡರ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲತೆ: WGSL ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಶೇಡರ್ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ: WGSL ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ GPU ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಆಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಸಂಯೋಜನೆ: WGSL ಅನ್ನು WebGPU API ಯೊಂದಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸುಗಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅನುಭವವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

WGSL ನ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು

• ಬಲವಾದ ಟೈಪಿಂಗ್: WGSL ಒಂದು ಬಲವಾಗಿ-ಟೈಪ್ ಮಾಡಲಾದ ಭಾಷೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಪಷ್ಟ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ: WGSL ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ GPU ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು: WGSL ಸಾಮಾನ್ಯ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಮೃದ್ಧ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು: WGSL ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: WGSL ಫಂಕ್ಷನ್

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

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

WebGPU WebGL ಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳಿವೆ:

• CPU-GPU ಸಂವಹನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ: CPU ಮತ್ತು GPU ನಡುವೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. GPU ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಫರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
• ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ: ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ದಕ್ಷ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸಿಂಗ್ ಬಳಸಿ: ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಾಂತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ವಸ್ತುವಿನ ಬಹು ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಲು ಇನ್‌ಸ್ಟೆನ್ಸಿಂಗ್ ಬಳಸಿ. ಇದು ಡ್ರಾ ಕಾಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಡ್ರಾ ಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿ: GPU ಗೆ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಹು ಡ್ರಾ ಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿ.
• ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ: GPU ಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ದಕ್ಷವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ಅರ್ಧ-ನಿಖರತೆಯ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು (f16) ಬಳಸಿ.
• ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಸರಿಯಾದ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರದ ಆಯ್ಕೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ತೀವ್ರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಗುರಿ GPU ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ.

ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ

WebGPU ಅನ್ನು ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಕೆಲವು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ. ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಲಹೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಬಹು ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿಭಿನ್ನ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
• ಫೀಚರ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಬಳಸಿ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಫೀಚರ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಬಳಸಿ.
• ಡಿವೈಸ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ವಿಭಿನ್ನ GPU ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು ವಿಧಿಸುವ ಡಿವೈಸ್ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್ ಗಾತ್ರವು ಬದಲಾಗಬಹುದು.
• ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಬಳಸಿ: Babylon.js, Three.js, ಅಥವಾ PixiJS ನಂತಹ ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

WebGPU ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು

WebGPU ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹಲವಾರು ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳಿವೆ:

• ಬ್ರೌಸರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರಗಳು: ಬಫರ್‌ಗಳು, ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಶೇಡರ್‌ಗಳಂತಹ WebGPU ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬ್ರೌಸರ್‌ನ ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• WebGPU ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು: ಔಟ್-ಆಫ್-ಬೌಂಡ್ಸ್ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಅಮಾನ್ಯ ಶೇಡರ್ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು WebGPU ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ.
• ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಡೀಬಗರ್‌ಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಮೂಲಕ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಹೋಗಲು, GPU ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು RenderDoc ಅಥವಾ NSight Graphics ನಂತಹ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಡೀಬಗರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶೇಡರ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ಲಾಗಿಂಗ್: ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಹರಿವು ಮತ್ತು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಲಾಗಿಂಗ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅತಿಯಾದ ಲಾಗಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶೇಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ.

ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು

ಒಮ್ಮೆ ನೀವು WebGPU ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಇನ್ನಷ್ಟು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು.

• ರೆಂಡರಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಇಂಟರಾಪ್: ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.
• ರೇ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ (ವಿಸ್ತರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ): ವಾಸ್ತವಿಕ ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ರೇ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು. WebGPU ನ ರೇ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬ್ರೌಸರ್ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಜಿಯೊಮೆಟ್ರಿ ಶೇಡರ್‌ಗಳು: GPU ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಜಿಯೊಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಜಿಯೊಮೆಟ್ರಿ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
• ಟೆಸ್ಸೆಲೇಶನ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳು: ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಉಪವಿಭಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಜಿಯೊಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಟೆಸ್ಸೆಲೇಶನ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.

WebGPU ನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

WebGPU ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ವಿವಿಧ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ಆಟಗಳು: ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಾಗುವ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ 3D ಆಟಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
• ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ: ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ 3D ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು.
• ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು: ದ್ರವ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಭೌತಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದು.
• ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು.
• CAD/CAM: ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ನೆರವಿನ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (GIS) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. WebGPU ಬಳಸಿ, GIS ಸಂಕೀರ್ಣ 3D ಭೂಪ್ರದೇಶದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಇದು ನಗರ ಯೋಜನೆ, ವಿಪತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ತಜ್ಞರು ತಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಡೇಟಾ-ಭರಿತ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

WebGPU ನ ಭವಿಷ್ಯ

WebGPU ಇನ್ನೂ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ವೆಬ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. API ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು ಅದನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ, ಇನ್ನಷ್ಟು ನವೀನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುವುದನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.

WebGPU ನಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: API ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ.
• ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು: ರೇ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಶ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳಂತಹ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು API ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆ: ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಂದ WebGPU ನ ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ: ಮುಂದುವರಿದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು WebGPU ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟಬಲ್ API ಆಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

WebGPU ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಹೊಸ API ಆಗಿದ್ದು ಅದು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ GPU ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, WebGPU ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೆರಗುಗೊಳಿಸುವ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಆಟಗಳು, ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ, WebGPU ನೀವು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಅನ್ವೇಷಿಸಬೇಕಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ.

ಈ ಪರಿಚಯವು ನಿಮಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬೇಕು, ಆದರೆ WebGPU ಅನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ. ಈ ಅತ್ಯಾಕರ್ಷಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇತ್ತೀಚಿನ ವಿಶೇಷಣಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಚರ್ಚೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನವೀಕೃತವಾಗಿರಿ. WebGPU ಮಾನದಂಡವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದಾಗ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ.