2025년 9월 7일한국어

혁신적인 WebGL 메시 셰이더 파이프라인을 살펴보세요. 태스크 증폭이 어떻게 대규모 실시간 지오메트리 생성과 차세대 웹 그래픽을 위한 고급 컬링을 가능하게 하는지 알아보세요.

지오메트리의 해방: WebGL의 메시 셰이더 태스크 증폭 파이프라인 심층 분석

웹은 더 이상 정적인 2차원 매체가 아닙니다. 숨 막히는 제품 컨피규레이터와 건축 시각화부터 복잡한 데이터 모델과 본격적인 게임에 이르기까지, 풍부하고 몰입감 있는 3D 경험을 위한 활기찬 플랫폼으로 진화했습니다. 그러나 이러한 진화는 그래픽 처리 장치(GPU)에 전례 없는 부담을 줍니다. 수년 동안 표준 실시간 그래픽 파이프라인은 강력했지만, 그 한계를 드러내며 현대 애플리케이션이 요구하는 기하학적 복잡성에 대한 병목 현상을 일으키는 경우가 많았습니다.

이제 WEBGL_mesh_shader 확장을 통해 웹에서 접근할 수 있는 패러다임 전환 기능인 메시 셰이더 파이프라인이 등장했습니다. 이 새로운 모델은 GPU에서 지오메트리를 생각하고 처리하는 방식을 근본적으로 바꿉니다. 그 중심에는 태스크 증폭(Task Amplification)이라는 강력한 개념이 있습니다. 이것은 단순히 점진적인 업데이트가 아닙니다. 스케줄링 및 지오메트리 생성 로직을 CPU에서 GPU의 고도로 병렬적인 아키텍처로 직접 이동시켜, 이전에는 웹 브라우저에서 비실용적이거나 불가능했던 가능성을 열어주는 혁명적인 도약입니다.

이 종합 가이드는 메시 셰이더 지오메트리 파이프라인을 심층적으로 탐구합니다. 우리는 그 아키텍처를 살펴보고, 태스크 셰이더와 메시 셰이더의 명확한 역할을 이해하며, 태스크 증폭을 활용하여 차세대 시각적으로 놀랍고 성능이 뛰어난 웹 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아볼 것입니다.

과거로의 회귀: 전통적인 지오메트리 파이프라인의 한계

메시 셰이더의 혁신을 진정으로 이해하려면, 그것이 대체하는 파이프라인을 먼저 이해해야 합니다. 수십 년 동안 실시간 그래픽은 비교적 고정된 기능의 파이프라인에 의해 지배되었습니다:

정점 셰이더(Vertex Shader): 개별 정점을 처리하여 화면 공간으로 변환합니다.
(선택 사항) 테셀레이션 셰이더(Tessellation Shaders): 지오메트리 패치를 세분화하여 더 미세한 디테일을 만듭니다.
(선택 사항) 지오메트리 셰이더(Geometry Shader): 프리미티브(점, 선, 삼각형)를 실시간으로 생성하거나 파괴할 수 있습니다.
래스터라이저(Rasterizer): 프리미티브를 픽셀로 변환합니다.
프래그먼트 셰이더(Fragment Shader): 각 픽셀의 최종 색상을 계산합니다.

이 모델은 우리에게 많은 도움을 주었지만, 특히 장면이 복잡해짐에 따라 내재된 한계를 가지고 있습니다:

CPU에 종속된 드로우 콜(Draw Calls): CPU는 정확히 무엇을 그려야 하는지 파악하는 엄청난 작업을 담당합니다. 여기에는 절두체 컬링(카메라 시야 밖의 객체 제거), 폐색 컬링(다른 객체에 가려진 객체 제거), 그리고 세부 수준(LOD) 시스템 관리가 포함됩니다. 수백만 개의 객체가 있는 장면의 경우, 이로 인해 CPU가 주된 병목 현상이 되어 굶주린 GPU에 데이터를 충분히 빨리 공급하지 못할 수 있습니다.
경직된 입력 구조: 파이프라인은 경직된 입력-처리 모델을 기반으로 구축되었습니다. 입력 어셈블러는 정점을 하나씩 공급하고, 셰이더는 비교적 제한된 방식으로 이를 처리합니다. 이는 일관성 있고 병렬적인 데이터 처리에 뛰어난 현대 GPU 아키텍처에 이상적이지 않습니다.
비효율적인 증폭: 지오메트리 셰이더가 지오메트리 증폭(입력 프리미티브에서 새 삼각형 생성)을 허용했지만, 악명 높을 정도로 비효율적이었습니다. 그 출력 동작은 하드웨어에 예측 불가능한 경우가 많아, 많은 대규모 애플리케이션에서 사용을 꺼리게 만드는 성능 문제를 야기했습니다.
낭비되는 작업: 전통적인 파이프라인에서는 렌더링할 삼각형을 보내면, 그 삼각형이 궁극적으로 컬링되거나 뒷면을 향한 픽셀 두께의 조각일지라도 정점 셰이더가 세 번 실행됩니다. 최종 이미지에 아무런 기여도 하지 않는 지오메트리에 많은 처리 능력이 소모됩니다.

패러다임의 전환: 메시 셰이더 파이프라인 소개

메시 셰이더 파이프라인은 정점, 테셀레이션, 지오메트리 셰이더 단계를 새롭고 더 유연한 2단계 모델로 대체합니다:

태스크 셰이더(Task Shader) (선택 사항): 얼마나 많은 작업이 필요한지를 결정하는 고수준 제어 단계입니다. 증폭 셰이더(Amplification Shader)라고도 알려져 있습니다.
메시 셰이더(Mesh Shader): 데이터 배치를 처리하여 "메시릿(meshlets)"이라는 작고 독립적인 지오메트리 패킷을 생성하는 주력 단계입니다.

이 새로운 접근 방식은 렌더링 철학을 근본적으로 바꿉니다. CPU가 모든 객체에 대한 모든 단일 드로우 콜을 미세 관리하는 대신, 이제 본질적으로 GPU에 "여기 복잡한 장면에 대한 고수준 설명이 있으니, 세부 사항은 네가 알아서 처리해라"라고 말하는 강력한 단일 드로우 명령을 내릴 수 있습니다.

그러면 GPU는 태스크 및 메시 셰이더를 사용하여 컬링, LOD 선택, 절차적 생성을 고도로 병렬적인 방식으로 수행하여 실제로 보이는 지오메트리를 생성하는 데 필요한 작업만 시작합니다. 이것이 GPU 주도 렌더링 파이프라인의 본질이며, 성능과 확장성 면에서 게임 체인저입니다.

지휘자: 태스크(증폭) 셰이더 이해하기

태스크 셰이더는 새로운 파이프라인의 두뇌이며 그 놀라운 힘의 핵심입니다. 선택적인 단계이지만, "증폭"이 일어나는 곳입니다. 주요 역할은 정점이나 삼각형을 생성하는 것이 아니라, 작업 디스패처 역할을 하는 것입니다.

태스크 셰이더란 무엇인가?

태스크 셰이더를 거대한 건설 프로젝트의 프로젝트 관리자라고 생각해보세요. CPU는 관리자에게 "도시 구역 건설"과 같은 고수준 목표를 줍니다. 프로젝트 관리자(태스크 셰이더)는 직접 벽돌을 쌓지 않습니다. 대신, 전체 작업을 평가하고, 청사진을 확인하며, 어떤 건설팀(메시 셰이더 작업 그룹)이 얼마나 필요한지 결정합니다. 특정 건물이 필요 없다고 결정(컬링)하거나 특정 지역에는 10개 팀이 필요하고 다른 지역에는 2개 팀만 필요하다고 결정할 수 있습니다.

기술적인 용어로, 태스크 셰이더는 컴퓨트와 유사한 작업 그룹으로 실행됩니다. 메모리에 접근하고, 복잡한 계산을 수행하며, 가장 중요하게는 얼마나 많은 메시 셰이더 작업 그룹을 시작할지 결정할 수 있습니다. 이 결정이 그 힘의 핵심입니다.

증폭의 힘

"증폭"이라는 용어는 태스크 셰이더가 자신의 단일 작업 그룹을 가지고 0, 1 또는 다수의 메시 셰이더 작업 그룹을 시작할 수 있는 능력에서 비롯됩니다. 이 능력은 혁신적입니다:

0개 실행(Launch Zero): 태스크 셰이더가 객체나 장면의 일부가 보이지 않는다고 판단하면(예: 카메라 절두체 외부), 단순히 0개의 메시 셰이더 작업 그룹을 시작하도록 선택할 수 있습니다. 해당 객체와 관련된 모든 잠재적 작업은 더 이상 처리되지 않고 사라집니다. 이것은 전적으로 GPU에서 수행되는 매우 효율적인 컬링입니다.
1개 실행(Launch One): 이것은 직접적인 통과입니다. 태스크 셰이더 작업 그룹은 하나의 메시 셰이더 작업 그룹이 필요하다고 결정합니다.
다수 실행(Launch Many): 이것이 절차적 생성에서 마법이 일어나는 부분입니다. 단일 태스크 셰이더 작업 그룹은 일부 입력 매개변수를 분석하고 수천 개의 메시 셰이더 작업 그룹을 시작하기로 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 들판의 모든 풀잎이나 빽빽한 성단의 모든 소행성에 대해 작업 그룹을 시작할 수 있으며, 이 모든 것이 CPU의 단일 디스패치 명령에서 비롯됩니다.

태스크 셰이더 GLSL 개념 살펴보기

구체적인 내용은 복잡할 수 있지만, GLSL(WebGL 확장용)의 핵심 증폭 메커니즘은 놀라울 정도로 간단합니다. 이는 `EmitMeshTasksEXT()` 함수를 중심으로 이루어집니다.

참고: 이것은 단순화된 개념적 예제입니다.

#version 310 es #extension GL_EXT_mesh_shader : require layout(local_size_x = 32, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in; // CPU에서 전달된 유니폼 uniform mat4 u_viewProjectionMatrix; uniform uint u_totalObjectCount; // 많은 객체에 대한 경계 구를 포함하는 버퍼 struct BoundingSphere { vec4 centerAndRadius; }; layout(std430, binding = 0) readonly buffer ObjectBounds { BoundingSphere bounds[]; } objectBounds; void main() { // 작업 그룹의 각 스레드는 다른 객체를 확인할 수 있습니다. uint objectIndex = gl_GlobalInvocationID.x; if (objectIndex >= u_totalObjectCount) { return; } // 이 객체의 경계 구에 대해 GPU에서 절두체 컬링을 수행합니다. BoundingSphere sphere = objectBounds.bounds[objectIndex]; bool isVisible = isSphereInFrustum(sphere.centerAndRadius, u_viewProjectionMatrix); // 보이는 경우, 이를 그리기 위해 하나의 메시 셰이더 작업 그룹을 시작합니다. // 참고: 이 로직은 보이는 객체를 세기 위해 atomic을 사용하고 // 하나의 스레드가 모든 객체에 대해 디스패치하는 등 더 복잡할 수 있습니다. if (isVisible) { // 이것은 GPU에 메시 태스크를 시작하라고 지시합니다. 매개변수는 // 메시 셰이더 작업 그룹에 정보를 전달하는 데 사용될 수 있습니다. // 간단히 하기 위해, 각 태스크 셰이더 호출이 직접 메시 태스크에 매핑될 수 있다고 가정합니다. // 더 현실적인 시나리오는 단일 스레드에서 그룹화하고 디스패치하는 것을 포함합니다. // 단순화된 개념적 디스패치: // 실제로는 하나의 태스크 셰이더 호출이 여러 메시 셰이더의 디스패치를 관리하지만, // 여기서는 보이는 각 객체가 자체 태스크를 얻는다고 가정합니다. EmitMeshTasksEXT(1u, 0u, 0u); // 이것이 핵심 증폭 함수입니다 } // 보이지 않는다면, 아무것도 하지 않습니다! 객체는 이 확인 외에 제로 GPU 비용으로 컬링됩니다. }

실제 시나리오에서는 작업 그룹의 한 스레드가 결과를 집계하고 작업 그룹이 책임지는 모든 보이는 객체에 대해 단일 `EmitMeshTasksEXT` 호출을 할 수 있습니다.

작업자: 지오메트리 생성에서의 메시 셰이더의 역할

태스크 셰이더가 하나 이상의 작업 그룹을 디스패치하면, 메시 셰이더가 그 역할을 이어받습니다. 태스크 셰이더가 프로젝트 관리자라면, 메시 셰이더는 실제로 지오메트리를 구축하는 숙련된 건설팀입니다.

작업 그룹에서 메시릿으로

태스크 셰이더와 마찬가지로, 메시 셰이더는 협력적인 스레드 작업 그룹으로 실행됩니다. 이 전체 작업 그룹의 공동 목표는 메시릿(meshlet)이라는 단일의 작은 지오메트리 배치를 생성하는 것입니다. 메시릿은 단순히 정점 모음과 그들을 연결하는 프리미티브(삼각형)입니다. 일반적으로 메시릿은 적은 수의 정점(예: 최대 128개)과 삼각형(예: 최대 256개)을 포함하며, 이는 현대 GPU 캐시 및 처리 모델에 매우 친화적인 크기입니다.

이것은 이웃의 개념이 없었던 정점 셰이더와는 근본적으로 다른 점입니다. 메시 셰이더에서는 작업 그룹의 모든 스레드가 메모리를 공유하고 협력하여 메시릿을 효율적으로 구축할 수 있습니다.

정점과 프리미티브 생성하기

단일 `gl_Position`을 반환하는 대신, 메시 셰이더 작업 그룹은 메시릿에 대한 완전한 데이터로 출력 배열을 채웁니다. 스레드들은 함께 작업하여 정점 위치, 법선, UV 좌표 및 기타 속성을 이 배열에 씁니다. 또한 각 삼각형을 구성하는 정점을 지정하여 프리미티브를 정의합니다.

메시 셰이더의 마지막 단계는 `SetMeshOutputsEXT()`와 같은 함수를 호출하여 정확히 얼마나 많은 정점과 프리미티브를 생성했는지 선언하는 것입니다. 그러면 하드웨어는 이 메시릿을 가져와 래스터라이저에 직접 전달합니다.

메시 셰이더 GLSL 개념 살펴보기

다음은 간단한 사각형을 생성하는 메시 셰이더의 개념적 예제입니다. 스레드들이 `gl_LocalInvocationID`에 기반하여 어떻게 협력하는지 주목하세요.

#version 310 es #extension GL_EXT_mesh_shader : require // 우리 메시릿의 최대 출력을 정의합니다. layout(max_vertices = 4, max_primitives = 2) out; layout(triangles) out; layout(local_size_x = 4, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in; // 이 내장 출력 배열에 정점 데이터를 씁니다. out gl_MeshVerticesEXT { vec4 position; vec2 uv; } vertices[]; // 이 배열에 삼각형 인덱스를 씁니다. out uint gl_MeshPrimitivesEXT[]; uniform mat4 u_modelViewProjectionMatrix; void main() { // 이 메시릿에 대해 생성할 총 정점 및 프리미티브 수 const uint vertexCount = 4; const uint primitiveCount = 2; // 실제로 출력하는 정점과 프리미티브 수를 하드웨어에 알립니다. SetMeshOutputsEXT(vertexCount, primitiveCount); // 사각형의 정점 위치와 UV를 정의합니다. vec4 positions[4] = vec4[4]( vec4(-0.5, 0.5, 0.0, 1.0), vec4(-0.5, -0.5, 0.0, 1.0), vec4(0.5, 0.5, 0.0, 1.0), vec4(0.5, -0.5, 0.0, 1.0) ); vec2 uvs[4] = vec2[4]( vec2(0.0, 1.0), vec2(0.0, 0.0), vec2(1.0, 1.0), vec2(1.0, 0.0) ); // 작업 그룹의 각 스레드가 하나의 정점을 생성하도록 합니다. uint id = gl_LocalInvocationID.x; if (id < vertexCount) { vertices[id].position = u_modelViewProjectionMatrix * positions[id]; vertices[id].uv = uvs[id]; } // 처음 두 스레드가 사각형의 두 삼각형을 생성하도록 합니다. if (id == 0) { // 첫 번째 삼각형: 0, 1, 2 gl_MeshPrimitivesEXT[0] = 0u; gl_MeshPrimitivesEXT[1] = 1u; gl_MeshPrimitivesEXT[2] = 2u; } if (id == 1) { // 두 번째 삼각형: 1, 3, 2 gl_MeshPrimitivesEXT[3] = 1u; gl_MeshPrimitivesEXT[4] = 3u; gl_MeshPrimitivesEXT[5] = 2u; } }

실용적인 마법: 태스크 증폭의 활용 사례

이 파이프라인의 진정한 힘은 복잡하고 실제적인 렌더링 문제에 적용할 때 드러납니다.

활용 사례 1: 대규모 절차적 지오메트리 생성

수십만 개의 고유한 소행성이 있는 빽빽한 소행성 지대를 렌더링한다고 상상해보세요. 기존 파이프라인에서는 CPU가 각 소행성의 정점 데이터를 생성하고 각각에 대해 별도의 드로우 콜을 발행해야 하므로, 이는 완전히 불가능한 접근 방식입니다.

메시 셰이더 워크플로우:

CPU는 단일 드로우 콜을 발행합니다: `drawMeshTasksEXT(1, 1)`. 또한 유니폼 버퍼에 필드의 반경 및 소행성 밀도와 같은 일부 고수준 매개변수를 전달합니다.
단일 태스크 셰이더 작업 그룹이 실행됩니다. 매개변수를 읽고, 예를 들어 50,000개의 소행성이 필요하다고 계산합니다. 그런 다음 `EmitMeshTasksEXT(50000, 0, 0)`를 호출합니다.
GPU는 병렬로 50,000개의 메시 셰이더 작업 그룹을 시작합니다.
각 메시 셰이더 작업 그룹은 고유 ID(`gl_WorkGroupID`)를 시드로 사용하여 하나의 고유한 소행성에 대한 정점과 삼각형을 절차적으로 생성합니다.

그 결과, 거의 전적으로 GPU에서 생성된 거대하고 복잡한 장면이 만들어져 CPU가 물리 및 AI와 같은 다른 작업을 처리할 수 있게 해줍니다.

활용 사례 2: 대규모 GPU 주도 컬링

수백만 개의 개별 객체가 있는 상세한 도시 장면을 생각해보세요. CPU는 매 프레임마다 모든 객체의 가시성을 확인할 수 없습니다.

메시 셰이더 워크플로우:

CPU는 장면에 있는 모든 단일 객체에 대한 경계 볼륨(예: 구 또는 상자)을 포함하는 큰 버퍼를 업로드합니다. 이것은 한 번만 발생하거나 객체가 움직일 때만 발생합니다.
CPU는 전체 경계 볼륨 목록을 병렬로 처리하기에 충분한 태스크 셰이더 작업 그룹을 시작하는 단일 드로우 콜을 발행합니다.
각 태스크 셰이더 작업 그룹에는 경계 볼륨 목록의 일부가 할당됩니다. 할당된 객체를 순회하며 각 객체에 대해 절두체 컬링(그리고 잠재적으로 폐색 컬링)을 수행하고, 보이는 객체의 수를 셉니다.
마지막으로, 보이는 객체의 ID를 전달하면서 정확히 그 수만큼의 메시 셰이더 작업 그룹을 시작합니다.
각 메시 셰이더 작업 그룹은 객체 ID를 받아 버퍼에서 메시 데이터를 조회하고 렌더링을 위한 해당 메시릿을 생성합니다.

이것은 전체 컬링 프로세스를 GPU로 이동시켜 CPU 기반 접근 방식으로는 즉시 마비될 복잡성의 장면을 가능하게 합니다.

활용 사례 3: 동적이고 효율적인 LOD(Level of Detail)

LOD 시스템은 멀리 있는 객체에 대해 더 간단한 모델로 전환하여 성능에 매우 중요합니다. 메시 셰이더는 이 프로세스를 더 세분화하고 효율적으로 만듭니다.

메시 셰이더 워크플로우:

객체의 데이터는 메시릿의 계층 구조로 사전 처리됩니다. 더 거친 LOD는 더 적고 큰 메시릿을 사용합니다.
이 객체에 대한 태스크 셰이더는 카메라로부터의 거리를 계산합니다.
거리에 따라 어떤 LOD 수준이 적절한지 결정합니다. 그런 다음 해당 LOD에 대해 메시릿 단위로 컬링을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 큰 객체의 경우 보이지 않는 객체 뒷면의 메시릿을 컬링할 수 있습니다.
선택된 LOD의 보이는 메시릿에 대해서만 메시 셰이더 작업 그룹을 시작합니다.

이것은 CPU가 전체 모델을 교체하는 것보다 훨씬 효율적인, 세분화된 실시간 LOD 선택 및 컬링을 가능하게 합니다.

시작하기: `WEBGL_mesh_shader` 확장 프로그램 사용하기

실험할 준비가 되셨나요? 다음은 WebGL에서 메시 셰이더를 시작하기 위한 실용적인 단계입니다.

지원 여부 확인하기

무엇보다도 이것은 최첨단 기능입니다. 사용자의 브라우저와 하드웨어가 이를 지원하는지 확인해야 합니다.

const gl = canvas.getContext('webgl2'); const meshShaderExtension = gl.getExtension('WEBGL_mesh_shader'); if (!meshShaderExtension) { console.error("사용 중인 브라우저 또는 GPU가 WEBGL_mesh_shader를 지원하지 않습니다."); // 전통적인 렌더링 경로로 대체 }

새로운 드로우 콜

`drawArrays`와 `drawElements`는 잊어버리세요. 새로운 파이프라인은 새로운 명령으로 호출됩니다. `getExtension`에서 얻는 확장 객체에 새로운 함수들이 포함될 것입니다.

// 10개의 태스크 셰이더 작업 그룹을 시작합니다. // 각 작업 그룹은 셰이더에 정의된 local_size를 가집니다. meshShaderExtension.drawMeshTasksEXT(0, 10);

`count` 인수는 시작할 태스크 셰이더의 로컬 작업 그룹 수를 지정합니다. 태스크 셰이더를 사용하지 않는 경우, 이는 직접 메시 셰이더 작업 그룹을 시작합니다.

셰이더 컴파일 및 링크

과정은 전통적인 GLSL과 유사하지만, `meshShaderExtension.MESH_SHADER_EXT` 및 `meshShaderExtension.TASK_SHADER_EXT` 유형의 셰이더를 생성하게 됩니다. 정점 및 프래그먼트 셰이더를 링크하듯이 이들을 프로그램에 함께 링크합니다.

결정적으로, 두 셰이더의 GLSL 소스 코드는 확장을 활성화하는 지시문으로 시작해야 합니다:

#extension GL_EXT_mesh_shader : require

성능 고려 사항 및 모범 사례

올바른 작업 그룹 크기 선택: 셰이더의 `layout(local_size_x = N)`은 매우 중요합니다. 32 또는 64 크기는 기본 하드웨어 아키텍처와 잘 맞기 때문에 종종 좋은 출발점이지만, 특정 워크로드에 대한 최적의 크기를 찾기 위해 항상 프로파일링을 해야 합니다.
태스크 셰이더를 간결하게 유지: 태스크 셰이더는 강력한 도구이지만 잠재적인 병목 현상이 될 수도 있습니다. 여기서 수행하는 컬링 및 로직은 가능한 한 효율적이어야 합니다. 미리 계산할 수 있다면 느리고 복잡한 계산은 피하세요.
메시릿 크기 최적화: 메시릿당 정점 및 프리미티브 수에는 하드웨어에 따라 최적의 지점이 있습니다. 선언하는 `max_vertices` 및 `max_primitives`는 신중하게 선택해야 합니다. 너무 작으면 작업 그룹 시작 오버헤드가 지배적입니다. 너무 크면 병렬성과 캐시 효율성을 잃게 됩니다.
데이터 일관성이 중요: 태스크 셰이더에서 컬링을 수행할 때, 일관된 접근 패턴을 촉진하도록 메모리에 경계 볼륨 데이터를 배열하세요. 이는 GPU 캐시가 효과적으로 작동하는 데 도움이 됩니다.
언제 사용하지 말아야 할지 알기: 메시 셰이더가 만능 해결책은 아닙니다. 소수의 간단한 객체를 렌더링하는 경우, 메시 파이프라인의 오버헤드가 전통적인 정점 파이프라인보다 느릴 수 있습니다. 대규모 객체 수, 복잡한 절차적 생성, GPU 주도 워크로드와 같이 그들의 강점이 빛나는 곳에서 사용하세요.

결론: 웹 실시간 그래픽의 미래는 바로 지금입니다

태스크 증폭을 갖춘 메시 셰이더 파이프라인은 지난 10년간 실시간 그래픽에서 가장 중요한 발전 중 하나를 대표합니다. 패러다임을 경직된 CPU 관리 프로세스에서 유연한 GPU 주도 프로세스로 전환함으로써, 기하학적 복잡성과 장면 규모에 대한 이전의 장벽을 허물었습니다.

이 기술은 Vulkan, DirectX 12 Ultimate, Metal과 같은 현대 그래픽 API의 방향과 일치하며, 더 이상 고급 네이티브 애플리케이션에 국한되지 않습니다. WebGL에서의 등장은 이전보다 더 상세하고, 동적이며, 몰입감 있는 웹 기반 경험의 새로운 시대를 열어줍니다. 이 새로운 모델을 기꺼이 받아들이려는 개발자에게 창의적인 가능성은 사실상 무한합니다. 전체 세계를 실시간으로 생성할 수 있는 힘이, 처음으로, 말 그대로 웹 브라우저 내에서 여러분의 손끝에 있습니다.