WebGL GPU 메모리 계층적 관리: 다중 레벨 메모리 최적화

고성능 웹 그래픽 분야에서 그래픽 처리 장치(GPU) 메모리의 효율적인 활용은 무엇보다 중요합니다. 웹 애플리케이션이 3D 렌더링, 게임, 복잡한 데이터 시각화와 같은 분야에서 시각적 충실도와 상호 작용성의 한계를 넓혀감에 따라 GPU 메모리에 대한 요구는 극적으로 증가합니다. WebGL은 플러그인 없이 모든 호환 웹 브라우저 내에서 대화형 2D 및 3D 그래픽을 렌더링하기 위한 JavaScript API로, 강력한 기능을 제공하지만 메모리 관리 측면에서도 상당한 어려움을 안겨줍니다. 이 글은 전 세계적으로 더 부드럽고 반응성이 뛰어나며 시각적으로 풍부한 웹 경험을 제공하기 위해 WebGL GPU 메모리 계층적 관리의 정교한 전략, 특히 다중 레벨 메모리 최적화에 초점을 맞춰 자세히 살펴봅니다.

WebGL에서 GPU 메모리의 중요한 역할

대규모 병렬 아키텍처를 갖춘 GPU는 그래픽 렌더링에 탁월합니다. 그러나 렌더링에 필요한 필수 데이터를 저장하기 위해 일반적으로 VRAM(Video Random Access Memory)이라고 하는 전용 메모리에 의존합니다. 여기에는 텍스처, 정점 버퍼, 인덱스 버퍼, 셰이더 프로그램 및 프레임 버퍼 객체가 포함됩니다. 시스템 RAM과 달리 VRAM은 일반적으로 더 빠르고 GPU에 필요한 고대역폭, 병렬 액세스 패턴에 최적화되어 있습니다. GPU 메모리가 병목 현상이 되면 성능이 크게 저하됩니다. 일반적인 증상은 다음과 같습니다.

• 버벅거림 및 프레임 드롭: GPU가 필요한 데이터에 액세스하거나 로드하는 데 어려움을 겪어 일관되지 않은 프레임 속도를 유발합니다.
• 메모리 부족 오류: 심각한 경우 애플리케이션이 사용 가능한 VRAM을 초과하면 충돌하거나 로드되지 않을 수 있습니다.
• 시각적 품질 저하: 개발자는 메모리 제약 조건을 맞추기 위해 텍스처 해상도 또는 모델 복잡성을 줄여야 할 수 있습니다.
• 긴 로딩 시간: 데이터가 시스템 RAM과 VRAM 간에 지속적으로 스왑되어야 하므로 초기 로딩 시간 및 후속 에셋 로딩 시간이 길어집니다.

글로벌 사용자를 위해 이러한 문제는 더욱 증폭됩니다. 전 세계 사용자는 고성능 워크스테이션부터 제한된 VRAM을 가진 저사양 모바일 장치에 이르기까지 다양한 장치에서 웹 콘텐츠에 액세스합니다. 따라서 효과적인 메모리 관리는 단순히 최고의 성능을 달성하는 것뿐만 아니라 다양한 하드웨어 기능 전반에 걸쳐 접근성과 일관된 경험을 보장하는 것입니다.

GPU 메모리 계층 구조 이해

GPU 메모리 최적화 맥락에서 "계층적 관리"라는 용어는 다른 수준의 접근성 및 성능에 걸쳐 메모리 리소스를 구성하고 제어하는 것을 의미합니다. GPU 자체에는 기본 VRAM이 있지만, WebGL의 전체 메모리 환경은 이 전용 풀 이상을 포함합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• GPU VRAM: GPU가 액세스할 수 있는 가장 빠르고 직접적인 메모리입니다. 이것은 가장 중요하지만 가장 제한적인 리소스이기도 합니다.
• 시스템 RAM(호스트 메모리): 컴퓨터의 메인 메모리입니다. GPU가 사용하려면 시스템 RAM에서 VRAM으로 데이터를 전송해야 합니다. 이 전송에는 지연 시간 및 대역폭 비용이 발생합니다.
• CPU 캐시/레지스터: CPU에서 직접 액세스할 수 있는 매우 빠르고 작은 메모리입니다. 직접적인 GPU 메모리는 아니지만, CPU에서 데이터를 효율적으로 준비하면 GPU 메모리 사용에 간접적으로 도움이 될 수 있습니다.

다중 레벨 메모리 최적화 전략은 데이터 전송 및 액세스 지연 시간과 관련된 성능 페널티를 최소화하기 위해 이러한 수준에 걸쳐 데이터를 전략적으로 배치하고 관리하는 것을 목표로 합니다. 목표는 가장 빠른 메모리(VRAM)에 자주 액세스하는 고우선순위 데이터를 유지하면서 느린 계층에서 덜 중요하거나 드물게 액세스하는 데이터를 지능적으로 관리하는 것입니다.

WebGL에서 다중 레벨 메모리 최적화의 핵심 원칙

WebGL에서 다중 레벨 메모리 최적화를 구현하려면 렌더링 파이프라인, 데이터 구조 및 리소스 수명 주기에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 주요 원칙은 다음과 같습니다.

1. 데이터 우선순위 지정 및 핫/콜드 데이터 분석

모든 데이터가 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. 일부 에셋은 지속적으로 사용되지만(예: 핵심 셰이더, 자주 표시되는 텍스처), 다른 에셋은 간헐적으로 사용됩니다(예: 로딩 화면, 현재 표시되지 않는 캐릭터 모델). 데이터를 "핫"(자주 액세스됨) 및 "콜드"(드물게 액세스됨)로 식별하고 분류하는 것이 첫 번째 단계입니다.

• 핫 데이터: 이상적으로는 VRAM에 있어야 합니다.
• 콜드 데이터: 시스템 RAM에 보관하고 필요할 때만 VRAM으로 전송할 수 있습니다. 여기에는 압축된 에셋 압축 해제 또는 사용하지 않을 때 VRAM에서 할당 해제하는 작업이 포함될 수 있습니다.

2. 효율적인 데이터 구조 및 형식

데이터가 구조화되고 형식이 지정되는 방식은 메모리 사용량 및 액세스 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 텍스처 압축: GPU 네이티브 텍스처 압축 형식(브라우저/GPU 지원에 따라 ASTC, ETC2, S3TC/DXT 등)을 사용하면 시각적 품질 손실이 최소화되면서 VRAM 사용량을 대폭 줄일 수 있습니다.
• 정점 데이터 최적화: 정점 속성(위치, 법선, UV, 색상)을 가장 작은 유효 데이터 유형(예: 가능한 경우 UV의 경우 Uint16Array, 위치의 경우 Float32Array)으로 팩하고 효율적으로 인터리빙하면 버퍼 크기를 줄이고 캐시 일관성을 개선할 수 있습니다.
• 데이터 레이아웃: GPU 친화적인 레이아웃(예: 구조체 배열 - AOS 대 배열 구조체 - SOA)으로 데이터를 저장하면 액세스 패턴에 따라 성능이 향상될 수 있습니다.

3. 리소스 풀링 및 재사용

GPU 리소스(텍스처, 버퍼, 프레임 버퍼)를 생성하고 삭제하는 것은 CPU 오버헤드 및 잠재적 메모리 파편화 측면에서 비용이 많이 드는 작업일 수 있습니다. 풀링 메커니즘을 구현하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 텍스처 아틀라스: 여러 개의 작은 텍스처를 하나의 더 큰 텍스처로 결합하면 텍스처 바인딩 수가 줄어들어 상당한 성능 최적화가 이루어집니다. 또한 VRAM 사용량을 통합합니다.
• 버퍼 재사용: 유사한 데이터를 위해 사전 할당된 버퍼 풀을 유지하면 반복적인 할당/할당 해제 주기를 피할 수 있습니다.
• 프레임 버퍼 캐싱: 렌더링 대상 텍스처에 대한 프레임 버퍼 객체를 재사용하면 메모리를 절약하고 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

4. 스트리밍 및 비동기 로딩

에셋 로딩 중에 메인 스레드가 멈추거나 상당한 버벅거림을 유발하는 것을 방지하려면 데이터를 비동기적으로 스트리밍해야 합니다. 이는 종종 다음을 포함합니다.

• 청크 단위 로딩: 대규모 에셋을 순차적으로 로드하고 처리할 수 있는 더 작은 조각으로 나눕니다.
• 점진적 로딩: 에셋의 저해상도 버전을 먼저 로드한 다음, 사용 가능해지고 메모리에 적합하면 고해상도 버전을 점진적으로 로드합니다.
• 백그라운드 스레드: Web Worker를 활용하여 메인 스레드 외부에서 데이터 압축 해제, 형식 변환 및 초기 로딩을 처리합니다.

5. 메모리 예산 책정 및 컬링

다양한 유형의 에셋에 대한 명확한 메모리 예산을 설정하고 더 이상 필요하지 않은 리소스를 적극적으로 컬링하는 것은 메모리 부족을 방지하는 데 중요합니다.

• 가시성 컬링: 카메라에 보이지 않는 객체는 렌더링하지 않습니다. 이것은 표준 관행이지만, 메모리가 부족할 경우 언로드 후보가 될 수 있는 관련 GPU 리소스(예: 텍스처 또는 정점 데이터)를 의미할 수도 있습니다.
• 상세 수준(LOD): 멀리 떨어진 객체에 대해 더 단순한 모델과 저해상도 텍스처를 사용합니다. 이는 메모리 요구 사항을 직접적으로 줄입니다.
• 사용하지 않는 에셋 언로드: VRAM에서 한동안 액세스되지 않은 에셋을 언로드하여 새 에셋을 위한 공간을 확보하는 LRU(Least Recently Used)와 같은 제거 정책을 구현합니다.

고급 계층적 메모리 관리 기법

기본 원칙을 넘어서, 정교한 계층적 관리는 메모리 수명 주기 및 배치에 대한 더 복잡한 제어를 포함합니다.

1. 스테이지별 메모리 전송

시스템 RAM에서 VRAM으로의 전송은 병목 현상이 될 수 있습니다. 매우 큰 데이터 세트의 경우 스테이지별 접근 방식이 유용할 수 있습니다.

• CPU 측 스테이징 버퍼: 업로드를 위해 WebGLBuffer에 직접 쓰기보다 데이터를 먼저 시스템 RAM의 스테이징 버퍼에 배치할 수 있습니다. 이 버퍼는 CPU 쓰기에 최적화될 수 있습니다.
• GPU 측 스테이징 버퍼: 일부 최신 GPU 아키텍처는 VRAM 자체 내에서 명시적인 스테이징 버퍼를 지원하여 최종 배치 전에 중간 데이터 조작을 허용합니다. WebGL은 이에 대한 직접적인 제어가 제한적이지만, 개발자는 WebGPU 또는 확장을 통해 더 고급 스테이지별 작업을 위해 컴퓨팅 셰이더를 활용할 수 있습니다.

여기서 핵심은 오버헤드를 최소화하기 위해 전송을 일괄 처리하는 것입니다. 데이터를 자주 적은 조각으로 업로드하는 대신, 시스템 RAM에 데이터를 누적하고 더 큰 덩어리를 덜 자주 업로드합니다.

2. 동적 리소스를 위한 메모리 풀

입자, 임시 렌더링 대상 또는 프레임별 데이터와 같은 동적 리소스는 수명이 짧은 경우가 많습니다. 이러한 리소스를 효율적으로 관리하려면 전용 메모리 풀이 필요합니다.

• 동적 버퍼 풀: VRAM에 큰 버퍼를 사전 할당합니다. 동적 리소스에 메모리가 필요한 경우 풀에서 섹션을 잘라냅니다. 리소스가 더 이상 필요하지 않으면 해당 섹션을 사용 가능으로 표시합니다. 이렇게 하면 비용이 많이 들 수 있는 gl.bufferData 호출과 DYNAMIC_DRAW 사용을 피할 수 있습니다.
• 임시 텍스처 풀: 버퍼와 마찬가지로 임시 텍스처 풀을 관리하여 중간 렌더링 패스에 사용할 수 있습니다.

WEBGL_multi_draw와 같은 확장 기능의 사용을 고려하여 많은 작은 객체를 효율적으로 렌더링하는 것이 좋습니다. 이는 드로우 콜 오버헤드를 줄여 더 많은 메모리를 에셋에 할당할 수 있도록 함으로써 간접적으로 메모리를 최적화할 수 있기 때문입니다.

3. 텍스처 스트리밍 및 밉맵 레벨

밉맵은 객체가 멀리서 보일 때 시각적 품질과 성능을 향상시키는 데 사용되는 텍스처의 사전 계산된 축소 버전입니다. 지능적인 밉맵 관리는 계층적 텍스처 최적화의 초석입니다.

• 자동 밉맵 생성: gl.generateMipmap()은 필수입니다.
• 특정 밉 레벨 스트리밍: 매우 큰 텍스처의 경우 고해상도 밉 레벨만 VRAM에 로드하고 필요에 따라 저해상도 밉을 스트리밍하는 것이 유리할 수 있습니다. 이것은 전용 에셋 스트리밍 시스템에 의해 관리되는 경우가 많은 복잡한 기술이며 완전한 제어를 위해서는 사용자 정의 셰이더 로직이나 확장이 필요할 수 있습니다.
• 이방성 필터링: 주로 시각적 품질 설정이지만, 잘 관리된 밉맵 체인에서 이점을 얻습니다. 이방성 필터링이 활성화되어 있을 때 밉맵을 완전히 비활성화하지 않도록 하십시오.

4. 사용 힌트가 있는 버퍼 관리

WebGL 버퍼(gl.createBuffer())를 생성할 때 사용 힌트(예: STATIC_DRAW, DYNAMIC_DRAW, STREAM_DRAW)를 제공합니다. 이러한 힌트를 이해하는 것은 브라우저와 GPU 드라이버가 메모리 할당 및 액세스 패턴을 최적화하는 데 중요합니다.

• STATIC_DRAW: 데이터는 한 번 업로드되고 여러 번 읽습니다. 변경되지 않는 기하학 및 텍스처에 이상적입니다.
• DYNAMIC_DRAW: 데이터는 자주 변경되고 여러 번 그려집니다. 이는 종종 데이터가 VRAM에 있음을 의미하지만 CPU에서 업데이트할 수 있습니다.
• STREAM_DRAW: 데이터는 한 번 설정되고 몇 번만 사용됩니다. 이는 임시 데이터이거나 단일 프레임에 사용됨을 시사할 수 있습니다.

드라이버는 이러한 힌트를 사용하여 버퍼를 VRAM에 완전히 배치할지, 시스템 RAM에 복사본을 유지할지, 전용 쓰기 결합 메모리 영역을 사용할지 결정할 수 있습니다.

5. 프레임 버퍼 객체(FBO) 및 렌더-투-텍스처 전략

FBO를 사용하면 기본 캔버스 대신 텍스처에 렌더링할 수 있습니다. 이는 많은 고급 효과(후처리, 그림자, 반사)에 필수적이지만 상당한 VRAM을 소비할 수 있습니다.

• FBO 및 텍스처 재사용: 풀링에서 언급했듯이 FBO 및 관련 렌더링 대상 텍스처를 불필요하게 생성하고 파괴하는 것을 피하십시오.
• 적절한 텍스처 형식: 렌더링 대상에 대해 가장 작은 적합한 텍스처 형식(예: RGBA8 대신 (정밀도가 허용하는 경우) RGBA4 또는 RGB5_A1)을 사용합니다.
• 깊이/스텐실 정밀도: 깊이 버퍼가 필요한 경우 DEPTH_COMPONENT32F 대신 DEPTH_COMPONENT16으로 충분한지 고려하십시오.

실제 구현 전략 및 예시

이러한 기법을 구현하려면 종종 강력한 에셋 관리 시스템이 필요합니다. 몇 가지 시나리오를 고려해 봅시다.

시나리오 1: 글로벌 전자 상거래 3D 제품 뷰어

과제: 상세한 텍스처가 있는 고해상도 3D 제품 모델을 표시해야 합니다. 전 세계 사용자가 다양한 장치에서 액세스합니다.

최적화 전략:

• 상세 수준(LOD): 기본적으로 저폴리곤 모델과 저해상도 텍스처를 로드합니다. 사용자가 확대하거나 상호 작용함에 따라 고해상도 LOD 및 텍스처를 스트리밍합니다.
• 텍스처 압축: ASTC 또는 ETC2를 모든 텍스처에 사용하고, 대상 장치 또는 네트워크 조건에 따라 다른 품질 수준을 제공합니다.
• 메모리 예산: 제품 뷰어에 대한 엄격한 VRAM 예산을 설정합니다. 예산 초과 시 LOD 또는 텍스처 해상도를 자동으로 다운그레이드합니다.
• 비동기 로딩: 모든 에셋을 비동기적으로 로드하고 진행률 표시기를 표시합니다.

예: 소파를 전시하는 가구 회사. 모바일 장치에서는 512x512 압축 텍스처가 있는 저폴리곤 모델이 로드됩니다. 데스크톱에서는 사용자가 확대함에 따라 2048x2048 압축 텍스처가 있는 고폴리곤 모델이 스트리밍됩니다. 이렇게 하면 어디서든 합리적인 성능을 보장하는 동시에 이를 감당할 수 있는 사용자에게는 프리미엄 시각 효과를 제공합니다.

시나리오 2: 웹 실시간 전략 게임

과제: 많은 유닛, 복잡한 환경 및 효과를 동시에 렌더링해야 합니다. 게임 플레이에는 성능이 중요합니다.

최적화 전략:

• 인스턴싱: gl.drawElementsInstanced 또는 gl.drawArraysInstanced를 사용하여 단일 드로우 콜에서 다른 변환으로 동일한 메쉬(예: 나무 또는 유닛)를 많이 렌더링합니다. 이는 정점 데이터에 필요한 VRAM을 크게 줄이고 드로우 콜 효율성을 향상시킵니다.
• 텍스처 아틀라스: 유사한 객체(예: 모든 유닛 텍스처, 모든 건물 텍스처)의 텍스처를 큰 아틀라스로 결합합니다.
• 동적 버퍼 풀: 매 프레임 새 버퍼를 할당하는 대신 동적 풀에서 프레임당 데이터(예: 인스턴싱된 메쉬의 변환)를 관리합니다.
• 셰이더 최적화: 셰이더 프로그램을 간결하게 유지합니다. 사용되지 않는 셰이더 변형은 컴파일된 형식이 VRAM에 상주하지 않아야 합니다.
• 글로벌 에셋 관리: 텍스처 및 버퍼에 대한 LRU 캐시를 구현합니다. VRAM이 거의 꽉 차면 최근에 사용되지 않은 에셋을 언로드합니다.

예: 화면에 수백 명의 병사가 등장하는 게임에서 각 병사에 대해 별도의 정점 버퍼와 텍스처를 갖는 대신, 단일 더 큰 버퍼와 텍스처 아틀라스에서 인스턴싱합니다. 이렇게 하면 VRAM 사용량과 드로우 콜 오버헤드가 크게 줄어듭니다.

시나리오 3: 대규모 데이터 세트의 데이터 시각화

과제: 복잡한 기하학 및 동적 업데이트가 가능한 수백만 개의 데이터 포인트를 시각화합니다.

최적화 전략:

• GPU 컴퓨팅(사용 가능/필요한 경우): 매우 큰 데이터 세트에 복잡한 계산이 필요한 경우 WebGPU 또는 WebGL 컴퓨팅 셰이더 확장을 사용하여 GPU에서 직접 계산을 수행하여 CPU로의 데이터 전송을 줄이는 것을 고려하십시오.
• VAO 및 버퍼 관리: Vertex Array Object(VAO)를 사용하여 정점 버퍼 구성을 그룹화합니다. 데이터가 자주 업데이트되면 DYNAMIC_DRAW를 사용하되, 데이터 인터리빙을 효율적으로 하여 업데이트 크기를 최소화하는 것을 고려하십시오.
• 데이터 스트리밍: 현재 뷰포트에서 보이는 데이터 또는 현재 상호 작용과 관련된 데이터만 로드합니다.
• 포인트 스프라이트/저폴리곤 메쉬: 복잡한 메쉬 대신 간단한 기하학(예: 점 또는 빌보드)으로 밀집된 데이터 포인트를 나타냅니다.

예: 전 세계 날씨 패턴 시각화. 바람 흐름을 위한 수백만 개의 개별 입자를 렌더링하는 대신, GPU에서 입자가 업데이트되는 입자 시스템을 사용합니다. 입자 자체(위치, 색상)를 렌더링하는 데 필요한 필수 정점 버퍼 데이터만 VRAM에 있으면 됩니다.

메모리 최적화를 위한 도구 및 디버깅

적절한 도구와 디버깅 기법 없이는 효과적인 메모리 관리가 불가능합니다.

• 브라우저 개발자 도구:
• Chrome: Performance 탭을 사용하여 GPU 메모리 사용량을 프로파일링할 수 있습니다. Memory 탭은 힙 스냅샷을 캡처할 수 있지만, 직접적인 VRAM 검사는 제한적입니다.
• Firefox: Performance 모니터에는 GPU 메모리 메트릭이 포함됩니다.
• 사용자 지정 메모리 카운터: 생성하는 텍스처, 버퍼 및 기타 GPU 리소스의 크기를 추적하기 위해 자체 JavaScript 카운터를 구현합니다. 애플리케이션의 메모리 사용량을 이해하기 위해 주기적으로 기록합니다.
• 메모리 프로파일러: 에셋 로딩 파이프라인에 후킹하여 로드되는 리소스의 크기와 유형을 보고하는 라이브러리 또는 사용자 지정 스크립트입니다.
• WebGL Inspector 도구: RenderDoc 또는 PIX(주로 네이티브 개발용)와 같은 도구는 때때로 WebGL 호출 및 리소스 사용량을 분석하기 위해 브라우저 확장 프로그램 또는 특정 설정과 함께 사용될 수 있습니다.

주요 디버깅 질문:

• 총 VRAM 사용량은 얼마입니까?
• 어떤 리소스가 가장 많은 VRAM을 차지하고 있습니까?
• 필요하지 않을 때 리소스가 해제됩니까?
• 자주 발생하는 과도한 메모리 할당/할당 해제가 있습니까?
• 텍스처 압축이 VRAM 및 시각적 품질에 미치는 영향은 무엇입니까?

WebGL 및 GPU 메모리 관리의 미래

WebGL은 우리에게 유용했지만, 웹 그래픽 환경은 계속 발전하고 있습니다. WebGL의 후속 제품인 WebGPU는 GPU 하드웨어에 대한 더 낮은 수준의 액세스와 더 통합된 메모리 모델을 제공하는 더 현대적인 API를 제공합니다. WebGPU를 사용하면 개발자는 메모리 할당, 버퍼 관리 및 동기화에 대해 더 세밀하게 제어할 수 있어 잠재적으로 더욱 정교한 계층적 메모리 최적화 기법을 가능하게 할 것입니다. 그러나 WebGL은 상당 기간 동안 관련성을 유지할 것이며, 이를 메모리 관리하는 방법을 마스터하는 것은 여전히 중요한 기술입니다.

결론: 성능을 위한 글로벌 명령

WebGL GPU 메모리 계층적 관리 및 다중 레벨 메모리 최적화는 단순한 기술적 세부 사항이 아닙니다. 전 세계 사용자를 대상으로 고품질의 접근 가능하며 성능이 뛰어난 웹 경험을 제공하는 데 필수적입니다. GPU 메모리의 미묘한 차이를 이해하고, 데이터를 우선시하고, 효율적인 구조를 사용하고, 스트리밍 및 풀링과 같은 고급 기법을 활용함으로써 개발자는 일반적인 성능 병목 현상을 극복할 수 있습니다. 다양한 하드웨어 기능과 전 세계 네트워크 조건에 적응하는 능력은 이러한 최적화 전략에 달려 있습니다. 웹 그래픽이 계속 발전함에 따라 이러한 메모리 관리 원칙을 마스터하는 것은 진정으로 매력적이고 보편적인 웹 애플리케이션을 만드는 데 있어 핵심적인 차별화 요소가 될 것입니다.

실행 가능한 통찰력:

• 브라우저 개발자 도구를 사용하여 현재 VRAM 사용량을 감사합니다. 가장 큰 소비자를 식별합니다.
• 적절한 모든 에셋에 대해 텍스처 압축을 구현합니다.
• 에셋 로딩 및 언로드 전략을 검토합니다. 리소스가 수명 주기 동안 효과적으로 관리됩니까?
• 복잡한 장면에서 메모리 압력을 줄이기 위해 LOD 및 컬링을 고려합니다.
• 자주 생성/파괴되는 동적 객체에 대한 리소스 풀링을 조사합니다.
• 메모리 제어를 위한 새로운 경로를 제공할 WebGPU가 성숙함에 따라 정보를 얻으십시오.

GPU 메모리를 사전에 해결함으로써 WebGL 애플리케이션이 시각적으로 인상적일 뿐만 아니라 전 세계 사용자가 장치나 위치에 관계없이 강력하고 성능이 뛰어나도록 보장할 수 있습니다.