WebGPU 프로그래밍: 고성능 그래픽 및 컴퓨트 셰이더

WebGPU는 웹을 위한 차세대 그래픽 및 컴퓨트 API로, 이전 버전인 WebGL에 비해 현대적인 기능과 향상된 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 개발자는 GPU의 성능을 그래픽 렌더링과 범용 계산에 활용하여 웹 애플리케이션의 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

WebGPU란 무엇입니까?

WebGPU는 단순한 그래픽 API 그 이상입니다. 브라우저 내에서 고성능 컴퓨팅으로 가는 관문입니다. 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 현대적인 API: 현대적인 GPU 아키텍처에 맞춰 설계되었으며 해당 기능 활용.
• 성능: GPU에 대한 낮은 수준의 액세스를 제공하여 최적화된 렌더링 및 컴퓨팅 작업 가능.
• 크로스 플랫폼: 다양한 운영 체제 및 브라우저에서 작동하여 일관된 개발 경험 제공.
• 컴퓨트 셰이더: GPU에서 범용 계산을 활성화하여 이미지 처리, 물리 시뮬레이션 및 머신 러닝과 같은 작업 가속화.
• WGSL(WebGPU Shading Language): WebGPU를 위해 특별히 설계된 새로운 셰이딩 언어로, GLSL에 비해 향상된 안전성과 표현력 제공.

WebGPU vs. WebGL

WebGL은 수년 동안 웹 그래픽의 표준이었지만 이전 OpenGL ES 사양을 기반으로 하므로 성능 및 기능 측면에서 제한적일 수 있습니다. WebGPU는 다음과 같은 방법으로 이러한 제한 사항을 해결합니다.

• 명시적 제어: 개발자에게 GPU 리소스 및 메모리 관리에 대한 더 직접적인 제어 제공.
• 비동기 작업: 병렬 실행을 허용하고 CPU 오버헤드 감소.
• 현대적인 기능: 컴퓨트 셰이더, 레이 트레이싱(확장 기능을 통해) 및 고급 텍스처 형식과 같은 현대적인 렌더링 기술 지원.
• 드라이버 오버헤드 감소: 드라이버 오버헤드를 최소화하고 전반적인 성능 향상.

WebGPU 시작하기

WebGPU로 프로그래밍을 시작하려면 API를 지원하는 브라우저가 필요합니다. Chrome, Firefox 및 Safari (Technology Preview)에는 부분적 또는 전체 구현이 있습니다. 다음은 관련 단계에 대한 기본 개요입니다.

1. 어댑터 요청: 어댑터는 물리적 GPU 또는 소프트웨어 구현을 나타냅니다.
2. 장치 요청: 장치는 리소스를 생성하고 명령을 실행하는 데 사용되는 GPU의 논리적 표현입니다.
3. 셰이더 생성: 셰이더는 GPU에서 실행되고 렌더링 또는 컴퓨팅 작업을 수행하는 프로그램입니다. WGSL로 작성됩니다.
4. 버퍼 및 텍스처 생성: 버퍼는 정점 데이터, 균일 데이터 및 셰이더에서 사용되는 기타 데이터를 저장합니다. 텍스처는 이미지 데이터를 저장합니다.
5. 렌더 파이프라인 또는 컴퓨트 파이프라인 생성: 파이프라인은 사용할 셰이더, 입력 및 출력 데이터 형식 및 기타 매개 변수를 포함하여 렌더링 또는 계산에 관련된 단계를 정의합니다.
6. 명령 인코더 생성: 명령 인코더는 GPU에서 실행할 명령을 기록합니다.
7. 명령 제출: 명령은 실행을 위해 장치에 제출됩니다.

예: 기본 삼각형 렌더링

다음은 WebGPU를 사용하여 삼각형을 렌더링하는 방법의 간단한 예입니다 (간결성을 위해 의사 코드를 사용).

// 1. 어댑터 및 장치 요청
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. 셰이더 생성 (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); // 빨간색
  }
`;

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

// 3. 정점 버퍼 생성
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // 상단
  -0.5, -0.5, // 하단 왼쪽
  0.5, -0.5   // 하단 오른쪽
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // 즉시 쓰기를 위해 생성 시 매핑됨
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. 렌더 파이프라인 생성
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 바이트 (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // 예제 형식, 캔버스에 따라 다름
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // 삼각형 그리기
  },
  layout: 'auto' // 자동 레이아웃 생성
});

// 5. 캔버스 컨텍스트 가져오기
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // 예제 형식

// 6. 렌더 패스
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 }, // 검은색으로 지우기
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

이 예제는 간단한 삼각형을 렌더링하는 데 관련된 기본 단계를 보여줍니다. 실제 애플리케이션에는 더 복잡한 셰이더, 데이터 구조 및 렌더링 기술이 포함됩니다. 예제의 `bgra8unorm` 형식은 일반적인 형식이지만 올바른 렌더링을 위해 캔버스 형식과 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다. 특정 환경에 따라 조정해야 할 수도 있습니다.

WebGPU의 컴퓨트 셰이더

WebGPU의 가장 강력한 기능 중 하나는 컴퓨트 셰이더에 대한 지원입니다. 컴퓨트 셰이더를 사용하면 GPU에서 범용 계산을 수행할 수 있으므로 병렬 처리에 적합한 작업을 크게 가속화할 수 있습니다.

컴퓨트 셰이더 사용 사례

• 이미지 처리: 필터 적용, 색상 조정 수행 및 텍스처 생성.
• 물리 시뮬레이션: 입자 이동 계산, 유체 역학 시뮬레이션 및 방정식 해결.
• 머신 러닝: 신경망 훈련, 추론 수행 및 데이터 처리.
• 데이터 처리: 대규모 데이터 세트 정렬, 필터링 및 변환.

예: 간단한 컴퓨트 셰이더 (두 배열 추가)

이 예제는 두 개의 배열을 함께 추가하는 간단한 컴퓨트 셰이더를 보여줍니다. 두 개의 Float32Array 버퍼를 입력으로 전달하고 결과를 저장할 세 번째 버퍼를 전달한다고 가정합니다.

// WGSL 셰이더
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) // 작업 그룹 크기: 성능에 매우 중요함
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript 코드
const arrayLength = 256; // 단순성을 위해 작업 그룹 크기의 배수여야 함

// 입력 버퍼 생성
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"
  }
});

// 바인드 그룹 레이아웃 및 바인드 그룹 생성 (셰이더에 데이터 전달에 중요함)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // 중요: 파이프라인의 레이아웃 사용
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// 컴퓨트 패스 디스패치
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // 작업 디스패치
passEncoder.end();

// 결과를 읽을 수 있는 버퍼에 복사
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// 명령 제출
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// 결과 읽기
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

이 예에서:

• 두 입력 배열의 요소를 추가하고 결과를 출력 배열에 저장하는 WGSL 컴퓨트 셰이더를 정의합니다.
• GPU에 세 개의 스토리지 버퍼를 생성합니다. 두 개는 입력 배열용이고 하나는 출력용입니다.
• 컴퓨트 셰이더와 해당 진입점을 지정하는 컴퓨트 파이프라인을 생성합니다.
• 버퍼를 셰이더의 입력 및 출력 변수와 연결하는 바인드 그룹을 만듭니다.
• 실행할 작업 그룹 수를 지정하여 컴퓨트 셰이더를 디스패치합니다. 셰이더의 `workgroup_size`와 `dispatchWorkgroups` 매개변수는 올바른 실행을 위해 정렬되어야 합니다. `arrayLength`가 `workgroup_size` (이 경우 64)의 배수가 아닌 경우 셰이더에서 에지 케이스 처리가 필요합니다.
• 예제에서는 검사를 위해 결과 버퍼를 GPU에서 CPU로 복사합니다.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL은 WebGPU를 위해 설계된 셰이딩 언어입니다. 최신적이고 안전하며 표현력이 뛰어난 언어로, GLSL (WebGL에서 사용하는 셰이딩 언어)에 비해 몇 가지 장점을 제공합니다.

• 안전성: WGSL은 메모리 안전하도록 설계되었으며 일반적인 셰이더 오류를 방지합니다.
• 표현력: WGSL은 광범위한 데이터 유형 및 작업을 지원하여 복잡한 셰이더 논리를 허용합니다.
• 이식성: WGSL은 다양한 GPU 아키텍처에서 이식 가능하도록 설계되었습니다.
• 통합: WGSL은 WebGPU API와 긴밀하게 통합되어 원활한 개발 경험을 제공합니다.

WGSL의 주요 기능

• 강력한 타이핑: WGSL은 강력한 형식의 언어이므로 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 명시적 메모리 관리: WGSL은 명시적 메모리 관리가 필요하므로 개발자가 GPU 리소스를 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.
• 내장 함수: WGSL은 일반적인 그래픽 및 컴퓨팅 작업을 수행하기 위한 다양한 내장 함수 세트를 제공합니다.
• 사용자 정의 데이터 구조: WGSL을 사용하면 개발자가 데이터를 저장하고 조작하기 위한 사용자 정의 데이터 구조를 정의할 수 있습니다.

예: WGSL 함수

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

성능 고려 사항

WebGPU는 WebGL에 비해 상당한 성능 향상을 제공하지만 해당 기능을 최대한 활용하려면 코드를 최적화하는 것이 중요합니다. 다음은 몇 가지 주요 성능 고려 사항입니다.

• CPU-GPU 통신 최소화: CPU와 GPU 간에 전송되는 데이터 양을 줄입니다. 버퍼와 텍스처를 사용하여 GPU에 데이터를 저장하고 빈번한 업데이트를 피하십시오.
• 셰이더 최적화: 명령 및 메모리 액세스 수를 최소화하는 효율적인 셰이더를 작성하십시오. 프로파일링 도구를 사용하여 병목 현상을 식별하십시오.
• 인스턴스화 사용: 인스턴스화를 사용하여 다른 변환을 사용하여 동일한 개체의 여러 복사본을 렌더링합니다. 이렇게 하면 그리기 호출 수를 크게 줄일 수 있습니다.
• 배치 그리기 호출: 여러 그리기 호출을 함께 배치하여 GPU에 명령을 제출하는 오버헤드를 줄입니다.
• 적절한 데이터 형식 선택: GPU가 처리하기에 효율적인 데이터 형식을 선택합니다. 예를 들어 가능한 경우 반 정밀도 부동 소수점 숫자 (f16)를 사용하십시오.
• 작업 그룹 크기 최적화: 올바른 작업 그룹 크기 선택은 컴퓨트 셰이더 성능에 큰 영향을 미칩니다. 대상 GPU 아키텍처에 맞는 크기를 선택하십시오.

크로스 플랫폼 개발

WebGPU는 크로스 플랫폼으로 설계되었지만 다양한 브라우저와 운영 체제 간에 약간의 차이가 있습니다. 다음은 크로스 플랫폼 개발에 대한 몇 가지 팁입니다.

• 여러 브라우저에서 테스트: 다양한 브라우저에서 애플리케이션을 테스트하여 올바르게 작동하는지 확인하십시오.
• 기능 감지 사용: 기능 감지를 사용하여 특정 기능의 가용성을 확인하고 그에 따라 코드를 조정합니다.
• 장치 제한 처리: 다양한 GPU 및 브라우저에서 부과하는 장치 제한을 숙지하십시오. 예를 들어 최대 텍스처 크기가 다를 수 있습니다.
• 크로스 플랫폼 프레임워크 사용: Babylon.js, Three.js 또는 PixiJS와 같은 크로스 플랫폼 프레임워크를 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 프레임워크는 다양한 플랫폼 간의 차이점을 추상화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

WebGPU 애플리케이션 디버깅

WebGPU 애플리케이션을 디버깅하는 것은 어려울 수 있지만 도움이 될 수 있는 몇 가지 도구 및 기술이 있습니다.

• 브라우저 개발자 도구: 브라우저의 개발자 도구를 사용하여 버퍼, 텍스처 및 셰이더와 같은 WebGPU 리소스를 검사합니다.
• WebGPU 유효성 검사 레이어: WebGPU 유효성 검사 레이어를 활성화하여 범위를 벗어난 메모리 액세스 및 잘못된 셰이더 구문과 같은 일반적인 오류를 포착합니다.
• 그래픽 디버거: RenderDoc 또는 NSight Graphics와 같은 그래픽 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 실행하고 GPU 상태를 검사하며 성능을 프로파일링합니다. 이러한 도구는 셰이더 실행 및 메모리 사용에 대한 자세한 정보를 제공하는 경우가 많습니다.
• 로깅: 코드에 로깅 문을 추가하여 실행 흐름과 변수 값을 추적합니다. 그러나 과도한 로깅은 특히 셰이더에서 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

고급 기술

WebGPU의 기본 사항을 잘 이해했으면 고급 기술을 탐색하여 더욱 정교한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

• 렌더링과의 컴퓨트 셰이더 상호 운용성: 데이터 사전 처리 또는 텍스처 생성에 컴퓨트 셰이더를 사용하고 시각화를 위해 기존 렌더링 파이프라인을 결합합니다.
• 레이 트레이싱 (확장 기능을 통해): 레이 트레이싱을 사용하여 사실적인 조명 및 반사를 만듭니다. WebGPU의 레이 트레이싱 기능은 일반적으로 브라우저 확장을 통해 노출됩니다.
• 지오메트리 셰이더: 지오메트리 셰이더를 사용하여 GPU에서 새 지오메트리를 생성합니다.
• 테셀레이션 셰이더: 테셀레이션 셰이더를 사용하여 표면을 세분화하고 더 자세한 지오메트리를 만듭니다.

WebGPU의 실제 애플리케이션

WebGPU는 이미 다음을 포함하여 다양한 실제 애플리케이션에서 사용되고 있습니다.

• 게임: 브라우저에서 실행되는 고성능 3D 게임 만들기.
• 데이터 시각화: 대규모 데이터 세트를 대화형 3D 환경에서 시각화.
• 과학 시뮬레이션: 유체 역학 및 기후 모델과 같은 복잡한 물리적 현상 시뮬레이션.
• 머신 러닝: 브라우저에서 머신 러닝 모델 훈련 및 배포.
• CAD/CAM: 컴퓨터 지원 설계 및 제조 애플리케이션 개발.

예를 들어 지리 정보 시스템 (GIS) 애플리케이션을 고려하십시오. WebGPU를 사용하여 GIS는 다양한 소스의 실시간 데이터 업데이트를 통합하여 고해상도로 복잡한 3D 지형 모델을 렌더링할 수 있습니다. 이는 도시 계획, 재해 관리 및 환경 모니터링에 특히 유용하며 전 세계 전문가가 하드웨어 기능에 관계없이 데이터가 풍부한 시각화에 협업할 수 있도록 합니다.

WebGPU의 미래

WebGPU는 비교적 새로운 기술이지만 웹 그래픽 및 컴퓨팅에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다. API가 성숙되고 더 많은 브라우저가 이를 채택함에 따라 훨씬 더 혁신적인 애플리케이션이 등장할 것으로 예상할 수 있습니다.

WebGPU의 향후 개발에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 성능 향상: API 및 기본 구현에 대한 지속적인 최적화는 성능을 더욱 향상시킬 것입니다.
• 새로운 기능: 레이 트레이싱 및 메시 셰이더와 같은 새로운 기능이 API에 추가될 것입니다.
• 더 넓은 채택: 브라우저 및 개발자의 WebGPU 채택이 확대되면 더 큰 도구 및 리소스 생태계가 생겨날 것입니다.
• 표준화: 지속적인 표준화 노력은 WebGPU가 일관되고 이식 가능한 API로 유지되도록 보장할 것입니다.

결론

WebGPU는 웹 애플리케이션을 위한 GPU의 잠재력을 최대한 활용하는 강력한 새 API입니다. 현대적인 기능, 향상된 성능 및 컴퓨트 셰이더 지원을 제공함으로써 WebGPU를 통해 개발자는 멋진 그래픽을 만들고 광범위한 컴퓨팅 집약적인 작업을 가속화할 수 있습니다. 게임, 데이터 시각화 또는 과학 시뮬레이션을 구축하든 WebGPU는 반드시 탐색해야 할 기술입니다.

이 소개를 통해 시작할 수 있지만 WebGPU를 마스터하려면 지속적인 학습과 실험이 중요합니다. 이 흥미로운 기술의 성능을 최대한 활용하려면 최신 사양, 예제 및 커뮤니티 토론으로 업데이트를 유지하십시오. WebGPU 표준은 빠르게 진화하고 있으므로 새로운 기능이 도입되고 모범 사례가 나타날 때 코드를 조정할 준비를하십시오.