WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų darbo grupių paslaptys: išsami lygiagretaus apdorojimo organizavimo analizė

WebGL skaičiavimo šešėliavimo programos atveria galingą lygiagretaus apdorojimo sritį tiesiog jūsų interneto naršyklėje. Ši galimybė leidžia panaudoti grafikos procesoriaus (GPU) apdorojimo galią įvairioms užduotims, kurios gerokai peržengia tradicinio grafikos atvaizdavimo ribas. Darbo grupių supratimas yra esminis norint efektyviai išnaudoti šią galią.

Kas yra WebGL skaičiavimo šešėliavimo programos?

Skaičiavimo šešėliavimo programos iš esmės yra programos, veikiančios GPU. Skirtingai nuo viršūnių ir fragmentų šešėliavimo programų, kurios pirmiausia skirtos grafikos atvaizdavimui, skaičiavimo šešėliavimo programos yra sukurtos bendrosios paskirties skaičiavimams. Jos leidžia perkelti skaičiavimams imlias užduotis iš centrinio procesoriaus (CPU) į GPU, kuris dažnai yra žymiai greitesnis lygiagrečiai vykdomoms operacijoms.

Pagrindinės WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų savybės:

• Bendrosios paskirties skaičiavimai: Atlikite skaičiavimus su duomenimis, apdorokite vaizdus, simuliuokite fizines sistemas ir kt.
• Lygiagretusis apdorojimas: Išnaudokite GPU gebėjimą vienu metu atlikti daugybę skaičiavimų.
• Vykdymas interneto naršyklėje: Vykdykite skaičiavimus tiesiogiai interneto naršyklėje, suteikdami galimybę kurti daugiaplatformes programas.
• Tiesioginė prieiga prie GPU: Sąveikaukite su GPU atmintimi ir ištekliais efektyviam duomenų apdorojimui.

Darbo grupių vaidmuo lygiagrečiame apdorojime

Skaičiavimo šešėliavimo programų lygiagretinimo pagrindas yra darbo grupių koncepcija. Darbo grupė yra darbo elementų (taip pat žinomų kaip gijos) rinkinys, kurie vykdomi vienu metu GPU. Įsivaizduokite darbo grupę kaip komandą, o darbo elementus – kaip atskirus komandos narius, kurie visi kartu dirba spręsdami didesnę problemą.

Pagrindinės sąvokos:

• Darbo grupės dydis: Apibrėžia darbo elementų skaičių darbo grupėje. Jį nurodote apibrėždami savo skaičiavimo šešėliavimo programą. Dažniausiai naudojamos konfigūracijos yra 2 laipsniai, pavyzdžiui, 8, 16, 32, 64, 128 ir t. t.
• Darbo grupės matmenys: Darbo grupės gali būti organizuotos 1D, 2D arba 3D struktūromis, atspindinčiomis, kaip darbo elementai yra išdėstyti atmintyje ar duomenų erdvėje.
• Vietinė atmintis: Kiekviena darbo grupė turi savo bendrą vietinę atmintį (taip pat žinomą kaip darbo grupės bendroji atmintis), prie kurios tos grupės darbo elementai gali greitai prisijungti. Tai palengvina ryšį ir duomenų mainus tarp tos pačios darbo grupės darbo elementų.
• Visuotinė atmintis: Skaičiavimo šešėliavimo programos taip pat sąveikauja su visuotine atmintimi, kuri yra pagrindinė GPU atmintis. Prieiga prie visuotinės atminties paprastai yra lėtesnė nei prieiga prie vietinės atminties.
• Visuotiniai ir vietiniai ID: Kiekvienas darbo elementas turi unikalų visuotinį ID (identifikuojantį jo padėtį visoje darbo erdvėje) ir vietinį ID (identifikuojantį jo padėtį darbo grupėje). Šie ID yra labai svarbūs duomenų susiejimui ir skaičiavimų koordinavimui.

Darbo grupės vykdymo modelio supratimas

Skaičiavimo šešėliavimo programos vykdymo modelis, ypač su darbo grupėmis, yra sukurtas išnaudoti šiuolaikinių GPU būdingą lygiagretumą. Štai kaip tai paprastai veikia:

1. Išsiuntimas: Jūs nurodote GPU, kiek darbo grupių reikia paleisti. Tai daroma iškviečiant specifinę WebGL funkciją, kuri priima darbo grupių skaičių kiekviename matmenyje (x, y, z) kaip argumentus.
2. Darbo grupių sukūrimas: GPU sukuria nurodytą darbo grupių skaičių.
3. Darbo elementų vykdymas: Kiekvienas darbo elementas kiekvienoje darbo grupėje vykdo skaičiavimo šešėliavimo programos kodą nepriklausomai ir vienu metu. Visi jie vykdo tą pačią šešėliavimo programą, bet potencialiai apdoroja skirtingus duomenis, priklausomai nuo jų unikalių visuotinių ir vietinių ID.
4. Sinchronizavimas darbo grupėje (vietinė atmintis): Darbo elementai darbo grupėje gali sinchronizuotis naudodami integruotas funkcijas, tokias kaip `barrier()`, kad užtikrintų, jog visi darbo elementai baigė tam tikrą žingsnį prieš tęsdami. Tai labai svarbu dalijantis duomenimis, saugomais vietinėje atmintyje.
5. Prieiga prie visuotinės atminties: Darbo elementai skaito ir rašo duomenis į ir iš visuotinės atminties, kurioje yra įvesties ir išvesties duomenys skaičiavimui.
6. Išvestis: Rezultatai yra įrašomi atgal į visuotinę atmintį, kurią vėliau galite pasiekti iš savo JavaScript kodo, kad parodytumėte ekrane arba naudotumėte tolesniam apdorojimui.

Svarbūs aspektai:

• Darbo grupės dydžio apribojimai: Yra apribojimų maksimaliam darbo grupių dydžiui, kurį dažnai lemia aparatinė įranga. Šiuos apribojimus galite sužinoti naudodami WebGL plėtinių funkcijas, tokias kaip `getParameter()`.
• Sinchronizavimas: Tinkami sinchronizavimo mechanizmai yra būtini, norint išvengti lenktynių sąlygų, kai keli darbo elementai pasiekia bendrus duomenis.
• Prieigos prie atminties modeliai: Optimizuokite prieigos prie atminties modelius, kad sumažintumėte delsą. Sujungta prieiga prie atminties (kai darbo grupės elementai pasiekia gretimas atminties vietas) paprastai yra greitesnė.

Praktiniai WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų darbo grupių taikymo pavyzdžiai

WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų taikymo sritys yra plačios ir įvairios. Štai keletas pavyzdžių:

1. Vaizdų apdorojimas

Scenarijus: Suliejimo filtro taikymas vaizdui.

Įgyvendinimas: Kiekvienas darbo elementas galėtų apdoroti vieną pikselį, nuskaitydamas gretimus pikselius, apskaičiuodamas vidutinę spalvą pagal suliejimo branduolį ir įrašydamas sulietą spalvą atgal į vaizdo buferį. Darbo grupės gali būti organizuotos apdoroti vaizdo regionus, taip pagerinant podėlio panaudojimą ir našumą.

2. Matricų operacijos

Scenarijus: Dviejų matricų daugyba.

Įgyvendinimas: Kiekvienas darbo elementas gali apskaičiuoti vieną elementą išvesties matricoje. Darbo elemento visuotinis ID gali būti naudojamas nustatyti, už kurią eilutę ir stulpelį jis yra atsakingas. Darbo grupės dydis gali būti derinamas, siekiant optimizuoti bendrosios atminties naudojimą. Pavyzdžiui, galite naudoti 2D darbo grupę ir saugoti atitinkamas įvesties matricų dalis vietinėje bendrojoje atmintyje kiekvienoje darbo grupėje, taip pagreitinant prieigą prie atminties skaičiavimo metu.

3. Dalelių sistemos

Scenarijus: Dalelių sistemos su daugybe dalelių modeliavimas.

Įgyvendinimas: Kiekvienas darbo elementas gali atstovauti dalelei. Skaičiavimo šešėliavimo programa apskaičiuoja dalelės padėtį, greitį ir kitas savybes, remdamasi taikomomis jėgomis, gravitacija ir susidūrimais. Kiekviena darbo grupė galėtų tvarkyti dalelių poaibį, o bendroji atmintis būtų naudojama keistis dalelių duomenimis tarp gretimų dalelių susidūrimų aptikimui.

4. Duomenų analizė

Scenarijus: Skaičiavimų atlikimas su dideliu duomenų rinkiniu, pavyzdžiui, didelio skaičių masyvo vidurkio apskaičiavimas.

Įgyvendinimas: Padalinkite duomenis į dalis. Kiekvienas darbo elementas nuskaito dalį duomenų, apskaičiuoja dalinę sumą. Darbo grupės elementai sujungia dalines sumas. Galiausiai viena darbo grupė (ar net vienas darbo elementas) gali apskaičiuoti galutinį vidurkį iš dalinių sumų. Vietinė atmintis gali būti naudojama tarpiniams skaičiavimams, siekiant pagreitinti operacijas.

5. Fizikos simuliacijos

Scenarijus: Skysčio elgesio modeliavimas.

Įgyvendinimas: Naudokite skaičiavimo šešėliavimo programą, kad atnaujintumėte skysčio savybes (pvz., greitį ir slėgį) laikui bėgant. Kiekvienas darbo elementas galėtų apskaičiuoti skysčio savybes konkrečiame tinklelio langelyje, atsižvelgdamas į sąveiką su gretimais langeliais. Kraštinės sąlygos (simuliacijos kraštų tvarkymas) dažnai tvarkomos su barjerinėmis funkcijomis ir bendrąja atmintimi, siekiant koordinuoti duomenų perdavimą.

WebGL skaičiavimo šešėliavimo programos kodo pavyzdys: Paprasta sudėtis

Šis paprastas pavyzdys parodo, kaip sudėti du skaičių masyvus naudojant skaičiavimo šešėliavimo programą ir darbo grupes. Tai supaprastintas pavyzdys, tačiau jis iliustruoja pagrindines sąvokas, kaip rašyti, kompiliuoti ir naudoti skaičiavimo šešėliavimo programą.

1. GLSL skaičiavimo šešėliavimo programos kodas (compute_shader.glsl):

            #version 300 es
precision highp float;

// Input arrays (global memory)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Output array (global memory)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Number of elements per workgroup
layout(local_size_x = 64) in;

// The workgroup ID and local ID are automatically available to the shader.
void main() {
  // Calculate the index within the arrays
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Use gl_GlobalInvocationID for global index

  // Add the corresponding elements
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
            

              
                Copy
              
            
          

2. JavaScript kodas:

            // Get the WebGL context
const canvas = document.createElement('canvas');
document.body.appendChild(canvas);
const gl = canvas.getContext('webgl2');
if (!gl) {
    console.error('WebGL2 not supported');
}

// Shader source
const shaderSource = `#version 300 es
precision highp float;

// Input arrays (global memory)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Output array (global memory)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Number of elements per workgroup
layout(local_size_x = 64) in;

// The workgroup ID and local ID are automatically available to the shader.
void main() {
  // Calculate the index within the arrays
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Use gl_GlobalInvocationID for global index

  // Add the corresponding elements
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
`;

// Compile shader
function createShader(gl, type, source) {
    const shader = gl.createShader(type);
    gl.shaderSource(shader, source);
    gl.compileShader(shader);
    if (!gl.getShaderParameter(shader, gl.COMPILE_STATUS)) {
        console.error('An error occurred compiling the shaders: ' + gl.getShaderInfoLog(shader));
        gl.deleteShader(shader);
        return null;
    }
    return shader;
}

// Create and link the compute program
function createComputeProgram(gl, shaderSource) {
    const computeShader = createShader(gl, gl.COMPUTE_SHADER, shaderSource);
    if (!computeShader) {
        return null;
    }

    const program = gl.createProgram();
    gl.attachShader(program, computeShader);
    gl.linkProgram(program);

    if (!gl.getProgramParameter(program, gl.LINK_STATUS)) {
        console.error('Unable to initialize the shader program: ' + gl.getProgramInfoLog(program));
        return null;
    }

    // Cleanup
    gl.deleteShader(computeShader);

    return program;
}

// Create and bind buffers
function createBuffers(gl, size, dataA, dataB) {
  // Input A
  const bufferA = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferA);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataA, gl.STATIC_DRAW);

  // Input B
  const bufferB = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferB);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataB, gl.STATIC_DRAW);

  // Output C
  const bufferC = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, size * 4, gl.STATIC_DRAW);
  // Note:  size * 4 because we are using floats, each of which are 4 bytes
  return { bufferA, bufferB, bufferC };
}

// Set up storage buffer binding points
function bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC) {
  gl.useProgram(program);
  // Bind buffers to the program
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, bufferA);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 1, bufferB);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 2, bufferC);
}

// Run the compute shader
function runComputeShader(gl, program, numElements) {
  gl.useProgram(program);

  // Determine number of workgroups
  const workgroupSize = 64;
  const numWorkgroups = Math.ceil(numElements / workgroupSize);

  // Dispatch compute shader
  gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);

  // Ensure the compute shader has finished running
  gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
}

// Get results
function getResults(gl, bufferC, numElements) {
  const results = new Float32Array(numElements);
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.getBufferSubData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, results);
  return results;
}

// Main execution
function main() {
  const numElements = 1024;
  const dataA = new Float32Array(numElements);
  const dataB = new Float32Array(numElements);

  // Initialize input data
  for (let i = 0; i < numElements; i++) {
    dataA[i] = i;
    dataB[i] = 2 * i;
  }

  const program = createComputeProgram(gl, shaderSource);
  if (!program) {
      return;
  }

  const { bufferA, bufferB, bufferC } = createBuffers(gl, numElements * 4, dataA, dataB);

  bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC);

  runComputeShader(gl, program, numElements);

  const results = getResults(gl, bufferC, numElements);

  console.log('Results:', results);
  // Verify Results
  let allCorrect = true;
  for (let i = 0; i < numElements; ++i) {
      if (results[i] !== dataA[i] + dataB[i]) {
          console.error(`Error at index ${i}: Expected ${dataA[i] + dataB[i]}, got ${results[i]}`);
          allCorrect = false;
          break;
      }
  }
  if(allCorrect) {
      console.log('All results are correct.');
  }

  // Clean up buffers
  gl.deleteBuffer(bufferA);
  gl.deleteBuffer(bufferB);
  gl.deleteBuffer(bufferC);
  gl.deleteProgram(program);
}

main();

            

              
                Copy
              
            
          

Paaiškinimas:

• Šešėliavimo programos šaltinis: GLSL kodas apibrėžia skaičiavimo šešėliavimo programą. Ji priima du įvesties masyvus (`inputArrayA`, `inputArrayB`) ir įrašo sumą į išvesties masyvą (`outputArrayC`). Eilutė `layout(local_size_x = 64) in;` apibrėžia darbo grupės dydį (64 darbo elementai vienoje darbo grupėje x ašyje).
• JavaScript nustatymai: JavaScript kodas sukuria WebGL kontekstą, kompiliuoja skaičiavimo šešėliavimo programą, sukuria ir susieja buferio objektus įvesties ir išvesties masyvams bei išsiunčia šešėliavimo programą vykdymui. Jis inicializuoja įvesties masyvus, sukuria išvesties masyvą rezultatams gauti, vykdo skaičiavimo šešėliavimo programą ir nuskaito apskaičiuotus rezultatus, kad juos parodytų konsolėje.
• Duomenų perdavimas: JavaScript kodas perduoda duomenis į GPU buferio objektų forma. Šiame pavyzdyje naudojami „Shader Storage Buffer Objects“ (SSBO), kurie buvo sukurti tiesioginei prieigai prie atminties ir rašymui iš šešėliavimo programos ir yra būtini skaičiavimo šešėliavimo programoms.
• Darbo grupės išsiuntimas: Eilutė `gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);` nurodo, kiek darbo grupių paleisti. Pirmasis argumentas apibrėžia darbo grupių skaičių X ašyje, antrasis – Y ašyje, o trečiasis – Z ašyje. Šiame pavyzdyje naudojame 1D darbo grupes. Skaičiavimas atliekamas naudojant x ašį.
• Barjeras: `gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);` funkcija iškviečiama siekiant užtikrinti, kad visos operacijos skaičiavimo šešėliavimo programoje būtų baigtos prieš nuskaitant duomenis. Šis žingsnis dažnai pamirštamas, dėl ko išvestis gali būti neteisinga arba sistema gali atrodyti nieko neveikianti.
• Rezultatų nuskaitymas: JavaScript kodas nuskaito rezultatus iš išvesties buferio ir juos parodo.

Tai supaprastintas pavyzdys, iliustruojantis pagrindinius veiksmus, tačiau jis parodo procesą: skaičiavimo šešėliavimo programos kompiliavimas, buferių (įvesties ir išvesties) nustatymas, buferių susiejimas, skaičiavimo šešėliavimo programos išsiuntimas ir galiausiai rezultato gavimas iš išvesties buferio bei rezultatų rodymas. Šią pagrindinę struktūrą galima naudoti įvairioms programoms, nuo vaizdų apdorojimo iki dalelių sistemų.

WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų našumo optimizavimas

Norėdami pasiekti optimalų našumą su skaičiavimo šešėliavimo programomis, apsvarstykite šias optimizavimo technikas:

• Darbo grupės dydžio derinimas: Eksperimentuokite su skirtingais darbo grupių dydžiais. Idealus darbo grupės dydis priklauso nuo aparatinės įrangos, duomenų dydžio ir šešėliavimo programos sudėtingumo. Pradėkite nuo įprastų dydžių, tokių kaip 8, 16, 32, 64, ir atsižvelkite į savo duomenų dydį bei atliekamas operacijas. Išbandykite kelis dydžius, kad nustatytumėte geriausią metodą. Geriausias darbo grupės dydis gali skirtis priklausomai nuo aparatinės įrangos. Jūsų pasirinktas dydis gali stipriai paveikti našumą.
• Vietinės atminties naudojimas: Išnaudokite bendrąją vietinę atmintį duomenims, kuriuos dažnai pasiekia darbo grupės elementai, laikyti talpykloje. Sumažinkite prieigų prie visuotinės atminties skaičių.
• Prieigos prie atminties modeliai: Optimizuokite prieigos prie atminties modelius. Sujungta prieiga prie atminties (kai darbo grupės elementai pasiekia gretimas atminties vietas) yra žymiai greitesnė. Stenkitės organizuoti savo skaičiavimus taip, kad prieiga prie atminties būtų sujungta, siekiant optimizuoti pralaidumą.
• Duomenų lygiavimas: Lyginkite duomenis atmintyje pagal aparatinės įrangos pageidaujamus lygiavimo reikalavimus. Tai gali sumažinti prieigų prie atminties skaičių ir padidinti pralaidumą.
• Sąlygų minimizavimas: Sumažinkite sąlyginių sakinių naudojimą skaičiavimo šešėliavimo programoje. Sąlyginiai sakiniai gali sutrikdyti lygiagretų darbo elementų vykdymą ir sumažinti našumą. Sąlygos mažina lygiagretumą, nes GPU turės išskirstyti ir nukreipti skaičiavimus per skirtingus aparatinės įrangos vienetus.
• Venkite perteklinio sinchronizavimo: Sumažinkite barjerų naudojimą darbo elementams sinchronizuoti. Dažnas sinchronizavimas gali sumažinti lygiagretumą. Naudokite juos tik tada, kai tai absoliučiai būtina.
• Naudokite WebGL plėtinius: Pasinaudokite galimais WebGL plėtiniais. Naudokite plėtinius, kad pagerintumėte našumą ir palaikytumėte funkcijas, kurios ne visada yra prieinamos standartiniame WebGL.
• Profiliavimas ir našumo testavimas: Profiluokite savo skaičiavimo šešėliavimo programos kodą ir testuokite jo našumą skirtingoje aparatinėje įrangoje. Silpnųjų vietų nustatymas yra labai svarbus optimizavimui. Galima naudoti įrankius, integruotus į naršyklės kūrėjų įrankius, arba trečiųjų šalių įrankius, tokius kaip RenderDoc, šešėliavimo programos profiliavimui ir analizei.

Daugiaplatformiškumo aspektai

WebGL yra sukurta daugiaplatformiam suderinamumui. Tačiau yra platformai būdingų niuansų, kuriuos reikia turėti omenyje.

• Aparatinės įrangos kintamumas: Jūsų skaičiavimo šešėliavimo programos našumas skirsis priklausomai nuo vartotojo įrenginio GPU aparatinės įrangos (pvz., integruotų ir dedikuotų GPU, skirtingų gamintojų).
• Naršyklių suderinamumas: Išbandykite savo skaičiavimo šešėliavimo programas skirtingose interneto naršyklėse („Chrome“, „Firefox“, „Safari“, „Edge“) ir skirtingose operacinėse sistemose, kad užtikrintumėte suderinamumą.
• Mobilieji įrenginiai: Optimizuokite savo šešėliavimo programas mobiliesiems įrenginiams. Mobiliųjų įrenginių GPU dažnai turi skirtingas architektūrines ypatybes ir našumo charakteristikas nei stacionarių kompiuterių GPU. Atkreipkite dėmesį į energijos suvartojimą.
• WebGL plėtiniai: Užtikrinkite, kad tikslinėse platformose būtų prieinami visi reikalingi WebGL plėtiniai. Funkcijų aptikimas ir sklandus funkcionalumo sumažinimas yra būtini.
• Našumo derinimas: Optimizuokite savo šešėliavimo programas tikslinės aparatinės įrangos profiliui. Tai gali reikšti optimalių darbo grupių dydžių pasirinkimą, prieigos prie atminties modelių koregavimą ir kitus šešėliavimo programos kodo pakeitimus.

WebGPU ir skaičiavimo šešėliavimo programų ateitis

Nors WebGL skaičiavimo šešėliavimo programos yra galingos, interneto pagrindu veikiančių GPU skaičiavimų ateitis priklauso WebGPU. WebGPU yra naujas interneto standartas (šiuo metu kuriamas), kuris suteikia tiesioginę ir lankstesnę prieigą prie šiuolaikinių GPU funkcijų ir architektūrų. Jis siūlo reikšmingus patobulinimus, palyginti su WebGL skaičiavimo šešėliavimo programomis, įskaitant:

• Daugiau GPU funkcijų: Palaiko tokias funkcijas kaip pažangesnės šešėliavimo kalbos (pvz., WGSL – WebGPU šešėliavimo kalba), geresnis atminties valdymas ir didesnė išteklių paskirstymo kontrolė.
• Pagerintas našumas: Sukurta našumui, siūlanti galimybę vykdyti sudėtingesnius ir reiklesnius skaičiavimus.
• Šiuolaikinė GPU architektūra: WebGPU yra sukurta geriau atitikti šiuolaikinių GPU ypatybes, suteikiant artimesnę atminties kontrolę, labiau nuspėjamą našumą ir sudėtingesnes šešėliavimo operacijas.
• Sumažintos pridėtinės išlaidos: WebGPU sumažina pridėtines išlaidas, susijusias su interneto pagrindu veikiančia grafika ir skaičiavimais, todėl pagerėja našumas.

Nors WebGPU vis dar tobulėja, tai yra aiški kryptis interneto pagrindu veikiantiems GPU skaičiavimams ir natūralus progresas nuo WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų galimybių. Mokymasis ir WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų naudojimas suteiks pagrindą lengvesniam perėjimui prie WebGPU, kai ji pasieks brandą.

Išvada: Lygiagretaus apdorojimo priėmimas su WebGL skaičiavimo šešėliavimo programomis

WebGL skaičiavimo šešėliavimo programos suteikia galingą būdą perkelti skaičiavimams imlias užduotis į GPU jūsų interneto programose. Suprasdami darbo grupes, atminties valdymą ir optimizavimo technikas, galite atskleisti visą lygiagretaus apdorojimo potencialą ir kurti didelio našumo grafiką bei bendrosios paskirties skaičiavimus visame internete. Tobulėjant WebGPU, interneto pagrindu veikiančio lygiagretaus apdorojimo ateitis žada dar didesnę galią ir lankstumą. Naudodami WebGL skaičiavimo šešėliavimo programas šiandien, jūs kuriate pagrindą rytojaus pažangai interneto pagrindu veikiančiuose skaičiavimuose, ruošdamiesi naujoms inovacijoms, kurios jau yra horizonte.

Pasinaudokite lygiagretumo galia ir atskleiskite skaičiavimo šešėliavimo programų potencialą!