WebGPU Programavimas: Didelio našumo grafika ir skaičiavimo šešėliai

WebGPU yra naujos kartos grafikos ir skaičiavimo API internetui, sukurta siekiant suteikti modernias funkcijas ir pagerintą našumą, palyginti su jos pirmtake, WebGL. Tai leidžia kūrėjams pasinaudoti GPU galia tiek grafikos atvaizdavimui, tiek bendrosios paskirties skaičiavimams, atveriant naujas galimybes interneto programoms.

Kas yra WebGPU?

WebGPU yra daugiau nei tik grafikos API; tai yra vartai į didelio našumo skaičiavimus naršyklėje. Ji siūlo keletą pagrindinių privalumų:

• Moderni API: Sukurta taip, kad atitiktų modernias GPU architektūras ir pasinaudotų jų galimybėmis.
• Našumas: Suteikia žemesnio lygio prieigą prie GPU, leidžiančią optimizuoti atvaizdavimo ir skaičiavimo operacijas.
• Kryžminė platforma: Veikia įvairiose operacinėse sistemose ir naršyklėse, suteikdama nuoseklią kūrimo patirtį.
• Skaičiavimo šešėliai: Leidžia bendrosios paskirties skaičiavimus GPU, pagreitinant tokias užduotis kaip vaizdų apdorojimas, fizikos modeliavimas ir mašininis mokymasis.
• WGSL (WebGPU atspalvių kalba): Nauja atspalvių kalba, sukurta specialiai WebGPU, siūlanti geresnį saugumą ir išraiškingumą, palyginti su GLSL.

WebGPU vs. WebGL

Nors WebGL buvo interneto grafikos standartas daugelį metų, jis pagrįstas senesnėmis OpenGL ES specifikacijomis ir gali būti ribojantis našumo ir funkcijų požiūriu. WebGPU sprendžia šiuos apribojimus:

• Aiškus valdymas: Suteikia kūrėjams tiesioginesnį GPU išteklių ir atminties valdymo kontrolę.
• Asinchroninės operacijos: Leidžia lygiagretų vykdymą ir sumažina CPU režiją.
• Šiuolaikinės funkcijos: Palaiko šiuolaikines atvaizdavimo technikas, pvz., skaičiavimo šešėlius, spindulių sekimą (naudojant plėtinius) ir pažangius tekstūros formatus.
• Sumažinta tvarkyklės režija: Skirta sumažinti tvarkyklės režiją ir pagerinti bendrą našumą.

Kaip pradėti dirbti su WebGPU

Norėdami pradėti programuoti su WebGPU, jums reikės naršyklės, kuri palaiko API. Chrome, Firefox ir Safari (Technologijų peržiūra) turi dalines arba pilnas implementacijas. Štai pagrindinis įtrauktų veiksmų aprašymas:

1. Užklausti adapterio: Adapteris atspindi fizinį GPU arba programinės įrangos įgyvendinimą.
2. Užklausti įrenginio: Įrenginys yra loginis GPU atvaizdavimas, naudojamas ištekliams kurti ir komandoms vykdyti.
3. Kurti šešėlius: Šešėliai yra programos, kurios veikia GPU ir atlieka atvaizdavimo ar skaičiavimo operacijas. Jie parašyti WGSL.
4. Kurti buferius ir tekstūras: Buferiai saugo viršūnės duomenis, vienodus duomenis ir kitus duomenis, naudojamus šešėliais. Tekstūros saugo vaizdo duomenis.
5. Kurti atvaizdavimo vamzdyną arba skaičiavimo vamzdyną: Vamzdynas apibrėžia etapus, susijusius su atvaizdavimu ar skaičiavimu, įskaitant naudojamus šešėlius, įvesties ir išvesties duomenų formatą ir kitus parametrus.
6. Kurti komandų kodavimo įrenginį: Komandų kodavimo įrenginys įrašo komandas, kurias turi vykdyti GPU.
7. Pateikti komandas: Komandos pateikiamos įrenginiui vykdyti.

Pavyzdys: Pagrindinis trikampio atvaizdavimas

Štai supaprastintas pavyzdys, kaip atvaizduoti trikampį naudojant WebGPU (naudojant pseudokodą glaustumui):

// 1. Užklausos adapteris ir įrenginys
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Sukurti šešėlius (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); // Raudona spalva
  }
`;

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

// 3. Sukurti viršūnės buferį
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Viršus
  -0.5, -0.5, // Apatinis kairysis
  0.5, -0.5   // Apatinis dešinysis
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Sukurta atvaizdavimo metu, kad būtų galima iškart rašyti
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Sukurti atvaizdavimo vamzdyną
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 baitai (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Pavyzdinis formatas, priklauso nuo drobės
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Nubraižyti trikampius
  },
  layout: 'auto' // Automatiškai sugeneruoti išdėstymą
});

// 5. Gaukite drobės kontekstą
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Pavyzdinis formatas

// 6. Atvaizdavimo perdavimas
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 }, // Išvalyti į juodą
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Šis pavyzdys iliustruoja pagrindinius veiksmus, susijusius su paprasto trikampio atvaizdavimu. Realiose programose bus naudojami sudėtingesni šešėliai, duomenų struktūros ir atvaizdavimo technikos. `bgra8unorm` formatas pavyzdyje yra įprastas formatas, tačiau labai svarbu užtikrinti, kad jis atitiktų jūsų drobės formatą, kad atvaizdavimas būtų teisingas. Jums gali tekti jį pakoreguoti atsižvelgiant į jūsų konkrečią aplinką.

Skaičiavimo šešėliai WebGPU

Viena iš galingiausių WebGPU funkcijų yra jo palaikymas skaičiavimo šešėliams. Skaičiavimo šešėliai leidžia atlikti bendrosios paskirties skaičiavimus GPU, o tai gali žymiai paspartinti užduotis, kurios yra gerai pritaikytos lygiagrečiam apdorojimui.

Skaičiavimo šešėlių naudojimo atvejai

• Vaizdų apdorojimas: Filtrų taikymas, spalvų koregavimas ir tekstūrų generavimas.
• Fizikos modeliavimas: Dalelių judėjimo skaičiavimas, skysčių dinamikos modeliavimas ir lygčių sprendimas.
• Mašininis mokymasis: Neuroninių tinklų mokymas, išvadų darymas ir duomenų apdorojimas.
• Duomenų apdorojimas: Didelių duomenų rinkinių rūšiavimas, filtravimas ir transformavimas.

Pavyzdys: Paprastas skaičiavimo šešėlis (dviejų masyvų pridėjimas)

Šis pavyzdys iliustruoja paprastą skaičiavimo šešėlį, kuris prideda du masyvus. Tarkime, kad perduodame du Float32Array buferius kaip įvestį ir trečią, kur bus saugomi rezultatai.

// WGSL šešėlis
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) // Darbo grupės dydis: labai svarbu našumui
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript kodas
const arrayLength = 256; // Turi būti darbo grupės dydžio kartotinis paprastumui

// Kurti įvesties buferius
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"
  }
});

// Sukurti ryšio grupės išdėstymą ir ryšio grupę (svarbu perduodant duomenis į šešėlį)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Svarbu: naudoti išdėstymą iš vamzdyno
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Siųsti skaičiavimo perdavimą
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Išsiųsti darbą
passEncoder.end();

// Nukopijuoti rezultatą į skaitomą buferį
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Pateikti komandas
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

Šiame pavyzdyje:

• Mes apibrėžiame WGSL skaičiavimo šešėlį, kuris prideda dviejų įvesties masyvų elementus ir saugo rezultatą išvesties masyve.
• GPU sukuriame tris saugojimo buferius: du įvesties masyvams ir vieną išvesties masyvui.
• Mes sukuriame skaičiavimo vamzdyną, kuris nurodo skaičiavimo šešėlį ir jo įvesties tašką.
• Mes sukuriame ryšio grupę, kuri susieja buferius su šešėlio įvesties ir išvesties kintamaisiais.
• Mes išsiunčiame skaičiavimo šešėlį, nurodydami, kiek darbo grupių reikia vykdyti. `workgroup_size` šešėlyje ir `dispatchWorkgroups` parametrai turi sutapti, kad vykdymas būtų teisingas. Jei `arrayLength` nėra `workgroup_size` (64 šiuo atveju) kartotinis, šešėlyje reikia apdoroti kraštinius atvejus.
• Pavyzdyje rezultato buferis kopijuojamas iš GPU į CPU patikrinimui.

WGSL (WebGPU atspalvių kalba)

WGSL yra atspalvių kalba, skirta WebGPU. Tai moderni, saugi ir išraiškinga kalba, turinti keletą pranašumų, palyginti su GLSL (atspalvių kalba, naudojama WebGL):

• Saugumas: WGSL sukurta taip, kad būtų saugi atmintis ir išvengtų dažnų šešėlių klaidų.
• Išraiškingumas: WGSL palaiko platų duomenų tipų ir operacijų spektrą, leidžiantį logiškai sudėtingus šešėlius.
• Perkeliamumas: WGSL sukurta taip, kad būtų perkeliamas įvairiose GPU architektūrose.
• Integracija: WGSL yra glaudžiai integruota su WebGPU API, suteikianti sklandžią kūrimo patirtį.

Pagrindinės WGSL funkcijos

• Stiprus tipavimas: WGSL yra stipriai tipizuota kalba, kuri padeda išvengti klaidų.
• Aiškus atminties valdymas: WGSL reikalauja aiškaus atminties valdymo, kuris suteikia kūrėjams daugiau valdymo GPU ištekliais.
• Įmontuotos funkcijos: WGSL suteikia turtingą įmontuotų funkcijų rinkinį, skirtą atlikti įprastas grafikos ir skaičiavimo operacijas.
• Individualios duomenų struktūros: WGSL leidžia kūrėjams apibrėžti individualias duomenų struktūras duomenims saugoti ir manipuliuoti.

Pavyzdys: WGSL funkcija

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

Našumo aspektai

WebGPU suteikia didelį našumo pagerėjimą, palyginti su WebGL, tačiau svarbu optimizuoti savo kodą, kad galėtumėte visapusiškai išnaudoti jo galimybes. Štai keletas pagrindinių našumo aspektų:

• Sumažinkite CPU ir GPU ryšį: Sumažinkite duomenų, perduodamų tarp CPU ir GPU, kiekį. Naudokite buferius ir tekstūras duomenims saugoti GPU ir venkite dažno atnaujinimo.
• Optimizuoti šešėlius: Rašykite efektyvius šešėlius, kurie sumažina instrukcijų ir atminties prieigų skaičių. Naudokite profiliavimo įrankius, kad nustatytumėte siaurus veiksnius.
• Naudokite pavyzdžius: Naudokite pavyzdžius, kad atvaizduotumėte kelias to paties objekto kopijas su skirtingomis transformacijomis. Tai gali žymiai sumažinti piešimo skambučių skaičių.
• Partijinis piešimo skambučiai: Sumaišykite kelis piešimo skambučius kartu, kad sumažintumėte komandų pateikimo į GPU režiją.
• Pasirinkite tinkamus duomenų formatus: Pasirinkite duomenų formatus, kurie yra efektyvūs GPU apdoroti. Pavyzdžiui, jei įmanoma, naudokite pusiau tikslius slankiojo kablelio skaičius (f16).
• Darbo grupės dydžio optimizavimas: Tinkamas darbo grupės dydžio pasirinkimas turi didelį poveikį skaičiavimo šešėlių našumui. Pasirinkite dydžius, kurie atitinka tikslinę GPU architektūrą.

Kryžminės platformos kūrimas

WebGPU sukurta taip, kad būtų kryžminė platforma, tačiau yra keletas skirtumų tarp skirtingų naršyklių ir operacinių sistemų. Štai keletas patarimų, kaip kurti kryžminę platformą:

• Testuokite keliose naršyklėse: Išbandykite savo programą skirtingose naršyklėse, kad įsitikintumėte, jog ji veikia teisingai.
• Naudokite funkcijų aptikimą: Naudokite funkcijų aptikimą, kad patikrintumėte, ar yra konkrečios funkcijos, ir atitinkamai pritaikykite savo kodą.
• Tvarkykite įrenginio apribojimus: Žinokite įrenginio apribojimus, kuriuos nustato skirtingi GPU ir naršyklės. Pavyzdžiui, didžiausias tekstūros dydis gali skirtis.
• Naudokite kryžminės platformos sistemą: Apsvarstykite galimybę naudoti kryžminės platformos sistemą, pvz., Babylon.js, Three.js arba PixiJS, kuri gali padėti abstrahuoti skirtingus platformų skirtumus.

WebGPU programų derinimas

WebGPU programų derinimas gali būti sudėtingas, tačiau yra keletas įrankių ir metodų, kurie gali padėti:

• Naršyklės kūrėjų įrankiai: Naudokite naršyklės kūrėjo įrankius, kad apžiūrėtumėte WebGPU išteklius, pvz., buferius, tekstūras ir šešėlius.
• WebGPU patvirtinimo sluoksniai: Įjunkite WebGPU patvirtinimo sluoksnius, kad užfiksuotumėte dažnas klaidas, pvz., prieigą prie atminties už ribų ir neteisingą šešėlių sintaksę.
• Grafikos derintuvai: Naudokite grafikos derintuvą, pvz., RenderDoc arba NSight Graphics, kad peržvelgtumėte savo kodą, apžiūrėtumėte GPU būseną ir profiliuotumėte našumą. Šie įrankiai dažnai pateikia išsamią informaciją apie šešėlių vykdymą ir atminties naudojimą.
• Registravimas: Pridėkite registravimo sakinius į savo kodą, kad galėtumėte stebėti vykdymo eigą ir kintamųjų reikšmes. Tačiau per didelis registravimas gali turėti įtakos našumui, ypač šešėliuose.

Pažangiosios technikos

Kai gerai suprasite WebGPU pagrindus, galėsite ištirti pažangesnes technikas, kad sukurtumėte dar sudėtingesnes programas.

• Skaičiavimo šešėlių sąveika su atvaizdavimu: Skaičiavimo šešėlių derinimas duomenims apdoroti prieš apdorojant arba generuojant tekstūras su tradiciniais atvaizdavimo vamzdynais vizualizacijai.
• Spindulių sekimas (naudojant plėtinius): Spindulių sekimo naudojimas, siekiant sukurti realų apšvietimą ir atspindžius. WebGPU spindulių sekimo galimybės paprastai atskleidžiamos per naršyklės plėtinius.
• Geometrijos šešėliai: Geometrijos šešėlių naudojimas naujai geometrijai generuoti GPU.
• Tessellation šešėliai: Tessellation šešėlių naudojimas paviršiams suskaidyti ir išsamesnei geometrija sukurti.

Realaus pasaulio WebGPU taikymas

WebGPU jau naudojama įvairiose realaus pasaulio programose, įskaitant:

• Žaidimai: Didelio našumo 3D žaidimų kūrimas, veikiančių naršyklėje.
• Duomenų vizualizacija: Didelių duomenų rinkinių vizualizavimas interaktyvioje 3D aplinkoje.
• Moksliniai modeliavimai: Sudėtingų fizikinių reiškinių, pvz., skysčių dinamikos ir klimato modelių, modeliavimas.
• Mašininis mokymasis: Mašininio mokymosi modelių apmokymas ir diegimas naršyklėje.
• CAD/CAM: Kompiuterinio projektavimo ir gamybos programų kūrimas.

Pavyzdžiui, apsvarstykite geografinės informacinės sistemos (GIS) programą. Naudojant WebGPU, GIS gali atvaizduoti sudėtingus 3D reljefo modelius dideliu formatu, įtraukiant realaus laiko duomenų atnaujinimus iš įvairių šaltinių. Tai ypač naudinga planuojant miestus, valdant nelaimės ir stebint aplinką, leidžiant specialistams visame pasaulyje bendradarbiauti kuriant vizualizacijas, kuriose gausu duomenų, nepaisant jų aparatūros galimybių.

WebGPU ateitis

WebGPU vis dar yra gana nauja technologija, tačiau ji gali pakeisti interneto grafiką ir skaičiavimus. API bręstant ir vis daugiau naršyklių ją įsisavinant, galime tikėtis, kad atsiras dar daugiau novatoriškų programų.

Būsimi WebGPU pokyčiai gali apimti:

• Pagerintas našumas: Nuolatinė API ir pagrindinių įgyvendinimų optimizacija dar labiau pagerins našumą.
• Naujos funkcijos: Į API bus įtrauktos naujos funkcijos, pvz., spindulių sekimas ir tinklelio šešėliai.
• Platesnis įsisavinimas: Platesnis WebGPU įsisavinimas naršyklėse ir kūrėjams paskatins didesnę įrankių ir išteklių ekosistemą.
• Standartizacija: Nuolatinės standartizavimo pastangos užtikrins, kad WebGPU išliktų nuosekli ir perkeliamoji API.

Išvada

WebGPU yra galinga nauja API, kuri atveria visas GPU galimybes interneto programoms. Suteikdama modernias funkcijas, pagerintą našumą ir palaikymą skaičiavimo šešėliams, WebGPU leidžia kūrėjams kurti stulbinančią grafiką ir paspartinti daugybę skaičiavimams imlių užduočių. Nesvarbu, ar kuriate žaidimus, duomenų vizualizacijas ar mokslinius modeliavimus, WebGPU yra technologija, kurią tikrai turėtumėte ištirti.

Šis įvadas turėtų padėti jums pradėti, tačiau nuolatinis mokymasis ir eksperimentavimas yra raktas į WebGPU įvaldymą. Sekite naujausias specifikacijas, pavyzdžius ir bendruomenės diskusijas, kad galėtumėte visapusiškai išnaudoti šios įdomios technologijos galią. WebGPU standartas sparčiai vystosi, todėl būkite pasiruošę pritaikyti savo kodą, kai bus pristatytos naujos funkcijos ir atsiranda geriausia praktika.