WebGPU: didelio našumo grafikos ir skaičiavimų atvėrimas internete

Internetas evoliucionavo toli už statinio turinio ir paprastų sąveikų ribų. Šiandien interneto programos palaiko sudėtingas simuliacijas, įtraukiančius žaidimus, rafinuotas duomenų vizualizacijas ir net mašininio mokymosi užduotis. Šioms sudėtingoms programoms reikalinga prieiga prie visos šiuolaikinių grafikos apdorojimo įrenginių (GPU) galios, ir būtent čia pasirodo WebGPU.

Kas yra WebGPU?

WebGPU yra nauja interneto API, atverianti modernias GPU galimybes pažangiam grafikos atvaizdavimui ir bendrosios paskirties skaičiavimams. Ji sukurta kaip WebGL įpėdinė, sprendžianti jos apribojimus ir suteikianti efektyvesnę bei galingesnę sąsają šiuolaikinių GPU galimybėms išnaudoti.

Skirtingai nei WebGL, kuri remiasi OpenGL ES 3.0, WebGPU yra sukurta nuo pagrindų, siekiant išnaudoti naujausias GPU funkcijas ir architektūras. Ji siūlo:

• Pagerintą našumą: WebGPU užtikrina žymiai geresnį našumą nei WebGL dėka efektyvesnio API dizaino, sumažintų pridėtinių išlaidų ir optimizuoto išteklių valdymo.
• Modernias GPU funkcijas: WebGPU suteikia prieigą prie pažangių GPU funkcijų, tokių kaip skaičiavimo šešėliavimo programos (compute shaders), kurios įgalina bendrosios paskirties skaičiavimus GPU (GPGPU).
• Daugiaplatformį suderinamumą: WebGPU sukurta taip, kad būtų daugiaplatformė, veiktų nuosekliai skirtingose operacinėse sistemose („Windows“, „macOS“, „Linux“, „Android“, „iOS“) ir įrenginiuose.
• Saugumą ir patikimumą: WebGPU apima tvirtas saugumo funkcijas, skirtas apsaugoti vartotojus nuo kenkėjiško kodo ir užtikrinti interneto programų saugumą.
• Ateities perspektyvą: WebGPU sukurta taip, kad būtų plečiama, leidžiant jai prisitaikyti prie būsimų GPU technologijų pažangos.

Pagrindinės WebGPU koncepcijos

Norint kurti didelio našumo interneto programas, būtina suprasti pagrindines WebGPU koncepcijas. Štai keletas esminių komponentų:

1. Įrenginys ir eilė (Device and Queue)

Įrenginys (device) atspindi ryšį su GPU. Tai yra pagrindinė sąsaja sąveikai su GPU ir išteklių kūrimui. Eilė (queue) naudojama komandoms pateikti į GPU vykdymui.

Pavyzdys:

            // Acquire a GPU adapter
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();

// Request a device from the adapter
const device = await adapter.requestDevice();

// Get the queue for submitting commands
const queue = device.queue;

            

              
                Copy
              
            
          

2. Buferiai (Buffers)

Buferiai (buffers) yra atminties sritys GPU, naudojamos duomenims saugoti. Jie gali būti naudojami viršūnių duomenims, indeksų duomenims, uniforminiams duomenims ir kitų tipų duomenims, reikalingiems atvaizdavimui ir skaičiavimams, saugoti.

Pavyzdys:

            // Create a buffer for vertex data
const vertexBuffer = device.createBuffer({
 size: vertexData.byteLength,
 usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
 mappedAtCreation: true,
});

// Copy vertex data to the buffer
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertexData);
vertexBuffer.unmap();

            

              
                Copy
              
            
          

3. Tekstūros (Textures)

Tekstūros (textures) yra vaizdai, saugomi GPU. Jos naudojamos vizualinėms detalėms suteikti atvaizduojamiems objektams ir taip pat gali būti naudojamos kitiems tikslams, pavyzdžiui, aukščio žemėlapiams ar peržvalgos lentelėms saugoti.

Pavyzdys:

            // Create a texture
const texture = device.createTexture({
 size: [width, height],
 format: "rgba8unorm",
 usage: GPUTextureUsage.TEXTURE_BINDING | GPUTextureUsage.COPY_DST | GPUTextureUsage.RENDER_ATTACHMENT,
});

            

              
                Copy
              
            
          

4. Šešėliavimo programos ir konvejeriai (Shaders and Pipelines)

Šešėliavimo programos (shaders) yra programos, veikiančios GPU. Jos rašomos WebGPU šešėliavimo kalba (WGSL) ir yra atsakingos už viršūnių duomenų transformavimą, pikselių spalvų apskaičiavimą ir kitų grafinių operacijų atlikimą. Konvejeris (pipeline) apibrėžia bendrą atvaizdavimo procesą, įskaitant naudojamas šešėliavimo programas, viršūnių įvesties formatą ir atvaizdavimo tikslą.

Pavyzdys:

            // Shader code (WGSL)
const shaderCode = `
@vertex
fn main(@location(0) pos: vec4<f32>) -> @builtin(position) vec4<f32> {
 return pos;
}

@fragment
fn main() -> @location(0) vec4<f32> {
 return vec4<f32>(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Red
}
`;

// Create a shader module
const shaderModule = device.createShaderModule({
 code: shaderCode,
});

// Create a render pipeline
const pipeline = device.createRenderPipeline({
 layout: "auto",
 vertex: {
 module: shaderModule,
 entryPoint: "main",
 buffers: [
 {
 arrayStride: 16,
 attributes: [
 {
 shaderLocation: 0,
 offset: 0,
 format: "float32x4",
 },
 ],
 },
 ],
 },
 fragment: {
 module: shaderModule,
 entryPoint: "main",
 targets: [
 {
 format: presentationFormat,
 },
 ],
 },
});

            

              
                Copy
              
            
          

5. Susiejimo grupės ir susiejimo grupių išdėstymai (Bind Groups and Bind Group Layouts)

Susiejimo grupės (bind groups) naudojamos ištekliams, tokiems kaip tekstūros ir uniforminiai buferiai, susieti su šešėliavimo programomis. Susiejimo grupės išdėstymas (bind group layout) apibrėžia susiejimo grupės struktūrą, nurodydamas susietų išteklių tipus ir vietas.

Pavyzdys:

            // Create a bind group layout
const bindGroupLayout = device.createBindGroupLayout({
 entries: [
 {
 binding: 0,
 visibility: GPUShaderStage.FRAGMENT,
 texture: {},
 },
 {
 binding: 1,
 visibility: GPUShaderStage.FRAGMENT,
 sampler: {},
 },
 ],
});

// Create a bind group
const bindGroup = device.createBindGroup({
 layout: bindGroupLayout,
 entries: [
 {
 binding: 0,
 resource: texture.createView(),
 },
 {
 binding: 1,
 resource: sampler,
 },
 ],
});

            

              
                Copy
              
            
          

6. Atvaizdavimo ir skaičiavimo etapai (Render Passes and Compute Passes)

Atvaizdavimo etapas (render pass) apibrėžia grafikos atvaizdavimo procesą į atvaizdavimo tikslą, pavyzdžiui, tekstūrą ar ekraną. Skaičiavimo etapas (compute pass) apibrėžia bendrosios paskirties skaičiavimo procesą GPU.

Pavyzdys (atvaizdavimo etapas):

            // Create a render pass descriptor
const renderPassDescriptor = {
 colorAttachments: [
 {
 view: context.getCurrentTexture().createView(),
 loadOp: "clear",
 storeOp: "store",
 clearValue: [0.0, 0.0, 0.0, 1.0],
 },
 ],
};

// Begin a render pass
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
passEncoder.setPipeline(pipeline);
passEncoder.setVertexBuffer(0, vertexBuffer);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.draw(3);
passEncoder.end();

// Finish the command buffer and submit it to the queue
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

            

              
                Copy
              
            
          

WebGPU naudojimo privalumai

WebGPU siūlo daugybę pranašumų, palyginti su esamomis interneto grafikos API, tokiomis kaip WebGL, todėl tai yra patrauklus pasirinkimas kūrėjams, dirbantiems su sudėtingomis interneto programomis:

1. Pagerintas našumas

WebGPU sukurta siekiant sumažinti CPU pridėtines išlaidas ir maksimaliai išnaudoti GPU, todėl našumas žymiai pagerėja, palyginti su WebGL. Tai leidžia kūrėjams kurti sudėtingesnes ir vizualiai įspūdingesnes programas, kurios veikia sklandžiai platesniame įrenginių spektre.

Pavyzdys: Komanda, kurianti sudėtingą 3D miesto simuliaciją urbanistikos planavimui, gali naudoti WebGPU miestui atvaizduoti su didesniu detalumu ir realizmu, leidžiančiu planuotojams analizuoti eismo srautus, simuliuoti aplinkos poveikį ir vizualizuoti galimus plėtros scenarijus su geresniu našumu.

2. Prieiga prie modernių GPU funkcijų

WebGPU atveria modernias GPU funkcijas, tokias kaip skaičiavimo šešėliavimo programos, kurios įgalina bendrosios paskirties skaičiavimus GPU (GPGPU). Tai atveria naujas galimybes interneto programoms, leidžiančioms atlikti tokias užduotis kaip vaizdų apdorojimas, fizikos simuliacijos ir mašininis mokymasis tiesiogiai GPU.

Pavyzdys: Mokslininkai, kuriantys internetinę platformą medicininių vaizdų analizei, gali pasinaudoti WebGPU skaičiavimo šešėliavimo programomis, kad paspartintų vaizdų apdorojimo užduotis, tokias kaip segmentavimas, filtravimas ir registracija, taip užtikrindami greitesnes ir tikslesnes diagnozes.

3. Pagerintas daugiaplatformis suderinamumas

WebGPU sukurta taip, kad būtų daugiaplatformė, veiktų nuosekliai skirtingose operacinėse sistemose ir įrenginiuose. Tai supaprastina kūrimą ir diegimą, leidžiant kūrėjams pasiekti platesnę auditoriją su viena kodo baze.

Pavyzdys: Žaidimų kūrėjas, kuriantis daugelio žaidėjų internetinį žaidimą, gali naudoti WebGPU, kad užtikrintų, jog žaidimas veiktų sklandžiai ir nuosekliai skirtingose platformose, nepriklausomai nuo to, ar žaidėjai naudoja „Windows“ kompiuterius, „macOS“ nešiojamuosius kompiuterius, „Android“ planšetes ar „iOS“ įrenginius.

4. Padidintas saugumas

WebGPU apima tvirtas saugumo funkcijas, skirtas apsaugoti vartotojus nuo kenkėjiško kodo ir užtikrinti interneto programų saugumą. Tai ypač svarbu programoms, kurios tvarko jautrius duomenis ar atlieka kritines operacijas.

Pavyzdys: Finansų institucija, kurianti internetinę prekybos platformą, gali pasikliauti WebGPU saugumo funkcijomis, kad apsaugotų vartotojų duomenis ir užkirstų kelią neautorizuotai prieigai, užtikrinant finansinių operacijų vientisumą ir konfidencialumą.

5. Ateities perspektyva

WebGPU sukurta taip, kad būtų plečiama, leidžiant jai prisitaikyti prie būsimų GPU technologijų pažangos. Tai užtikrina, kad su WebGPU sukurtos interneto programos išliks suderinamos su būsima aparatine ir programine įranga, sumažinant brangių ir daug laiko reikalaujančių atnaujinimų poreikį.

Pavyzdys: Programinės įrangos įmonė, kurianti profesionalų vaizdo redagavimo įrankį, gali pritaikyti WebGPU, kad pasinaudotų naujomis GPU funkcijomis ir galimybėmis, kai jos taps prieinamos, užtikrinant, kad jų programinė įranga išliktų konkurencinga ir teiktų geriausią įmanomą našumą savo vartotojams.

WebGPU panaudojimo atvejai

WebGPU tinka įvairioms programoms, reikalaujančioms didelio našumo grafikos ir skaičiavimo galimybių. Štai keletas svarbių panaudojimo atvejų:

1. Žaidimai

WebGPU leidžia kūrėjams kurti vizualiai įspūdingesnius ir labiau įtraukiančius internetinius žaidimus su geresniu našumu ir realizmu. Tai leidžia naudoti sudėtingesnes atvaizdavimo technikas, pažangius šešėliavimo efektus ir sklandesnį žaidimo procesą.

Pavyzdys: AAA žaidimų variklio perkėlimas į internetą naudojant „WebAssembly“ ir WebGPU leidžia kūrėjams pasiekti platesnę auditoriją, nereikalaujant, kad vartotojai atsisiųstų ir įdiegtų vietines programas. Daugiaplatformis WebGPU pobūdis užtikrina nuoseklų našumą skirtinguose įrenginiuose ir operacinėse sistemose.

2. Duomenų vizualizavimas

WebGPU gali būti naudojama kuriant interaktyvias ir dinamiškas duomenų vizualizacijas, kurios gali lengvai apdoroti didelius duomenų rinkinius. Tai leidžia realiu laiku atvaizduoti sudėtingas diagramas, grafikus ir žemėlapius, leidžiančius vartotojams tyrinėti ir analizuoti duomenis naujais būdais.

Pavyzdys: Mokslinių tyrimų komanda gali naudoti WebGPU, kad vizualizuotų sudėtingas klimato kaitos simuliacijas, leidžiančias jiems tyrinėti skirtingus scenarijus ir analizuoti įvairių politikos krypčių galimą poveikį. Galimybė atvaizduoti didelius duomenų rinkinius realiu laiku leidžia mokslininkams nustatyti dėsningumus ir tendencijas, kurias būtų sunku aptikti naudojant tradicinius metodus.

3. Mašininis mokymasis

WebGPU suteikia prieigą prie GPU skaičiavimo galimybių, todėl tinka mašininio mokymosi užduotims naršyklėje paspartinti. Tai leidžia kūrėjams atlikti tokias užduotis kaip neuroninių tinklų mokymas, išvadų darymas ir didelių duomenų rinkinių apdorojimas tiesiogiai GPU.

Pavyzdys: Įmonė, kurianti internetinę vaizdų atpažinimo paslaugą, gali naudoti WebGPU, kad paspartintų vaizdų apdorojimą, užtikrindama greitesnius ir tikslesnius rezultatus. Galimybė atlikti mašininio mokymosi užduotis naršyklėje pašalina poreikį vartotojams įkelti duomenis į serverį, pagerinant privatumą ir saugumą.

4. Moksliniai skaičiavimai

WebGPU gali būti naudojama mokslinėms simuliacijoms ir skaičiavimams naršyklėje paspartinti. Tai leidžia mokslininkams atlikti sudėtingus skaičiavimus, vizualizuoti rezultatus ir sąveikauti su simuliacijomis realiu laiku.

Pavyzdys: Molekulinės dinamikos tyrinėtojai gali naudoti WebGPU simuliuoti molekulių elgseną, leidžiančią jiems suprasti medžiagų savybes ir kurti naujus vaistus. Galimybė atlikti simuliacijas naršyklėje pašalina specializuotos programinės ir aparatinės įrangos poreikį, todėl mokslininkams lengviau bendradarbiauti ir dalytis savo darbu.

5. CAD ir inžinerija

WebGPU leidžia kūrėjams kurti internetines CAD ir inžinerijos programas, kurios gali apdoroti sudėtingus 3D modelius ir simuliacijas. Tai leidžia realiu laiku atvaizduoti, interaktyviai redaguoti ir bendradarbiauti naršyklėje.

Pavyzdys: Inžinerijos įmonė gali naudoti WebGPU, kad sukurtų internetinę platformą mechaninių sistemų projektavimui ir simuliavimui, leidžiančią inžinieriams bendradarbiauti projektuose realiu laiku, nepriklausomai nuo jų buvimo vietos. Galimybė pasiekti platformą iš bet kurio įrenginio su interneto naršykle pašalina specializuotos programinės ir aparatinės įrangos poreikį, mažinant išlaidas ir didinant efektyvumą.

WebGPU ir WebGL palyginimas

Nors WebGPU yra sukurta kaip WebGL įpėdinė, tarp šių dviejų API yra keletas esminių skirtumų:

• API dizainas: WebGPU pasižymi modernesniu ir efektyvesniu API dizainu, palyginti su WebGL, mažinant CPU pridėtines išlaidas ir gerinant GPU panaudojimą.
• GPU funkcijos: WebGPU suteikia prieigą prie modernių GPU funkcijų, tokių kaip skaičiavimo šešėliavimo programos, kurių nėra WebGL.
• Našumas: WebGPU paprastai siūlo žymiai geresnį našumą nei WebGL, ypač sudėtingoms programoms.
• Daugiaplatformis suderinamumas: WebGPU sukurta taip, kad būtų labiau suderinama su įvairiomis platformomis nei WebGL, kuri gali rodyti neatitikimus skirtingose implementacijose.
• Patikimumas ir saugumas: WebGPU apima tvirtesnes saugumo funkcijas nei WebGL.

Daugeliu atvejų WebGPU yra pageidaujamas pasirinkimas naujoms interneto programoms, kurioms reikalingos didelio našumo grafikos ir skaičiavimo galimybės. Tačiau WebGL vis dar gali būti tinkamas paprastesnėms programoms arba kai suderinamumas su senesnėmis naršyklėmis yra pagrindinis prioritetas.

WebGPU šešėliavimo kalba (WGSL)

WebGPU naudoja naują šešėliavimo kalbą, vadinamą WGSL („WebGPU Shading Language“). WGSL yra moderni, saugi ir nešiojama kalba, sukurta specialiai WebGPU. Ji įkvėpta tokių kalbų kaip „Rust“ ir HLSL, siūlanti pusiausvyrą tarp našumo ir išraiškingumo.

Pagrindinės WGSL savybės:

• Saugumas: WGSL sukurta taip, kad būtų saugi atminčiai ir užkirstų kelią įprastiems šešėliavimo programų pažeidžiamumams.
• Nešiojamumas: WGSL sukurta taip, kad būtų nešiojama tarp skirtingų GPU architektūrų.
• Išraiškingumas: WGSL suteikia platų funkcijų rinkinį sudėtingoms šešėliavimo programoms kurti.
• Integracija: WGSL yra glaudžiai integruota su WebGPU API.

Mokytis WGSL yra būtina norint kurti WebGPU programas. Nors tiems kūrėjams, kurie yra susipažinę su GLSL (šešėliavimo kalba, naudojama WebGL), gali prireikti laiko prisitaikyti, jos saugumo, nešiojamumo ir našumo privalumai paverčia ją verta investicija.

Darbo su WebGPU pradžia

Norėdami pradėti kurti su WebGPU, jums reikės modernios interneto naršyklės, palaikančios šią API. „Chrome“, „Firefox“ ir „Safari“ turi eksperimentinį WebGPU palaikymą. Taip pat reikės pagrindinio supratimo apie interneto kūrimo koncepcijas, tokias kaip HTML, „JavaScript“ ir CSS.

Štai keletas išteklių, padėsiančių jums pradėti:

• WebGPU specifikacija: Oficiali WebGPU specifikacija pateikia išsamią API apžvalgą.
• WebGPU pavyzdžiai: Internete yra daugybė WebGPU pavyzdžių, demonstruojančių skirtingas funkcijas ir technikas.
• WebGPU pamokos: Yra daug pamokų ir straipsnių, padėsiančių jums išmokti WebGPU kūrimo pagrindus.
• Bendruomenės forumai: Internetiniai forumai ir bendruomenės gali suteikti pagalbą ir atsakyti į jūsų klausimus.

Pavyzdys: Paprastas trikampio atvaizdavimas

Štai supaprastintas trikampio atvaizdavimo naudojant WebGPU pavyzdys. Šis pavyzdys sutelktas į pagrindinius žingsnius ir trumpumo dėlei praleidžia kai kurias klaidų tvarkymo ir sąrankos dalis. Atkreipkite dėmesį, kad WGSL kodas čia pateikiamas tiesiogiai, tačiau realioje programoje jis paprastai įkeliamas iš atskiro failo arba apibrėžiamas kaip eilutės konstanta.

            
async function run() {
  if (!navigator.gpu) {
    console.log("WebGPU is not supported on this browser.");
    return;
  }

  const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
  if (!adapter) {
    console.log("No appropriate GPUAdapter found.");
    return;
  }

  const device = await adapter.requestDevice();

  const canvas = document.getElementById("gpu-canvas");
  const context = canvas.getContext("webgpu");
  const presentationFormat = navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat();
  context.configure({
    device: device,
    format: presentationFormat,
  });

  const vertexShaderCode = `
    @vertex
    fn main(@location(0) pos: vec2<f32>) -> @builtin(position) vec4<f32> {
      return vec4<f32>(pos, 0.0, 1.0);
    }
  `;

  const fragmentShaderCode = `
    @fragment
    fn main() -> @location(0) vec4<f32> {
      return vec4<f32>(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Red color
    }
  `;

  const vertexShaderModule = device.createShaderModule({
    code: vertexShaderCode,
  });

  const fragmentShaderModule = device.createShaderModule({
    code: fragmentShaderCode,
  });

  const pipeline = device.createRenderPipeline({
    layout: 'auto',
    vertex: {
      module: vertexShaderModule,
      entryPoint: "main",
      buffers: [{
        arrayStride: 8,  // 2 floats * 4 bytes each
        attributes: [{
          shaderLocation: 0, // @location(0)
          offset: 0,
          format: "float32x2",
        }]
      }]
    },
    fragment: {
      module: fragmentShaderModule,
      entryPoint: "main",
      targets: [{
        format: presentationFormat
      }]
    },
    primitive: {
      topology: "triangle-list"
    }
  });

  const vertices = new Float32Array([
    0.0, 0.5,  // Vertex 1: Top Center
    -0.5, -0.5, // Vertex 2: Bottom Left
    0.5, -0.5   // Vertex 3: Bottom Right
  ]);

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


  function 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 },
        loadOp: "clear",
        storeOp: "store",
      }],
    };

    const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
    passEncoder.setPipeline(pipeline);
    passEncoder.setVertexBuffer(0, vertexBuffer);
    passEncoder.draw(3, 1, 0, 0); // draw 3 vertices, 1 instance
    passEncoder.end();

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

    // requestAnimationFrame(render); // For continuous rendering
  }

  render();
}

run();

            

              
                Copy
              
            
          

Šis pavyzdys demonstruoja pagrindinius trikampio atvaizdavimo naudojant WebGPU žingsnius, įskaitant:

• GPU adapterio ir įrenginio inicializavimą.
• Drobės konfigūravimą atvaizdavimui.
• Šešėliavimo programų modulių kūrimą viršūnių ir fragmentų šešėliavimo programoms.
• Atvaizdavimo konvejerio kūrimą.
• Viršūnių buferio kūrimą ir viršūnių duomenų kopijavimą į jį.
• Komandų koduotuvo ir atvaizdavimo etapo kūrimą.
• Konvejerio ir viršūnių buferio nustatymą.
• Trikampio piešimą.
• Komandų buferio pateikimą į eilę.

Nors šis pavyzdys yra paprastas, jis suteikia pagrindą sudėtingesnėms WebGPU programoms kurti.

WebGPU ateitis

WebGPU vis dar yra gana nauja API, tačiau ji turi potencialą revoliucionizuoti interneto grafiką ir skaičiavimus. Kai naršyklių palaikymas WebGPU subręs ir API taps plačiau pritaikoma, galime tikėtis pamatyti naujos kartos interneto programas, kurios bus galingesnės, labiau įtraukiančios ir vizualiai įspūdingesnės nei bet kada anksčiau.

Sritys, kuriose tikimasi, kad WebGPU turės didelį poveikį:

• Internetiniai žaidimai: WebGPU leis kūrėjams kurti sudėtingesnius ir vizualiai įspūdingesnius internetinius žaidimus, kurie konkuruos su vietinių žaidimų kokybe.
• Duomenų vizualizavimas: WebGPU leis kurti interaktyvesnes ir dinamiškesnes duomenų vizualizacijas, kurios galės lengvai apdoroti didelius duomenų rinkinius.
• Mašininis mokymasis: WebGPU paspartins mašininio mokymosi užduotis naršyklėje, atverdamas naujas programas tokiose srityse kaip vaizdų atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir nuspėjamoji analizė.
• Virtuali ir papildyta realybė: WebGPU vaidins pagrindinį vaidmenį įgalinant internetines virtualios ir papildytos realybės patirtis.
• Profesionalios grafikos programos: Įrankiai, skirti 3D modeliavimui, vaizdo redagavimui ir kitoms grafiškai intensyvioms užduotims, gaus naudos iš WebGPU našumo pagerinimų.

Išvada

WebGPU yra technologinė naujovė, kuri atneša modernių GPU galią į internetą. Jos pagerintas našumas, prieiga prie modernių GPU funkcijų, daugiaplatformis suderinamumas ir padidintas saugumas daro ją patraukliu pasirinkimu kūrėjams, dirbantiems su sudėtingomis interneto programomis. WebGPU bręstant ir tampant plačiau pritaikomai, ji turi potencialą paversti internetą didelio našumo grafikos ir skaičiavimų platforma, atveriančia naujas galimybes inovacijoms ir kūrybiškumui.

Priimkite WebGPU ir atverkite interneto svetainių kūrimo ateitį!