WebGPU programmēšana: augstas veiktspējas grafika un aprēķinu ēnotāji

WebGPU ir nākamās paaudzes grafikas un aprēķinu API tīmeklim, kas izstrādāts, lai nodrošinātu modernas funkcijas un uzlabotu veiktspēju salīdzinājumā ar tā priekšgājēju WebGL. Tas ļauj izstrādātājiem izmantot GPU jaudu gan grafikas renderēšanai, gan vispārējas nozīmes aprēķiniem, paverot jaunas iespējas tīmekļa lietojumprogrammām.

Kas ir WebGPU?

WebGPU ir vairāk nekā tikai grafikas API; tas ir vārti uz augstas veiktspējas skaitļošanu pārlūkprogrammā. Tas piedāvā vairākas galvenās priekšrocības:

• Moderna API: Izstrādāta, lai atbilstu modernām GPU arhitektūrām un izmantotu to iespējas.
• Veiktspēja: Nodrošina zemāka līmeņa piekļuvi GPU, ļaujot veikt optimizētas renderēšanas un aprēķinu operācijas.
• Starpplatformu: Darbojas dažādās operētājsistēmās un pārlūkprogrammās, nodrošinot konsekventu izstrādes pieredzi.
• Aprēķinu ēnotāji: Ļauj veikt vispārējas nozīmes aprēķinus GPU, paātrinot tādus uzdevumus kā attēlu apstrāde, fizikas simulācijas un mašīnmācīšanās.
• WGSL (WebGPU ēnošanas valoda): Jauna ēnošanas valoda, kas izstrādāta īpaši WebGPU, piedāvājot uzlabotu drošību un izteiksmīgumu salīdzinājumā ar GLSL.

WebGPU pret WebGL

Lai gan WebGL daudzus gadus ir bijis tīmekļa grafikas standarts, tas balstās uz vecākām OpenGL ES specifikācijām un var būt ierobežojošs attiecībā uz veiktspēju un funkcijām. WebGPU risina šos ierobežojumus, nodrošinot:

• Tieša kontrole: Dodot izstrādātājiem tiešāku kontroli pār GPU resursiem un atmiņas pārvaldību.
• Asinhronas operācijas: Atļaujot paralēlu izpildi un samazinot CPU noslodzi.
• Modernas funkcijas: Atbalstot modernas renderēšanas tehnikas, piemēram, aprēķinu ēnotājus, staru izsekošanu (izmantojot paplašinājumus) un progresīvus tekstūru formātus.
• Samazināta dziņa noslodze: Izstrādāts, lai minimizētu dziņa noslodzi un uzlabotu kopējo veiktspēju.

Darba sākšana ar WebGPU

Lai sāktu programmēt ar WebGPU, jums būs nepieciešama pārlūkprogramma, kas atbalsta šo API. Chrome, Firefox un Safari (Technology Preview) ir daļējas vai pilnīgas implementācijas. Šeit ir pamata soļu izklāsts:

1. Pieprasīt adapteri: Adapteris pārstāv fizisku GPU vai programmatūras implementāciju.
2. Pieprasīt ierīci: Ierīce ir loģisks GPU attēlojums, ko izmanto resursu izveidei un komandu izpildei.
3. Izveidot ēnotājus: Ēnotāji ir programmas, kas darbojas uz GPU un veic renderēšanas vai aprēķinu operācijas. Tie tiek rakstīti WGSL valodā.
4. Izveidot buferus un tekstūras: Buferi glabā virsotņu datus, vienotos datus un citus datus, ko izmanto ēnotāji. Tekstūras glabā attēlu datus.
5. Izveidot renderēšanas vai aprēķinu konveijeru (pipeline): Konveijers definē renderēšanas vai aprēķināšanas soļus, ieskaitot izmantojamos ēnotājus, ievades un izvades datu formātu un citus parametrus.
6. Izveidot komandu kodētāju: Komandu kodētājs ieraksta komandas, kas jāizpilda GPU.
7. Iesniegt komandas: Komandas tiek iesniegtas ierīcei izpildei.

Piemērs: vienkārša trīsstūra renderēšana

Šeit ir vienkāršots piemērs, kā renderēt trīsstūri, izmantojot WebGPU (īsumam izmantots pseidokods):

// 1. Pieprasa adapteri un ierīci
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Izveido ēnotājus (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); // Sarkana krāsa
  }
`;

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

// 3. Izveido virsotņu buferi
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Augša
  -0.5, -0.5, // Apakšā pa kreisi
  0.5, -0.5   // Apakšā pa labi
]);

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

// 4. Izveido renderēšanas konveijeru
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 baiti (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Piemēra formāts, atkarīgs no audekla (canvas)
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Zīmēt trīsstūrus
  },
  layout: 'auto' // Automātiski ģenerēt izkārtojumu
});

// 5. Iegūst audekla kontekstu
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Piemēra formāts

// 6. Renderēšanas kārta
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 }, // Notīrīt uz melnu
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Šis piemērs demonstrē pamatsoļus, kas nepieciešami vienkārša trīsstūra renderēšanai. Reālās pasaules lietojumprogrammās tiks izmantoti sarežģītāki ēnotāji, datu struktūras un renderēšanas tehnikas. Piemērā norādītais `bgra8unorm` formāts ir izplatīts formāts, taču ir svarīgi nodrošināt, lai tas atbilstu jūsu audekla (canvas) formātam pareizai renderēšanai. Jums var nākties to pielāgot atkarībā no jūsu konkrētās vides.

Aprēķinu ēnotāji WebGPU

Viena no jaudīgākajām WebGPU funkcijām ir aprēķinu ēnotāju atbalsts. Aprēķinu ēnotāji ļauj veikt vispārējas nozīmes aprēķinus GPU, kas var ievērojami paātrināt uzdevumus, kuri ir labi piemēroti paralēlai apstrādei.

Aprēķinu ēnotāju pielietojuma gadījumi

• Attēlu apstrāde: Filtru pielietošana, krāsu korekciju veikšana un tekstūru ģenerēšana.
• Fizikas simulācijas: Daļiņu kustības aprēķināšana, šķidruma dinamikas simulēšana un vienādojumu risināšana.
• Mašīnmācīšanās: Neironu tīklu apmācība, secinājumu veikšana un datu apstrāde.
• Datu apstrāde: Lielu datu kopu kārtošana, filtrēšana un transformēšana.

Piemērs: vienkāršs aprēķinu ēnotājs (divu masīvu saskaitīšana)

Šis piemērs demonstrē vienkāršu aprēķinu ēnotāju, kas saskaita divus masīvus. Pieņemsim, ka mēs padodam divus Float32Array buferus kā ievadi un trešo, kurā tiks saglabāti rezultāti.

// WGSL ēnotājs
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) // Darba grupas lielums: kritisks veiktspējai
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript kods
const arrayLength = 256; // Vienkāršības labad jābūt darba grupas lieluma reizinājumam

// Izveido ievades buferus
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"
  }
});

// Izveido saistīšanas grupas izkārtojumu un saistīšanas grupu (svarīgi datu nodošanai ēnotājam)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Svarīgi: izmantojiet izkārtojumu no konveijera
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Nosūta aprēķinu kārtu
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Nosūta darbu
passEncoder.end();

// Kopē rezultātu uz lasāmu buferi
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

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

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

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

readBuffer.unmap();

Šajā piemērā:

• Mēs definējam WGSL aprēķinu ēnotāju, kas saskaita divu ievades masīvu elementus un saglabā rezultātu izvades masīvā.
• Mēs izveidojam trīs krātuves buferus GPU: divus ievades masīviem un vienu izvadei.
• Mēs izveidojam aprēķinu konveijeru, kas norāda aprēķinu ēnotāju un tā ieejas punktu.
• Mēs izveidojam saistīšanas grupu (bind group), kas saista buferus ar ēnotāja ievades un izvades mainīgajiem.
• Mēs nosūtam aprēķinu ēnotāju, norādot izpildāmo darba grupu skaitu. `workgroup_size` ēnotājā un `dispatchWorkgroups` parametriem ir jāsakrīt pareizai izpildei. Ja `arrayLength` nav `workgroup_size` (šajā gadījumā 64) reizinājums, ēnotājā ir nepieciešama robežgadījumu apstrāde.
• Piemērs kopē rezultātu buferi no GPU uz CPU pārbaudei.

WGSL (WebGPU ēnošanas valoda)

WGSL ir ēnošanas valoda, kas izstrādāta WebGPU. Tā ir moderna, droša un izteiksmīga valoda, kas sniedz vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar GLSL (ēnošanas valoda, ko izmanto WebGL):

• Drošība: WGSL ir izstrādāta, lai būtu atmiņas droša un novērstu bieži sastopamas ēnotāju kļūdas.
• Izteiksmīgums: WGSL atbalsta plašu datu tipu un operāciju klāstu, ļaujot veidot sarežģītu ēnotāju loģiku.
• Pārnesamība: WGSL ir izstrādāta, lai būtu pārnesama starp dažādām GPU arhitektūrām.
• Integrācija: WGSL ir cieši integrēta ar WebGPU API, nodrošinot nevainojamu izstrādes pieredzi.

WGSL galvenās iezīmes

• Stingrā tipizācija: WGSL ir stingri tipizēta valoda, kas palīdz novērst kļūdas.
• Tieša atmiņas pārvaldība: WGSL prasa tiešu atmiņas pārvaldību, kas izstrādātājiem dod lielāku kontroli pār GPU resursiem.
• Iebūvētās funkcijas: WGSL nodrošina bagātīgu iebūvēto funkciju kopumu, lai veiktu izplatītas grafikas un aprēķinu operācijas.
• Pielāgotas datu struktūras: WGSL ļauj izstrādātājiem definēt pielāgotas datu struktūras datu glabāšanai un manipulēšanai.

Piemērs: WGSL funkcija

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

Veiktspējas apsvērumi

WebGPU nodrošina ievērojamus veiktspējas uzlabojumus salīdzinājumā ar WebGL, taču ir svarīgi optimizēt savu kodu, lai pilnībā izmantotu tā iespējas. Šeit ir daži galvenie veiktspējas apsvērumi:

• Minimizēt CPU-GPU komunikāciju: Samaziniet datu apjomu, kas tiek pārsūtīts starp CPU un GPU. Izmantojiet buferus un tekstūras, lai glabātu datus GPU un izvairītos no biežiem atjauninājumiem.
• Optimizēt ēnotājus: Rakstiet efektīvus ēnotājus, kas samazina instrukciju un atmiņas piekļuves skaitu. Izmantojiet profilēšanas rīkus, lai identificētu vājās vietas.
• Izmantot instancēšanu (instancing): Izmantojiet instancēšanu, lai renderētu vairākas viena objekta kopijas ar dažādām transformācijām. Tas var ievērojami samazināt zīmēšanas izsaukumu (draw calls) skaitu.
• Apvienot zīmēšanas izsaukumus: Apvienojiet vairākus zīmēšanas izsaukumus, lai samazinātu komandu iesniegšanas noslodzi uz GPU.
• Izvēlēties piemērotus datu formātus: Izvēlieties datu formātus, kas ir efektīvi GPU apstrādei. Piemēram, ja iespējams, izmantojiet pusprecizitātes peldošā punkta skaitļus (f16).
• Darba grupas lieluma optimizācija: Pareiza darba grupas lieluma izvēle krasi ietekmē aprēķinu ēnotāja veiktspēju. Izvēlieties izmērus, kas atbilst mērķa GPU arhitektūrai.

Starpplatformu izstrāde

WebGPU ir izstrādāts kā starpplatformu risinājums, taču pastāv dažas atšķirības starp dažādām pārlūkprogrammām un operētājsistēmām. Šeit ir daži padomi starpplatformu izstrādei:

• Testēt vairākās pārlūkprogrammās: Pārbaudiet savu lietojumprogrammu dažādās pārlūkprogrammās, lai nodrošinātu, ka tā darbojas pareizi.
• Izmantot funkciju noteikšanu: Izmantojiet funkciju noteikšanu (feature detection), lai pārbaudītu konkrētu funkciju pieejamību un attiecīgi pielāgotu kodu.
• Rīkoties ar ierīču ierobežojumiem: Apzinieties ierīču ierobežojumus, ko nosaka dažādi GPU un pārlūkprogrammas. Piemēram, maksimālais tekstūras izmērs var atšķirties.
• Izmantot starpplatformu ietvaru: Apsveriet iespēju izmantot starpplatformu ietvaru, piemēram, Babylon.js, Three.js vai PixiJS, kas var palīdzēt abstrahēt atšķirības starp dažādām platformām.

WebGPU lietojumprogrammu atkļūdošana

WebGPU lietojumprogrammu atkļūdošana var būt sarežģīta, taču ir vairāki rīki un metodes, kas var palīdzēt:

• Pārlūkprogrammas izstrādātāju rīki: Izmantojiet pārlūkprogrammas izstrādātāju rīkus, lai pārbaudītu WebGPU resursus, piemēram, buferus, tekstūras un ēnotājus.
• WebGPU validācijas slāņi: Iespējojiet WebGPU validācijas slāņus, lai notvertu bieži sastopamas kļūdas, piemēram, atmiņas piekļuvi ārpus robežām un nederīgu ēnotāju sintaksi.
• Grafikas atkļūdotāji: Izmantojiet grafikas atkļūdotāju, piemēram, RenderDoc vai NSight Graphics, lai soli pa solim izietu cauri kodam, pārbaudītu GPU stāvokli un profilētu veiktspēju. Šie rīki bieži sniedz detalizētu ieskatu ēnotāju izpildē un atmiņas lietojumā.
• Žurnalēšana (Logging): Pievienojiet žurnāla ierakstus savam kodam, lai izsekotu izpildes plūsmai un mainīgo vērtībām. Tomēr pārmērīga žurnalēšana var ietekmēt veiktspēju, īpaši ēnotājos.

Papildu tehnikas

Kad esat labi apguvis WebGPU pamatus, varat izpētīt sarežģītākas tehnikas, lai izveidotu vēl izsmalcinātākas lietojumprogrammas.

• Aprēķinu ēnotāju sadarbība ar renderēšanu: Aprēķinu ēnotāju kombinēšana datu priekšapstrādei vai tekstūru ģenerēšanai ar tradicionālajiem renderēšanas konveijeriem vizualizācijai.
• Staru izsekošana (izmantojot paplašinājumus): Staru izsekošanas izmantošana, lai radītu reālistisku apgaismojumu un atspulgus. WebGPU staru izsekošanas iespējas parasti tiek piedāvātas, izmantojot pārlūkprogrammas paplašinājumus.
• Ģeometrijas ēnotāji: Ģeometrijas ēnotāju izmantošana, lai ģenerētu jaunu ģeometriju uz GPU.
• Teselācijas ēnotāji: Teselācijas ēnotāju izmantošana, lai sadalītu virsmas un izveidotu detalizētāku ģeometriju.

WebGPU reālās pasaules pielietojumi

WebGPU jau tiek izmantots dažādās reālās pasaules lietojumprogrammās, tostarp:

• Spēles: Augstas veiktspējas 3D spēļu izveide, kas darbojas pārlūkprogrammā.
• Datu vizualizācija: Lielu datu kopu vizualizēšana interaktīvās 3D vidēs.
• Zinātniskās simulācijas: Sarežģītu fizisku parādību, piemēram, šķidruma dinamikas un klimata modeļu, simulēšana.
• Mašīnmācīšanās: Mašīnmācīšanās modeļu apmācība un izvietošana pārlūkprogrammā.
• CAD/CAM: Datorizētās projektēšanas un ražošanas lietojumprogrammu izstrāde.

Piemēram, apsveriet ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (GIS) lietojumprogrammu. Izmantojot WebGPU, GIS var renderēt sarežģītus 3D reljefa modeļus ar augstu izšķirtspēju, iekļaujot reāllaika datu atjauninājumus no dažādiem avotiem. Tas ir īpaši noderīgi pilsētplānošanā, katastrofu pārvaldībā un vides monitoringā, ļaujot speciālistiem visā pasaulē sadarboties ar datiem bagātās vizualizācijās neatkarīgi no viņu aparatūras iespējām.

WebGPU nākotne

WebGPU joprojām ir salīdzinoši jauna tehnoloģija, taču tai ir potenciāls revolucionizēt tīmekļa grafiku un skaitļošanu. Attīstoties API un arvien vairāk pārlūkprogrammām to pieņemot, mēs varam sagaidīt vēl inovatīvāku lietojumprogrammu parādīšanos.

Nākotnes WebGPU attīstība varētu ietvert:

• Uzlabota veiktspēja: Pastāvīgas API un pamatā esošo implementāciju optimizācijas vēl vairāk uzlabos veiktspēju.
• Jaunas funkcijas: API tiks pievienotas jaunas funkcijas, piemēram, staru izsekošana un tīkla ēnotāji (mesh shaders).
• Plašāka pielietošana: Plašāka WebGPU pieņemšana no pārlūkprogrammu un izstrādātāju puses radīs lielāku rīku un resursu ekosistēmu.
• Standartizācija: Turpināti standartizācijas centieni nodrošinās, ka WebGPU paliek konsekventa un pārnesama API.

Noslēgums

WebGPU ir jaudīga jauna API, kas atver pilnu GPU potenciālu tīmekļa lietojumprogrammām. Nodrošinot modernas funkcijas, uzlabotu veiktspēju un atbalstu aprēķinu ēnotājiem, WebGPU ļauj izstrādātājiem radīt satriecošu grafiku un paātrināt plašu skaitļošanas ietilpīgu uzdevumu klāstu. Neatkarīgi no tā, vai jūs veidojat spēles, datu vizualizācijas vai zinātniskas simulācijas, WebGPU ir tehnoloģija, kuru noteikti vajadzētu izpētīt.

Šim ievadam vajadzētu palīdzēt jums sākt darbu, taču nepārtraukta mācīšanās un eksperimentēšana ir atslēga WebGPU apguvei. Sekojiet līdzi jaunākajām specifikācijām, piemēriem un kopienas diskusijām, lai pilnībā izmantotu šīs aizraujošās tehnoloģijas jaudu. WebGPU standarts strauji attīstās, tāpēc esiet gatavi pielāgot savu kodu, kad tiek ieviestas jaunas funkcijas un parādās labākās prakses.