WebGPU: Augstas veiktspējas grafikas un skaitļošanas jaudas atbrīvošana tīmeklī

Tīmeklis ir attīstījies daudz tālāk par statisku saturu un vienkāršām mijiedarbībām. Mūsdienās tīmekļa lietojumprogrammas nodrošina sarežģītas simulācijas, aizraujošas spēles, izsmalcinātas datu vizualizācijas un pat mašīnmācīšanās darba slodzes. Šīm prasīgajām lietojumprogrammām ir nepieciešama piekļuve modernu grafikas apstrādes vienību (GPU) pilnai jaudai, un šeit talkā nāk WebGPU.

Kas ir WebGPU?

WebGPU ir jauns tīmekļa API, kas nodrošina piekļuvi modernām GPU iespējām uzlabotai grafikas renderēšanai un vispārējas nozīmes skaitļošanai. Tas ir izstrādāts kā WebGL pēctecis, novēršot tā ierobežojumus un nodrošinot efektīvāku un jaudīgāku saskarni, lai izmantotu moderno GPU iespējas.

Atšķirībā no WebGL, kas balstās uz OpenGL ES 3.0, WebGPU ir izstrādāts no pašiem pamatiem, lai izmantotu jaunākās GPU funkcijas un arhitektūras. Tas piedāvā:

• Uzlabota veiktspēja: WebGPU nodrošina ievērojami labāku veiktspēju nekā WebGL, pateicoties efektīvākam API dizainam, samazinātām pieskaitāmajām izmaksām un optimizētai resursu pārvaldībai.
• Modernas GPU funkcijas: WebGPU nodrošina piekļuvi uzlabotām GPU funkcijām, piemēram, skaitļošanas ēnotājiem (compute shaders), kas ļauj veikt vispārējas nozīmes skaitļošanu GPU (GPGPU).
• Starpplatformu saderība: WebGPU ir izstrādāts, lai būtu starpplatformu, konsekventi darbojoties dažādās operētājsistēmās (Windows, macOS, Linux, Android, iOS) un ierīcēs.
• Drošība un drošums: WebGPU ietver robustas drošības funkcijas, lai aizsargātu lietotājus no ļaunprātīga koda un nodrošinātu tīmekļa lietojumprogrammu drošumu.
• Nākotnes nodrošinājums: WebGPU ir izstrādāts tā, lai to varētu paplašināt, ļaujot tam pielāgoties nākotnes sasniegumiem GPU tehnoloģijās.

WebGPU galvenie koncepti

Lai izstrādātu augstas veiktspējas tīmekļa lietojumprogrammas, ir svarīgi izprast WebGPU pamatkonceptus. Šeit ir dažas būtiskas sastāvdaļas:

1. Ierīce un rinda

Ierīce (device) pārstāv savienojumu ar GPU. Tā ir galvenā saskarne mijiedarbībai ar GPU un resursu izveidei. Rinda (queue) tiek izmantota, lai iesniegtu komandas GPU izpildei.

Piemērs:

            // 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. Buferi

Buferi (buffers) ir atmiņas reģioni GPU, kas tiek izmantoti datu glabāšanai. Tos var izmantot, lai glabātu virsotņu datus, indeksu datus, vienotos datus un cita veida datus, kas nepieciešami renderēšanai un skaitļošanai.

Piemērs:

            // 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. Tekstūras

Tekstūras (textures) ir attēli, kas tiek glabāti GPU. Tās tiek izmantotas, lai renderētiem objektiem piešķirtu vizuālu detalizāciju, un tās var izmantot arī citiem mērķiem, piemēram, augstuma karšu vai uzmeklēšanas tabulu glabāšanai.

Piemērs:

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

            

              
                Copy
              
            
          

4. Ēnotāji un konveijeri

Ēnotāji (shaders) ir programmas, kas darbojas GPU. Tās ir rakstītas WebGPU ēnošanas valodā (WGSL) un ir atbildīgas par virsotņu datu pārveidošanu, pikseļu krāsu aprēķināšanu un citu grafisko darbību veikšanu. Konveijers (pipeline) definē kopējo renderēšanas procesu, ieskaitot izmantojamos ēnotājus, virsotņu ievades formātu un renderēšanas mērķi.

Piemērs:

            // 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. Saistīšanas grupas un saistīšanas grupu izkārtojumi

Saistīšanas grupas (bind groups) tiek izmantotas, lai saistītu resursus, piemēram, tekstūras un vienotos buferus, ar ēnotājiem. Saistīšanas grupas izkārtojums (bind group layout) definē saistīšanas grupas struktūru, norādot saistīto resursu veidus un atrašanās vietas.

Piemērs:

            // 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. Renderēšanas un skaitļošanas caurlaides

Renderēšanas caurlaide (render pass) definē grafikas renderēšanas procesu uz renderēšanas mērķi, piemēram, tekstūru vai ekrānu. Skaitļošanas caurlaide (compute pass) definē vispārējas nozīmes skaitļošanas procesu GPU.

Piemērs (Renderēšanas caurlaide):

            // 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 izmantošanas priekšrocības

WebGPU piedāvā daudzas priekšrocības salīdzinājumā ar esošajiem tīmekļa grafikas API, piemēram, WebGL, padarot to par pievilcīgu izvēli izstrādātājiem, kas strādā pie prasīgām tīmekļa lietojumprogrammām:

1. Uzlabota veiktspēja

WebGPU ir izstrādāts, lai minimizētu CPU pieskaitāmās izmaksas un maksimizētu GPU izmantošanu, kas nodrošina ievērojamus veiktspējas uzlabojumus salīdzinājumā ar WebGL. Tas ļauj izstrādātājiem veidot sarežģītākas un vizuāli iespaidīgākas lietojumprogrammas, kas vienmērīgi darbojas plašākā ierīču klāstā.

Piemērs: Komanda, kas izstrādā sarežģītu 3D pilsētas simulāciju pilsētplānošanai, var izmantot WebGPU, lai renderētu pilsētu ar lielāku detalizāciju un reālismu, ļaujot plānotājiem analizēt satiksmes modeļus, simulēt vides ietekmi un vizualizēt potenciālos attīstības scenārijus ar uzlabotu veiktspēju.

2. Piekļuve modernām GPU funkcijām

WebGPU nodrošina piekļuvi modernām GPU funkcijām, piemēram, skaitļošanas ēnotājiem, kas ļauj veikt vispārējas nozīmes skaitļošanu GPU (GPGPU). Tas paver jaunas iespējas tīmekļa lietojumprogrammām, ļaujot tām veikt tādus uzdevumus kā attēlu apstrāde, fizikas simulācijas un mašīnmācīšanās tieši GPU.

Piemērs: Pētnieki, kas izstrādā tīmekļa platformu medicīnisko attēlu analīzei, var izmantot WebGPU skaitļošanas ēnotājus, lai paātrinātu attēlu apstrādes uzdevumus, piemēram, segmentāciju, filtrēšanu un reģistrāciju, nodrošinot ātrākas un precīzākas diagnozes.

3. Uzlabota starpplatformu saderība

WebGPU ir izstrādāts, lai būtu starpplatformu, konsekventi darbojoties dažādās operētājsistēmās un ierīcēs. Tas vienkāršo izstrādi un izvietošanu, ļaujot izstrādātājiem mērķēt uz plašāku auditoriju ar vienu koda bāzi.

Piemērs: Spēļu izstrādātājs, kas veido daudzspēlētāju tiešsaistes spēli, var izmantot WebGPU, lai nodrošinātu, ka spēle darbojas vienmērīgi un konsekventi dažādās platformās, neatkarīgi no tā, vai spēlētāji izmanto Windows datorus, macOS klēpjdatorus, Android planšetdatorus vai iOS ierīces.

4. Uzlabota drošība

WebGPU ietver robustas drošības funkcijas, lai aizsargātu lietotājus no ļaunprātīga koda un nodrošinātu tīmekļa lietojumprogrammu drošumu. Tas ir īpaši svarīgi lietojumprogrammām, kas apstrādā sensitīvus datus vai veic kritiskas operācijas.

Piemērs: Finanšu iestāde, kas izstrādā tīmekļa tirdzniecības platformu, var paļauties uz WebGPU drošības funkcijām, lai aizsargātu lietotāju datus un novērstu nesankcionētu piekļuvi, nodrošinot finanšu darījumu integritāti un konfidencialitāti.

5. Nākotnes nodrošinājums

WebGPU ir izstrādāts tā, lai to varētu paplašināt, ļaujot tam pielāgoties nākotnes sasniegumiem GPU tehnoloģijās. Tas nodrošina, ka ar WebGPU veidotās tīmekļa lietojumprogrammas paliks saderīgas ar nākotnes aparatūru un programmatūru, samazinot nepieciešamību pēc dārgiem un laikietilpīgiem atjauninājumiem.

Piemērs: Programmatūras uzņēmums, kas izstrādā profesionālu video rediģēšanas rīku, var pieņemt WebGPU, lai izmantotu jaunas GPU funkcijas un iespējas, kad tās kļūst pieejamas, nodrošinot, ka viņu programmatūra paliek konkurētspējīga un nodrošina lietotājiem vislabāko iespējamo veiktspēju.

WebGPU lietošanas piemēri

WebGPU ir piemērots plašam lietojumprogrammu klāstam, kas prasa augstas veiktspējas grafikas un skaitļošanas iespējas. Šeit ir daži ievērojami lietošanas piemēri:

1. Spēles

WebGPU ļauj izstrādātājiem veidot vizuāli iespaidīgākas un aizraujošākas tīmekļa spēles ar uzlabotu veiktspēju un reālismu. Tas ļauj izmantot sarežģītākas renderēšanas tehnikas, uzlabotus ēnotāju efektus un vienmērīgāku spēles gaitu.

Piemērs: AAA spēļu dzinēja pārnešana uz tīmekli, izmantojot WebAssembly un WebGPU, ļauj izstrādātājiem sasniegt plašāku auditoriju, neprasot lietotājiem lejupielādēt un instalēt vietējās lietojumprogrammas. WebGPU starpplatformu daba nodrošina konsekventu veiktspēju dažādās ierīcēs un operētājsistēmās.

2. Datu vizualizācija

WebGPU var izmantot, lai izveidotu interaktīvas un dinamiskas datu vizualizācijas, kas viegli apstrādā lielas datu kopas. Tas ļauj reāllaikā renderēt sarežģītas diagrammas, grafikus un kartes, ļaujot lietotājiem izpētīt un analizēt datus jaunos veidos.

Piemērs: Zinātniski pētnieciskā komanda var izmantot WebGPU, lai vizualizētu sarežģītas klimata pārmaiņu simulācijas, ļaujot viņiem izpētīt dažādus scenārijus un analizēt dažādu politiku potenciālo ietekmi. Spēja renderēt lielas datu kopas reāllaikā ļauj pētniekiem identificēt modeļus un tendences, kuras būtu grūti atklāt, izmantojot tradicionālās metodes.

3. Mašīnmācīšanās

WebGPU nodrošina piekļuvi GPU skaitļošanas iespējām, padarot to piemērotu mašīnmācīšanās darba slodžu paātrināšanai pārlūkprogrammā. Tas ļauj izstrādātājiem veikt tādus uzdevumus kā neironu tīklu apmācība, secinājumu veikšana un lielu datu kopu apstrāde tieši GPU.

Piemērs: Uzņēmums, kas izstrādā tīmekļa attēlu atpazīšanas pakalpojumu, var izmantot WebGPU, lai paātrinātu attēlu apstrādi, nodrošinot ātrākus un precīzākus rezultātus. Spēja veikt mašīnmācīšanās uzdevumus pārlūkprogrammā novērš nepieciešamību lietotājiem augšupielādēt datus uz serveri, uzlabojot privātumu un drošību.

4. Zinātniskā skaitļošana

WebGPU var izmantot, lai paātrinātu zinātniskās simulācijas un aprēķinus pārlūkprogrammā. Tas ļauj pētniekiem veikt sarežģītus aprēķinus, vizualizēt rezultātus un mijiedarboties ar simulācijām reāllaikā.

Piemērs: Pētnieki, kas pēta molekulāro dinamiku, var izmantot WebGPU, lai simulētu molekulu uzvedību, ļaujot viņiem izprast materiālu īpašības un izstrādāt jaunas zāles. Spēja veikt simulācijas pārlūkprogrammā novērš nepieciešamību pēc specializētas programmatūras un aparatūras, padarot pētniekiem vieglāku sadarbību un darba koplietošanu.

5. CAD un inženierija

WebGPU ļauj izstrādātājiem veidot tīmekļa CAD un inženierijas lietojumprogrammas, kas var apstrādāt sarežģītus 3D modeļus un simulācijas. Tas ļauj reāllaikā renderēt, interaktīvi rediģēt un sadarboties pārlūkprogrammā.

Piemērs: Inženieru firma var izmantot WebGPU, lai izstrādātu tīmekļa platformu mehānisko sistēmu projektēšanai un simulēšanai, ļaujot inženieriem sadarboties projektos reāllaikā, neatkarīgi no viņu atrašanās vietas. Spēja piekļūt platformai no jebkuras ierīces ar tīmekļa pārlūkprogrammu novērš nepieciešamību pēc specializētas programmatūras un aparatūras, samazinot izmaksas un uzlabojot efektivitāti.

WebGPU pret WebGL

Lai gan WebGPU ir izstrādāts kā WebGL pēctecis, starp abiem API ir vairākas galvenās atšķirības:

• API dizains: WebGPU ir modernāks un efektīvāks API dizains salīdzinājumā ar WebGL, samazinot CPU pieskaitāmās izmaksas un uzlabojot GPU izmantošanu.
• GPU funkcijas: WebGPU nodrošina piekļuvi modernām GPU funkcijām, piemēram, skaitļošanas ēnotājiem, kas nav pieejami WebGL.
• Veiktspēja: WebGPU parasti piedāvā ievērojami labāku veiktspēju nekā WebGL, īpaši prasīgām lietojumprogrammām.
• Starpplatformu saderība: WebGPU ir izstrādāts tā, lai būtu saderīgāks starp platformām nekā WebGL, kas var uzrādīt nekonsekvences dažādās implementācijās.
• Drošums un drošība: WebGPU ietver robustākas drošības funkcijas nekā WebGL.

Vairumā gadījumu WebGPU ir vēlamā izvēle jaunām tīmekļa lietojumprogrammām, kurām nepieciešama augstas veiktspējas grafika un skaitļošanas iespējas. Tomēr WebGL joprojām var būt piemērots vienkāršākām lietojumprogrammām vai gadījumos, kad galvenā prioritāte ir saderība ar vecākām pārlūkprogrammām.

WebGPU ēnošanas valoda (WGSL)

WebGPU izmanto jaunu ēnošanas valodu, ko sauc par WGSL (WebGPU Shading Language). WGSL ir moderna, droša un pārnēsājama valoda, kas īpaši izstrādāta WebGPU. Tā ir iedvesmota no tādām valodām kā Rust un HLSL, piedāvājot līdzsvaru starp veiktspēju un izteiksmīgumu.

Galvenās WGSL iezīmes ietver:

• Drošums: WGSL ir izstrādāta, lai būtu atmiņas droša un novērstu izplatītas ēnotāju ievainojamības.
• Pārnesamība: WGSL ir izstrādāta tā, lai būtu pārnēsājama starp dažādām GPU arhitektūrām.
• Izteiksmīgums: WGSL nodrošina bagātīgu funkciju kopumu sarežģītu ēnotāju izveidei.
• Integrācija: WGSL ir cieši integrēta ar WebGPU API.

WGSL apguve ir būtiska WebGPU lietojumprogrammu izstrādei. Lai gan izstrādātājiem, kas ir pazīstami ar GLSL (ēnošanas valoda, ko izmanto WebGL), var būt mācīšanās līkne, tās drošuma, pārnesamības un veiktspējas priekšrocības padara to par vērtīgu ieguldījumu.

Darba uzsākšana ar WebGPU

Lai sāktu izstrādāt ar WebGPU, jums būs nepieciešama moderna tīmekļa pārlūkprogramma, kas atbalsta API. Chrome, Firefox un Safari visiem ir eksperimentāls atbalsts WebGPU. Jums būs nepieciešama arī pamatzināšanas par tīmekļa izstrādes koncepcijām, piemēram, HTML, JavaScript un CSS.

Šeit ir daži resursi, kas palīdzēs jums sākt:

• WebGPU specifikācija: Oficiālā WebGPU specifikācija sniedz detalizētu pārskatu par API.
• WebGPU paraugi: Tiešsaistē ir pieejami daudzi WebGPU paraugi, kas demonstrē dažādas funkcijas un tehnikas.
• WebGPU apmācības: Ir pieejamas daudzas apmācības un raksti, kas palīdzēs jums apgūt WebGPU izstrādes pamatus.
• Kopienas forumi: Tiešsaistes forumi un kopienas var sniegt atbalstu un atbildēt uz jūsu jautājumiem.

Piemērs: Vienkārša trīsstūra renderēšana

Šeit ir vienkāršots piemērs trīsstūra renderēšanai, izmantojot WebGPU. Šis piemērs koncentrējas uz galvenajiem soļiem un īsuma labad izlaiž dažas kļūdu apstrādes un iestatīšanas darbības. Ņemiet vērā, ka WGSL kods šeit ir attēlots rindkopā, bet reālā lietojumprogrammā tas parasti tiek ielādēts no atsevišķa faila vai definēts kā virknes konstante.

            
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 piemērs demonstrē pamatdarbības, kas saistītas ar trīsstūra renderēšanu, izmantojot WebGPU, tostarp:

• GPU adaptera un ierīces inicializēšana.
• Kanvas konfigurēšana renderēšanai.
• Ēnotāju moduļu izveide virsotņu un fragmentu ēnotājiem.
• Renderēšanas konveijera izveide.
• Virsotņu bufera izveide un virsotņu datu kopēšana tajā.
• Komandu kodētāja un renderēšanas caurlaides izveide.
• Konveijera un virsotņu bufera iestatīšana.
• Trīsstūra zīmēšana.
• Komandu bufera iesniegšana rindā.

Lai gan šis piemērs ir vienkāršs, tas nodrošina pamatu sarežģītāku WebGPU lietojumprogrammu izveidei.

WebGPU nākotne

WebGPU joprojām ir salīdzinoši jauns API, taču tam ir potenciāls revolucionizēt tīmekļa grafiku un skaitļošanu. Tā kā pārlūkprogrammu atbalsts WebGPU kļūst nobriedušāks un API tiek plašāk pieņemts, mēs varam sagaidīt jaunas paaudzes tīmekļa lietojumprogrammas, kas ir jaudīgākas, aizraujošākas un vizuāli iespaidīgākas nekā jebkad agrāk.

Jomas, kurās sagaidāms, ka WebGPU radīs būtisku ietekmi, ir šādas:

• Tīmekļa spēles: WebGPU ļaus izstrādātājiem veidot sarežģītākas un vizuāli iespaidīgākas tīmekļa spēles, kas konkurē ar vietējo spēļu kvalitāti.
• Datu vizualizācija: WebGPU ļaus izveidot interaktīvākas un dinamiskākas datu vizualizācijas, kas viegli apstrādā lielas datu kopas.
• Mašīnmācīšanās: WebGPU paātrinās mašīnmācīšanās darba slodzes pārlūkprogrammā, paverot jaunas lietojumprogrammas tādās jomās kā attēlu atpazīšana, dabiskās valodas apstrāde un prognozējošā analītika.
• Virtuālā un paplašinātā realitāte: WebGPU spēlēs galveno lomu, lai nodrošinātu tīmekļa virtuālās un paplašinātās realitātes pieredzi.
• Profesionālās grafikas lietojumprogrammas: Rīki 3D modelēšanai, video rediģēšanai un citiem grafiski intensīviem uzdevumiem gūs labumu no WebGPU veiktspējas uzlabojumiem.

Noslēgums

WebGPU ir revolucionāra tehnoloģija, kas ienes moderno GPU jaudu tīmeklī. Tā uzlabotā veiktspēja, piekļuve modernām GPU funkcijām, starpplatformu saderība un uzlabota drošība padara to par pārliecinošu izvēli izstrādātājiem, kas strādā pie prasīgām tīmekļa lietojumprogrammām. Tā kā WebGPU kļūst nobriedušāks un plašāk pieņemts, tam ir potenciāls pārveidot tīmekli par platformu augstas veiktspējas grafikai un skaitļošanai, paverot jaunas iespējas inovācijām un radošumam.

Pieņemiet WebGPU un atslēdziet tīmekļa izstrādes nākotni!