WebGPU-programmering: Høyytelsesgrafikk og databehandlingsskjermer

WebGPU er en neste generasjons grafikk- og databehandlings-API for nettet, designet for å tilby moderne funksjoner og forbedret ytelse sammenlignet med forgjengeren, WebGL. Den lar utviklere utnytte GPU-ens kraft for både grafikkrendering og generell databehandling, og åpner for nye muligheter for nettapplikasjoner.

Hva er WebGPU?

WebGPU er mer enn bare en grafikk-API; det er en inngangsport til høyytelsesdatabehandling i nettleseren. Den tilbyr flere viktige fordeler:

• Moderne API: Designet for å samsvare med moderne GPU-arkitekturer og utnytte deres kapabiliteter.
• Ytelse: Gir lavere nivåtilgang til GPU-en, noe som muliggjør optimalisert rendering og databehandlingsoperasjoner.
• Plattformuavhengig: Fungerer på tvers av forskjellige operativsystemer og nettlesere, og gir en konsistent utviklingsopplevelse.
• Databehandlingsskjermer: Muliggjør generell databehandling på GPU-en, og akselererer oppgaver som bildebehandling, fysikksimuleringer og maskinlæring.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Et nytt skjermspråk designet spesifikt for WebGPU, som tilbyr forbedret sikkerhet og uttrykksfullhet sammenlignet med GLSL.

WebGPU vs. WebGL

Mens WebGL har vært standarden for webgrafikk i mange år, er den basert på eldre OpenGL ES-spesifikasjoner og kan være begrensende med tanke på ytelse og funksjoner. WebGPU adresserer disse begrensningene ved å:

• Eksplisitt kontroll: Gir utviklere mer direkte kontroll over GPU-ressurser og minneadministrasjon.
• Asynkrone operasjoner: Tillater parallell utførelse og reduserer CPU-overhead.
• Moderne funksjoner: Støtter moderne renderingsteknikker som databehandlingsskjermer, strålesporing (via utvidelser) og avanserte teksturformater.
• Redusert driver-overhead: Designet for å minimere driver-overhead og forbedre generell ytelse.

Komme i gang med WebGPU

For å begynne å programmere med WebGPU, trenger du en nettleser som støtter API-et. Chrome, Firefox og Safari (Technology Preview) har delvise eller fullstendige implementasjoner. Her er en grunnleggende oversikt over trinnene som er involvert:

1. Be om en adapter: En adapter representerer en fysisk GPU eller en programvareimplementasjon.
2. Be om en enhet: En enhet er en logisk representasjon av en GPU, brukt til å opprette ressurser og utføre kommandoer.
3. Opprett skjermer: Skjermer er programmer som kjører på GPU-en og utfører rendering- eller databehandlingsoperasjoner. De er skrevet i WGSL.
4. Opprett buffere og teksturer: Buffere lagrer vertexdata, uniforme data og andre data som brukes av skjermer. Teksturer lagrer bildedata.
5. Opprett en render-pipeline eller compute-pipeline: En pipeline definerer trinnene som er involvert i rendering eller databehandling, inkludert skjermene som skal brukes, formatet på inn- og utdata, og andre parametere.
6. Opprett kommando-koder: Kommando-koder registrerer kommandoer som skal utføres av GPU-en.
7. Send inn kommandoer: Kommandoene sendes til enheten for utførelse.

Eksempel: Grunnleggende trekant-rendering

Her er et forenklet eksempel på hvordan du kan rendre en trekant ved hjelp av WebGPU (bruker pseudokode for kortfattethet):

// 1. Be om adapter og enhet
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Opprett skjermer (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); // Rød farge
  }
`;

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

// 3. Opprett vertex-buffer
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Topp
  -0.5, -0.5, // Bunn venstre
  0.5, -0.5   // Bunn høyre
]);

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

// 4. Opprett render-pipeline
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 bytes (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Eksempelformat, avhenger av canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Tegn trekanter
  },
  layout: 'auto' // Automatisk generer layout
});

// 5. Hent canvas-kontekst
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Eksempelformat

// 6. Render-pass
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 }, // Klar til svart
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Dette eksemplet demonstrerer de grunnleggende trinnene som er involvert i å rendre en enkel trekant. Virkelige applikasjoner vil involvere mer komplekse skjermer, datastrukturer og renderingsteknikker. `bgra8unorm`-formatet i eksemplet er et vanlig format, men det er avgjørende å sikre at det samsvarer med canvas-formatet ditt for korrekt rendering. Du må kanskje justere det basert på ditt spesifikke miljø.

Databehandlingsskjermer i WebGPU

En av de mest kraftfulle funksjonene til WebGPU er støtten for databehandlingsskjermer. Databehandlingsskjermer lar deg utføre generell databehandling på GPU-en, noe som kan akselerere oppgaver som er godt egnet for parallellprosessering betydelig.

Bruksområder for databehandlingsskjermer

• Bildebehandling: Anvende filtre, utføre fargejusteringer og generere teksturer.
• Fysikksimuleringer: Beregne partikkelbevegelser, simulere væskedynamikk og løse ligninger.
• Maskinlæring: Trene nevrale nettverk, utføre inferens og behandle data.
• Databehandling: Sortere, filtrere og transformere store datasett.

Eksempel: Enkel databehandlingsskjerm (legge til to arrays)

Dette eksemplet demonstrerer en enkel databehandlingsskjerm som legger sammen to arrays. Anta at vi sender to Float32Array-buffere som input og en tredje der resultatene skal lagres.

// WGSL Shader
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) // Workgroup size: avgjørende for ytelse
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript Kode
const arrayLength = 256; // Må være et multiplum av workgroup-størrelsen for enkelhet skyld

// Opprett input-buffere
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"
  }
});

// Opprett bind group layout og bind group (viktig for å sende data til shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Viktig: bruk layouten fra pipelinen
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Dispatch compute pass
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Dispatch work
passEncoder.end();

// Kopier resultatet til en lesbar buffer
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Send inn kommandoer
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

I dette eksemplet:

• Vi definerer en WGSL databehandlingsskjerm som legger sammen elementer i to input-arrays og lagrer resultatet i en output-array.
• Vi oppretter tre lagrings-buffere på GPU-en: to for input-arrays og en for output.
• Vi oppretter en compute-pipeline som spesifiserer compute-skjermen og dens inngangspunkt.
• Vi oppretter en bind-gruppe som kobler sammen buffere med shaderens input- og output-variabler.
• Vi sender inn compute-skjermen, og spesifiserer antall arbeidsgrupper som skal utføres. `workgroup_size` i shaderen og `dispatchWorkgroups`-parameterne må stemme overens for korrekt utførelse. Hvis `arrayLength` ikke er et multiplum av `workgroup_size` (64 i dette tilfellet), kreves håndtering av kanttilfeller i shaderen.
• Eksemplet kopierer resultatbufferen fra GPU-en til CPU-en for inspeksjon.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL er skjermspråket designet for WebGPU. Det er et moderne, trygt og uttrykksfullt språk som tilbyr flere fordeler over GLSL (skjermspråket brukt av WebGL):

• Sikkerhet: WGSL er designet for å være minnesikkert og forhindre vanlige shader-feil.
• Uttrykksfullhet: WGSL støtter et bredt spekter av datatyper og operasjoner, noe som muliggjør kompleks shader-logikk.
• Portabilitet: WGSL er designet for å være portabelt på tvers av forskjellige GPU-arkitekturer.
• Integrasjon: WGSL er tett integrert med WebGPU API-et, og gir en sømløs utviklingsopplevelse.

Viktige funksjoner i WGSL

• Sterk typing: WGSL er et sterkt typet språk, noe som bidrar til å forhindre feil.
• Eksplisitt minneadministrasjon: WGSL krever eksplisitt minneadministrasjon, noe som gir utviklere mer kontroll over GPU-ressurser.
• Innebygde funksjoner: WGSL tilbyr et rikt sett med innebygde funksjoner for å utføre vanlige grafikk- og databehandlingsoperasjoner.
• Tilpassede datastrukturer: WGSL lar utviklere definere egne datastrukturer for lagring og manipulering av data.

Eksempel: WGSL-funksjon

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

Ytelseshensyn

WebGPU gir betydelige ytelsesforbedringer over WebGL, men det er viktig å optimalisere koden din for å dra full nytte av dens kapabiliteter. Her er noen viktige ytelseshensyn:

• Minimer CPU-GPU-kommunikasjon: Reduser mengden data som overføres mellom CPU og GPU. Bruk buffere og teksturer til å lagre data på GPU-en og unngå hyppige oppdateringer.
• Optimaliser skjermer: Skriv effektive skjermer som minimerer antall instruksjoner og minneaksesser. Bruk profileringsverktøy for å identifisere flaskehalser.
• Bruk instansiering: Bruk instansiering for å rendre flere kopier av samme objekt med forskjellige transformasjoner. Dette kan betydelig redusere antall tegningskall.
• Batch tegningskall: Batch flere tegningskall sammen for å redusere overheaden ved innsending av kommandoer til GPU-en.
• Velg passende dataformater: Velg dataformater som er effektive for GPU-en å behandle. Bruk for eksempel halvpresisjons flyttall (f16) når det er mulig.
• Optimalisering av arbeidsgruppestørrelse: Korrekt valg av arbeidsgruppestørrelse har en drastisk innvirkning på ytelsen til databehandlingsskjermer. Velg størrelser som samsvarer med mål-GPU-arkitekturen.

Plattformuavhengig utvikling

WebGPU er designet for å være plattformuavhengig, men det er noen forskjeller mellom forskjellige nettlesere og operativsystemer. Her er noen tips for plattformuavhengig utvikling:

• Test på flere nettlesere: Test applikasjonen din på forskjellige nettlesere for å sikre at den fungerer korrekt.
• Bruk funksjonsdeteksjon: Bruk funksjonsdeteksjon for å sjekke tilgjengeligheten av spesifikke funksjoner og tilpasse koden din deretter.
• Håndter enhetsgrenser: Vær oppmerksom på enhetsgrensene som pålegges av forskjellige GPU-er og nettlesere. For eksempel kan den maksimale teksturstørrelsen variere.
• Bruk et plattformuavhengig rammeverk: Vurder å bruke et plattformuavhengig rammeverk som Babylon.js, Three.js eller PixiJS, som kan bidra til å abstrahere bort forskjellene mellom forskjellige plattformer.

Feilsøking av WebGPU-applikasjoner

Feilsøking av WebGPU-applikasjoner kan være utfordrende, men det finnes flere verktøy og teknikker som kan hjelpe:

• Nettleserens utviklerverktøy: Bruk nettleserens utviklerverktøy for å inspisere WebGPU-ressurser, som buffere, teksturer og skjermer.
• WebGPU-valideringslag: Aktiver WebGPU-valideringslagene for å fange opp vanlige feil, som minnetilgang utenfor grensene og ugyldig shader-syntaks.
• Grafikkfeilsøkere: Bruk en grafikkfeilsøker som RenderDoc eller NSight Graphics for å tråkke gjennom koden din, inspisere GPU-tilstand og profilere ytelse. Disse verktøyene gir ofte detaljert innsikt i shader-utførelse og minnebruk.
• Logging: Legg til loggmeldinger i koden din for å spore utførelsesflyten og verdien av variabler. Overdreven logging kan imidlertid påvirke ytelsen, spesielt i skjermer.

Avanserte teknikker

Når du har en god forståelse av grunnleggende WebGPU, kan du utforske mer avanserte teknikker for å lage enda mer sofistikerte applikasjoner.

• Samspill mellom databehandlingsskjermer og rendering: Kombinere databehandlingsskjermer for forhåndsbehandling av data eller generering av teksturer med tradisjonelle rendering-pipelines for visualisering.
• Strålesporing (via utvidelser): Bruke strålesporing for å skape realistisk belysning og refleksjoner. WebGPUs strålesporingskapasiteter eksponeres vanligvis via nettleserutvidelser.
• Geometrisk skjermer: Bruke geometrisk skjermer for å generere ny geometri på GPU-en.
• Tesselleringsskjermer: Bruke tesselleringsskjermer for å underdele overflater og skape mer detaljert geometri.

Virkelige bruksområder for WebGPU

WebGPU brukes allerede i en rekke virkelige applikasjoner, inkludert:

• Spill: Lage høyytelses 3D-spill som kjører i nettleseren.
• Datavisualisering: Visualisere store datasett i interaktive 3D-miljøer.
• Vitenskapelige simuleringer: Simulere komplekse fysiske fenomener, som væskedynamikk og klimamodeller.
• Maskinlæring: Trene og distribuere maskinlæringsmodeller i nettleseren.
• CAD/CAM: Utvikle dataassisterte design- og produksjonsapplikasjoner.

For eksempel, vurder en geografisk informasjonssystem (GIS)-applikasjon. Ved å bruke WebGPU kan et GIS rendre komplekse 3D-terrengmodeller med høy oppløsning, som inkorporerer sanntidsdataoppdateringer fra ulike kilder. Dette er spesielt nyttig i byplanlegging, katastrofehåndtering og miljøovervåking, og lar spesialister over hele verden samarbeide om datarikke visualiseringer uavhengig av deres maskinvarekapasitet.

Fremtiden for WebGPU

WebGPU er fortsatt en relativt ny teknologi, men den har potensial til å revolusjonere webgrafikk og databehandling. Etter hvert som API-et modnes og flere nettlesere tar det i bruk, kan vi forvente å se enda mer innovative applikasjoner dukke opp.

Fremtidige utviklinger innen WebGPU kan inkludere:

• Forbedret ytelse: Kontinuerlige optimaliseringer av API-et og underliggende implementasjoner vil ytterligere forbedre ytelsen.
• Nye funksjoner: Nye funksjoner, som strålesporing og mesh-skjermer, vil bli lagt til API-et.
• Bredere adopsjon: Bredere adopsjon av WebGPU av nettlesere og utviklere vil føre til et større økosystem av verktøy og ressurser.
• Standardisering: Kontinuerlige standardiseringsinnsatser vil sikre at WebGPU forblir et konsistent og portabelt API.

Konklusjon

WebGPU er en kraftig ny API som utnytter GPU-ens fulle potensial for nettapplikasjoner. Ved å tilby moderne funksjoner, forbedret ytelse og støtte for databehandlingsskjermer, gjør WebGPU det mulig for utviklere å lage fantastisk grafikk og akselerere et bredt spekter av databehandlingskrevende oppgaver. Enten du bygger spill, datavisualiseringer eller vitenskapelige simuleringer, er WebGPU en teknologi du definitivt bør utforske.

Denne introduksjonen bør hjelpe deg i gang, men kontinuerlig læring og eksperimentering er nøkkelen til å mestre WebGPU. Hold deg oppdatert med de siste spesifikasjonene, eksemplene og fellesskapsdiskusjonene for å fullt ut utnytte kraften i denne spennende teknologien. WebGPU-standarden utvikler seg raskt, så vær forberedt på å tilpasse koden din etter hvert som nye funksjoner introduseres og beste praksis oppstår.