Programowanie WebGPU: Grafika Wysokiej Wydajności i Shadery Obliczeniowe

WebGPU to API graficzne i obliczeniowe następnej generacji dla sieci web, zaprojektowane w celu zapewnienia nowoczesnych funkcji i lepszej wydajności w porównaniu do swojego poprzednika, WebGL. Pozwala programistom wykorzystać moc GPU zarówno do renderowania grafiki, jak i do obliczeń ogólnego przeznaczenia, otwierając nowe możliwości dla aplikacji webowych.

Czym jest WebGPU?

WebGPU to więcej niż tylko API graficzne; to brama do wysokowydajnych obliczeń w przeglądarce. Oferuje kilka kluczowych zalet:

• Nowoczesne API: Zaprojektowane tak, aby pasowało do nowoczesnych architektur GPU i wykorzystywało ich możliwości.
• Wydajność: Zapewnia dostęp do GPU na niższym poziomie, umożliwiając zoptymalizowane renderowanie i operacje obliczeniowe.
• Wieloplatformowość: Działa na różnych systemach operacyjnych i przeglądarkach, zapewniając spójne środowisko programistyczne.
• Shadery obliczeniowe: Umożliwiają obliczenia ogólnego przeznaczenia na GPU, przyspieszając zadania takie jak przetwarzanie obrazu, symulacje fizyki i uczenie maszynowe.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Nowy język shaderów zaprojektowany specjalnie dla WebGPU, oferujący większe bezpieczeństwo i ekspresyjność w porównaniu do GLSL.

WebGPU vs. WebGL

Chociaż WebGL był standardem dla grafiki webowej przez wiele lat, opiera się na starszych specyfikacjach OpenGL ES i może być ograniczający pod względem wydajności i funkcji. WebGPU rozwiązuje te ograniczenia poprzez:

• Jawna kontrola: Daje programistom bardziej bezpośrednią kontrolę nad zasobami GPU i zarządzaniem pamięcią.
• Operacje asynchroniczne: Umożliwiają równoległe wykonywanie i zmniejszają obciążenie procesora.
• Nowoczesne funkcje: Obsługuje nowoczesne techniki renderowania, takie jak shadery obliczeniowe, ray tracing (przez rozszerzenia) i zaawansowane formaty tekstur.
• Zmniejszone obciążenie sterownika: Zaprojektowane w celu zminimalizowania obciążenia sterownika i poprawy ogólnej wydajności.

Pierwsze kroki z WebGPU

Aby rozpocząć programowanie w WebGPU, potrzebujesz przeglądarki, która obsługuje to API. Chrome, Firefox i Safari (Technology Preview) mają częściowe lub pełne implementacje. Oto podstawowy zarys kroków:

1. Żądanie adaptera: Adapter reprezentuje fizyczny GPU lub implementację oprogramowania.
2. Żądanie urządzenia: Urządzenie jest logiczną reprezentacją GPU, używaną do tworzenia zasobów i wykonywania poleceń.
3. Tworzenie shaderów: Shadery to programy, które działają na GPU i wykonują operacje renderowania lub obliczeniowe. Są pisane w WGSL.
4. Tworzenie buforów i tekstur: Bufory przechowują dane wierzchołków, dane uniform i inne dane używane przez shadery. Tekstury przechowują dane obrazu.
5. Tworzenie potoku renderowania lub potoku obliczeniowego: Potok definiuje kroki związane z renderowaniem lub obliczeniami, w tym shadery do użycia, format danych wejściowych i wyjściowych oraz inne parametry.
6. Tworzenie kodera poleceń: Koder poleceń rejestruje polecenia do wykonania przez GPU.
7. Przesyłanie poleceń: Polecenia są przesyłane do urządzenia w celu wykonania.

Przykład: Podstawowe renderowanie trójkąta

Oto uproszczony przykład renderowania trójkąta za pomocą WebGPU (używając pseudokodu dla zwięzłości):

// 1. Żądanie Adaptera i Urządzenia
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Tworzenie Shaderów (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); // Czerwony kolor
  }
`;

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

// 3. Tworzenie Bufora Wierzchołków
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Góra
  -0.5, -0.5, // Dół Lewo
  0.5, -0.5   // Dół Prawo
]);

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

// 4. Tworzenie Potoku Renderowania
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 bajty (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Przykładowy format, zależy od canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Rysuj trójkąty
  },
  layout: 'auto' // Automatyczne generowanie układu
});

// 5. Pobieranie Kontekstu Canvas
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Przykładowy format

// 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 }, // Wyczyść do czarnego
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Ten przykład demonstruje podstawowe kroki związane z renderowaniem prostego trójkąta. Rzeczywiste aplikacje będą obejmować bardziej złożone shadery, struktury danych i techniki renderowania. Format `bgra8unorm` w przykładzie jest powszechnym formatem, ale kluczowe jest upewnienie się, że pasuje on do formatu canvas, aby uzyskać poprawne renderowanie. Może być konieczne dostosowanie go w zależności od konkretnego środowiska.

Shadery obliczeniowe w WebGPU

Jedną z najpotężniejszych funkcji WebGPU jest obsługa shaderów obliczeniowych. Shadery obliczeniowe pozwalają wykonywać obliczenia ogólnego przeznaczenia na GPU, co może znacznie przyspieszyć zadania, które dobrze nadają się do przetwarzania równoległego.

Przypadki użycia dla shaderów obliczeniowych

• Przetwarzanie obrazu: Stosowanie filtrów, dokonywanie korekt kolorów i generowanie tekstur.
• Symulacje fizyki: Obliczanie ruchów cząstek, symulacja dynamiki płynów i rozwiązywanie równań.
• Uczenie maszynowe: Trenowanie sieci neuronowych, przeprowadzanie wnioskowania i przetwarzanie danych.
• Przetwarzanie danych: Sortowanie, filtrowanie i przekształcanie dużych zbiorów danych.

Przykład: Prosty shader obliczeniowy (dodawanie dwóch tablic)

Ten przykład demonstruje prosty shader obliczeniowy, który dodaje do siebie dwie tablice. Załóżmy, że przekazujemy dwa bufory Float32Array jako dane wejściowe i trzeci, w którym będą przechowywane wyniki.

// Shader WGSL
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) // Rozmiar grupy roboczej: kluczowy dla wydajności
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// Kod JavaScript
const arrayLength = 256; // Musi być wielokrotnością rozmiaru grupy roboczej dla uproszczenia

// Tworzenie buforów wejściowych
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"
  }
});

// Tworzenie układu grupy powiązań i grupy powiązań (ważne dla przekazywania danych do shadera)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Ważne: użyj układu z potoku
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

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

// Skopiuj wynik do bufora odczytu
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Prześlij polecenia
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

W tym przykładzie:

• Definiujemy shader obliczeniowy WGSL, który dodaje elementy dwóch tablic wejściowych i przechowuje wynik w tablicy wyjściowej.
• Tworzymy trzy bufory pamięci masowej na GPU: dwa dla tablic wejściowych i jeden dla wyjścia.
• Tworzymy potok obliczeniowy, który określa shader obliczeniowy i jego punkt wejścia.
• Tworzymy grupę powiązań, która kojarzy bufory ze zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi shadera.
• Uruchamiamy shader obliczeniowy, określając liczbę grup roboczych do wykonania. `workgroup_size` w shaderze i parametry `dispatchWorkgroups` muszą być zgodne, aby wykonanie było prawidłowe. Jeśli `arrayLength` nie jest wielokrotnością `workgroup_size` (64 w tym przypadku), wymagana jest obsługa przypadków brzegowych w shaderze.
• Przykład kopiuje bufor wyników z GPU do procesora w celu inspekcji.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL to język shaderów zaprojektowany dla WebGPU. Jest to nowoczesny, bezpieczny i ekspresyjny język, który zapewnia kilka zalet w porównaniu do GLSL (języka shaderów używanego przez WebGL):

• Bezpieczeństwo: WGSL został zaprojektowany tak, aby był bezpieczny dla pamięci i zapobiegał typowym błędom shaderów.
• Ekspresyjność: WGSL obsługuje szeroki zakres typów danych i operacji, umożliwiając złożoną logikę shaderów.
• Przenośność: WGSL został zaprojektowany tak, aby był przenośny między różnymi architekturami GPU.
• Integracja: WGSL jest ściśle zintegrowany z API WebGPU, zapewniając bezproblemowe środowisko programistyczne.

Kluczowe cechy WGSL

• Silne typowanie: WGSL to język silnie typowany, co pomaga zapobiegać błędom.
• Jawne zarządzanie pamięcią: WGSL wymaga jawnego zarządzania pamięcią, co daje programistom większą kontrolę nad zasobami GPU.
• Wbudowane funkcje: WGSL zapewnia bogaty zestaw wbudowanych funkcji do wykonywania typowych operacji graficznych i obliczeniowych.
• Niestandardowe struktury danych: WGSL pozwala programistom definiować niestandardowe struktury danych do przechowywania i manipulowania danymi.

Przykład: Funkcja WGSL

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

Względy wydajnościowe

WebGPU zapewnia znaczną poprawę wydajności w porównaniu do WebGL, ale ważne jest, aby zoptymalizować kod, aby w pełni wykorzystać jego możliwości. Oto kilka kluczowych kwestii dotyczących wydajności:

• Minimalizuj komunikację CPU-GPU: Zmniejsz ilość danych przesyłanych między procesorem a GPU. Używaj buforów i tekstur do przechowywania danych na GPU i unikaj częstych aktualizacji.
• Optymalizuj shadery: Pisz wydajne shadery, które minimalizują liczbę instrukcji i dostępów do pamięci. Używaj narzędzi do profilowania, aby zidentyfikować wąskie gardła.
• Używaj instancingu: Używaj instancingu do renderowania wielu kopii tego samego obiektu z różnymi transformacjami. Może to znacznie zmniejszyć liczbę wywołań rysowania.
• Grupuj wywołania rysowania: Grupuj wiele wywołań rysowania, aby zmniejszyć narzut związany z przesyłaniem poleceń do GPU.
• Wybieraj odpowiednie formaty danych: Wybieraj formaty danych, które są wydajne dla GPU do przetwarzania. Na przykład, używaj liczb zmiennoprzecinkowych o połowie precyzji (f16), gdy jest to możliwe.
• Optymalizacja rozmiaru grupy roboczej: Prawidłowy wybór rozmiaru grupy roboczej ma ogromny wpływ na wydajność shaderów obliczeniowych. Wybierz rozmiary, które są zgodne z docelową architekturą GPU.

Rozwój międzyplatformowy

WebGPU został zaprojektowany jako wieloplatformowy, ale istnieją pewne różnice między różnymi przeglądarkami i systemami operacyjnymi. Oto kilka wskazówek dotyczących rozwoju międzyplatformowego:

• Testuj na wielu przeglądarkach: Testuj swoją aplikację na różnych przeglądarkach, aby upewnić się, że działa poprawnie.
• Używaj wykrywania funkcji: Używaj wykrywania funkcji, aby sprawdzić dostępność określonych funkcji i odpowiednio dostosować kod.
• Obsługuj limity urządzenia: Miej świadomość limitów urządzenia narzucanych przez różne procesory graficzne i przeglądarki. Na przykład, maksymalny rozmiar tekstury może się różnić.
• Używaj frameworka międzyplatformowego: Rozważ użycie frameworka międzyplatformowego, takiego jak Babylon.js, Three.js lub PixiJS, który może pomóc w abstrakcji różnic między różnymi platformami.

Debugowanie aplikacji WebGPU

Debugowanie aplikacji WebGPU może być trudne, ale istnieje kilka narzędzi i technik, które mogą pomóc:

• Narzędzia deweloperskie przeglądarki: Użyj narzędzi deweloperskich przeglądarki, aby sprawdzić zasoby WebGPU, takie jak bufory, tekstury i shadery.
• Warstwy walidacyjne WebGPU: Włącz warstwy walidacyjne WebGPU, aby wychwycić typowe błędy, takie jak wykraczające poza zakres dostępy do pamięci i nieprawidłowa składnia shadera.
• Debugery graficzne: Użyj debugera graficznego, takiego jak RenderDoc lub NSight Graphics, aby przejść przez kod krok po kroku, sprawdzić stan GPU i profilować wydajność. Narzędzia te często zapewniają szczegółowy wgląd w wykonywanie shadera i wykorzystanie pamięci.
• Logowanie: Dodaj instrukcje logowania do swojego kodu, aby śledzić przepływ wykonania i wartości zmiennych. Jednak nadmierne logowanie może wpłynąć na wydajność, szczególnie w shaderach.

Zaawansowane techniki

Po zdobyciu dobrego zrozumienia podstaw WebGPU, możesz zbadać bardziej zaawansowane techniki, aby tworzyć jeszcze bardziej wyrafinowane aplikacje.

• Współdziałanie shaderów obliczeniowych z renderowaniem: Łączenie shaderów obliczeniowych do wstępnego przetwarzania danych lub generowania tekstur z tradycyjnymi potokami renderowania w celu wizualizacji.
• Ray tracing (przez rozszerzenia): Używanie ray tracingu do tworzenia realistycznego oświetlenia i odbić. Możliwości ray tracingu WebGPU są zwykle udostępniane za pośrednictwem rozszerzeń przeglądarki.
• Shadery geometrii: Używanie shaderów geometrii do generowania nowej geometrii na GPU.
• Shadery teselacji: Używanie shaderów teselacji do podziału powierzchni i tworzenia bardziej szczegółowej geometrii.

Rzeczywiste zastosowania WebGPU

WebGPU jest już używany w różnych rzeczywistych zastosowaniach, w tym:

• Gry: Tworzenie wysokowydajnych gier 3D, które działają w przeglądarce.
• Wizualizacja danych: Wizualizacja dużych zbiorów danych w interaktywnych środowiskach 3D.
• Symulacje naukowe: Symulacja złożonych zjawisk fizycznych, takich jak dynamika płynów i modele klimatyczne.
• Uczenie maszynowe: Trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w przeglądarce.
• CAD/CAM: Opracowywanie aplikacji do projektowania i wytwarzania wspomaganego komputerowo.

Na przykład weź pod uwagę aplikację systemu informacji geograficznej (GIS). Korzystając z WebGPU, system GIS może renderować złożone modele terenu 3D w wysokiej rozdzielczości, włączając aktualizacje danych w czasie rzeczywistym z różnych źródeł. Jest to szczególnie przydatne w planowaniu urbanistycznym, zarządzaniu kryzysowym i monitoringu środowiska, umożliwiając specjalistom na całym świecie współpracę nad wizualizacjami bogatymi w dane, niezależnie od ich możliwości sprzętowych.

Przyszłość WebGPU

WebGPU jest wciąż stosunkowo nową technologią, ale ma potencjał zrewolucjonizowania grafiki i obliczeń w sieci. W miarę jak API dojrzewa i coraz więcej przeglądarek je przyjmuje, możemy spodziewać się pojawienia się jeszcze bardziej innowacyjnych aplikacji.

Przyszłe zmiany w WebGPU mogą obejmować:

• Ulepszona wydajność: Trwające optymalizacje API i bazowych implementacji jeszcze bardziej poprawią wydajność.
• Nowe funkcje: Do API zostaną dodane nowe funkcje, takie jak ray tracing i shadery siatkowe.
• Szersze przyjęcie: Szersze przyjęcie WebGPU przez przeglądarki i programistów doprowadzi do powstania większego ekosystemu narzędzi i zasobów.
• Standaryzacja: Kontynuowane wysiłki normalizacyjne zapewnią, że WebGPU pozostanie spójnym i przenośnym API.

Wnioski

WebGPU to potężne nowe API, które odblokowuje pełny potencjał GPU dla aplikacji webowych. Zapewniając nowoczesne funkcje, lepszą wydajność i obsługę shaderów obliczeniowych, WebGPU umożliwia programistom tworzenie oszałamiającej grafiki i przyspieszanie szerokiego zakresu zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej. Niezależnie od tego, czy tworzysz gry, wizualizacje danych, czy symulacje naukowe, WebGPU to technologia, którą zdecydowanie powinieneś zbadać.

Ten wstęp powinien pomóc Ci zacząć, ale ciągłe uczenie się i eksperymentowanie są kluczem do opanowania WebGPU. Bądź na bieżąco z najnowszymi specyfikacjami, przykładami i dyskusjami społeczności, aby w pełni wykorzystać moc tej ekscytującej technologii. Standard WebGPU rozwija się szybko, więc przygotuj się na dostosowanie kodu w miarę wprowadzania nowych funkcji i pojawiania się najlepszych praktyk.