Программирование на WebGPU: Высокопроизводительная графика и вычислительные шейдеры

WebGPU — это API нового поколения для графики и вычислений в вебе, разработанный для предоставления современных функций и улучшенной производительности по сравнению со своим предшественником, WebGL. Он позволяет разработчикам использовать мощность GPU как для рендеринга графики, так и для вычислений общего назначения, открывая новые возможности для веб-приложений.

Что такое WebGPU?

WebGPU — это больше, чем просто графический API; это шлюз к высокопроизводительным вычислениям прямо в браузере. Он предлагает несколько ключевых преимуществ:

• Современный API: Разработан для соответствия современным архитектурам GPU и использования их возможностей.
• Производительность: Предоставляет более низкоуровневый доступ к GPU, позволяя оптимизировать операции рендеринга и вычислений.
• Кроссплатформенность: Работает на разных операционных системах и браузерах, обеспечивая единый опыт разработки.
• Вычислительные шейдеры: Позволяют выполнять вычисления общего назначения на GPU, ускоряя такие задачи, как обработка изображений, симуляции физики и машинное обучение.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Новый язык шейдеров, разработанный специально для WebGPU, предлагающий улучшенную безопасность и выразительность по сравнению с GLSL.

WebGPU против WebGL

Хотя WebGL был стандартом веб-графики на протяжении многих лет, он основан на старых спецификациях OpenGL ES и может быть ограничен в плане производительности и функциональности. WebGPU решает эти ограничения следующим образом:

• Явный контроль: Предоставление разработчикам более прямого контроля над ресурсами GPU и управлением памятью.
• Асинхронные операции: Позволяют выполнять операции параллельно и снижают нагрузку на CPU.
• Современные возможности: Поддержка современных техник рендеринга, таких как вычислительные шейдеры, трассировка лучей (через расширения) и продвинутые форматы текстур.
• Сниженная нагрузка на драйвер: Разработан для минимизации нагрузки на драйвер и улучшения общей производительности.

Начало работы с WebGPU

Чтобы начать программировать на WebGPU, вам понадобится браузер, поддерживающий этот API. Chrome, Firefox и Safari (Technology Preview) имеют частичную или полную реализацию. Вот базовый план шагов:

1. Запросить адаптер: Адаптер представляет собой физический GPU или его программную реализацию.
2. Запросить устройство: Устройство — это логическое представление GPU, используемое для создания ресурсов и выполнения команд.
3. Создать шейдеры: Шейдеры — это программы, которые выполняются на GPU и осуществляют операции рендеринга или вычислений. Они пишутся на WGSL.
4. Создать буферы и текстуры: Буферы хранят вершинные данные, uniform-данные и другую информацию, используемую шейдерами. Текстуры хранят данные изображений.
5. Создать конвейер рендеринга или вычислений (Render Pipeline или Compute Pipeline): Конвейер определяет шаги, участвующие в рендеринге или вычислениях, включая используемые шейдеры, формат входных и выходных данных, и другие параметры.
6. Создать кодировщик команд (Command Encoder): Кодировщик команд записывает команды для выполнения на GPU.
7. Отправить команды: Команды отправляются на устройство для выполнения.

Пример: Рендеринг простого треугольника

Вот упрощенный пример того, как отрисовать треугольник с помощью WebGPU (используется псевдокод для краткости):

// 1. Запрос адаптера и устройства
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Создание шейдеров (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); // Красный цвет
  }
`;

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

// 3. Создание вершинного буфера
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Верхняя
  -0.5, -0.5, // Нижняя левая
  0.5, -0.5   // Нижняя правая
]);

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

// 4. Создание конвейера рендеринга
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 байта (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Пример формата, зависит от canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Рисовать треугольники
  },
  layout: 'auto' // Автоматически генерировать layout
});

// 5. Получение контекста canvas
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Пример формата

// 6. Проход рендеринга
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 }, // Очистить черным цветом
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Этот пример демонстрирует основные шаги, связанные с рендерингом простого треугольника. Реальные приложения будут включать более сложные шейдеры, структуры данных и техники рендеринга. Формат `bgra8unorm` в примере является распространенным, но крайне важно убедиться, что он соответствует формату вашего canvas для корректного отображения. Возможно, вам потребуется его скорректировать в зависимости от вашей конкретной среды.

Вычислительные шейдеры в WebGPU

Одной из самых мощных функций WebGPU является поддержка вычислительных шейдеров. Вычислительные шейдеры позволяют выполнять вычисления общего назначения на GPU, что может значительно ускорить задачи, хорошо подходящие для параллельной обработки.

Сценарии использования вычислительных шейдеров

• Обработка изображений: Применение фильтров, выполнение цветокоррекции и генерация текстур.
• Симуляции физики: Расчет движения частиц, симуляция гидродинамики и решение уравнений.
• Машинное обучение: Обучение нейронных сетей, выполнение инференса и обработка данных.
• Обработка данных: Сортировка, фильтрация и преобразование больших наборов данных.

Пример: Простой вычислительный шейдер (сложение двух массивов)

Этот пример демонстрирует простой вычислительный шейдер, который складывает два массива. Предположим, мы передаем два буфера Float32Array в качестве входных данных и третий, куда будут сохранены результаты.

// Шейдер на 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) // Размер рабочей группы: критически важен для производительности
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// Код на JavaScript
const arrayLength = 256; // Для простоты должно быть кратно размеру рабочей группы

// Создание входных буферов
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"
  }
});

// Создание layout'а и самой bind group (важно для передачи данных в шейдер)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Важно: используйте layout из конвейера
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Запуск вычислительного прохода
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Запуск работы
passEncoder.end();

// Копирование результата в буфер, доступный для чтения
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Отправка команд
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

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

readBuffer.unmap();

В этом примере:

• Мы определяем вычислительный шейдер на WGSL, который складывает элементы двух входных массивов и сохраняет результат в выходном массиве.
• Мы создаем три storage-буфера на GPU: два для входных массивов и один для выходного.
• Мы создаем вычислительный конвейер, который указывает вычислительный шейдер и его точку входа.
• Мы создаем bind-группу, которая связывает буферы с входными и выходными переменными шейдера.
• Мы запускаем вычислительный шейдер, указывая количество рабочих групп для выполнения. Параметры `workgroup_size` в шейдере и `dispatchWorkgroups` должны совпадать для корректного выполнения. Если `arrayLength` не кратно `workgroup_size` (в данном случае 64), требуется обработка крайних случаев в шейдере.
• Пример копирует буфер с результатом с GPU на CPU для проверки.

WGSL (Язык шейдеров WebGPU)

WGSL — это язык шейдеров, разработанный для WebGPU. Это современный, безопасный и выразительный язык, который предоставляет несколько преимуществ перед GLSL (языком шейдеров, используемым в WebGL):

• Безопасность: WGSL спроектирован так, чтобы быть безопасным для памяти и предотвращать распространенные ошибки в шейдерах.
• Выразительность: WGSL поддерживает широкий спектр типов данных и операций, позволяя создавать сложную логику шейдеров.
• Портативность: WGSL разработан для обеспечения переносимости между различными архитектурами GPU.
• Интеграция: WGSL тесно интегрирован с API WebGPU, обеспечивая бесшовный опыт разработки.

Ключевые особенности WGSL

• Строгая типизация: WGSL — это строго типизированный язык, что помогает предотвращать ошибки.
• Явное управление памятью: WGSL требует явного управления памятью, что дает разработчикам больше контроля над ресурсами GPU.
• Встроенные функции: WGSL предоставляет богатый набор встроенных функций для выполнения общих графических и вычислительных операций.
• Пользовательские структуры данных: WGSL позволяет разработчикам определять пользовательские структуры данных для хранения и манипулирования данными.

Пример: Функция на WGSL

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

Вопросы производительности

WebGPU обеспечивает значительные улучшения производительности по сравнению с WebGL, но важно оптимизировать ваш код, чтобы в полной мере использовать его возможности. Вот несколько ключевых моментов, касающихся производительности:

• Минимизируйте обмен данными между CPU и GPU: Уменьшите объем данных, передаваемых между CPU и GPU. Используйте буферы и текстуры для хранения данных на GPU и избегайте частых обновлений.
• Оптимизируйте шейдеры: Пишите эффективные шейдеры, которые минимизируют количество инструкций и обращений к памяти. Используйте инструменты профилирования для выявления узких мест.
• Используйте инстансинг: Используйте инстансинг для рендеринга нескольких копий одного и того же объекта с разными трансформациями. Это может значительно сократить количество вызовов отрисовки.
• Пакетная обработка вызовов отрисовки: Группируйте несколько вызовов отрисовки вместе, чтобы уменьшить накладные расходы на отправку команд на GPU.
• Выбирайте подходящие форматы данных: Выбирайте форматы данных, которые GPU может обрабатывать эффективно. Например, по возможности используйте числа с плавающей запятой половинной точности (f16).
• Оптимизация размера рабочей группы: Правильный выбор размера рабочей группы оказывает кардинальное влияние на производительность вычислительного шейдера. Выбирайте размеры, соответствующие целевой архитектуре GPU.

Кроссплатформенная разработка

WebGPU разработан как кроссплатформенный, но существуют некоторые различия между разными браузерами и операционными системами. Вот несколько советов по кроссплатформенной разработке:

• Тестируйте в нескольких браузерах: Проверяйте ваше приложение в разных браузерах, чтобы убедиться в его корректной работе.
• Используйте определение возможностей (Feature Detection): Используйте определение возможностей для проверки доступности конкретных функций и адаптируйте свой код соответствующим образом.
• Учитывайте ограничения устройства: Помните об ограничениях устройств, налагаемых различными GPU и браузерами. Например, максимальный размер текстуры может варьироваться.
• Используйте кроссплатформенный фреймворк: Рассмотрите возможность использования кроссплатформенного фреймворка, такого как Babylon.js, Three.js или PixiJS, который может помочь абстрагироваться от различий между платформами.

Отладка приложений WebGPU

Отладка приложений WebGPU может быть сложной, но есть несколько инструментов и техник, которые могут помочь:

• Инструменты разработчика в браузере: Используйте инструменты разработчика в браузере для инспектирования ресурсов WebGPU, таких как буферы, текстуры и шейдеры.
• Слои валидации WebGPU: Включите слои валидации WebGPU для отлова распространенных ошибок, таких как доступ к памяти за пределами выделенной области и неверный синтаксис шейдеров.
• Графические отладчики: Используйте графические отладчики, такие как RenderDoc или NSight Graphics, для пошагового выполнения кода, инспектирования состояния GPU и профилирования производительности. Эти инструменты часто предоставляют подробную информацию о выполнении шейдеров и использовании памяти.
• Логирование: Добавляйте операторы логирования в ваш код для отслеживания потока выполнения и значений переменных. Однако чрезмерное логирование может повлиять на производительность, особенно в шейдерах.

Продвинутые техники

Как только вы хорошо разберетесь в основах WebGPU, вы можете исследовать более продвинутые техники для создания еще более сложных приложений.

• Взаимодействие вычислительных шейдеров с рендерингом: Комбинирование вычислительных шейдеров для предварительной обработки данных или генерации текстур с традиционными конвейерами рендеринга для визуализации.
• Трассировка лучей (через расширения): Использование трассировки лучей для создания реалистичного освещения и отражений. Возможности трассировки лучей в WebGPU обычно предоставляются через расширения браузера.
• Геометрические шейдеры: Использование геометрических шейдеров для генерации новой геометрии на GPU.
• Шейдеры тесселяции: Использование шейдеров тесселяции для подразделения поверхностей и создания более детализированной геометрии.

Реальные применения WebGPU

WebGPU уже используется в различных реальных приложениях, включая:

• Игры: Создание высокопроизводительных 3D-игр, работающих в браузере.
• Визуализация данных: Визуализация больших наборов данных в интерактивных 3D-средах.
• Научные симуляции: Моделирование сложных физических явлений, таких как гидродинамика и климатические модели.
• Машинное обучение: Обучение и развертывание моделей машинного обучения в браузере.
• CAD/CAM: Разработка приложений для автоматизированного проектирования и производства.

Например, рассмотрим приложение геоинформационной системы (ГИС). Используя WebGPU, ГИС может рендерить сложные 3D-модели местности с высоким разрешением, включая обновления данных из различных источников в реальном времени. Это особенно полезно в городском планировании, управлении чрезвычайными ситуациями и мониторинге окружающей среды, позволяя специалистам по всему миру совместно работать над насыщенными данными визуализациями независимо от их аппаратных возможностей.

Будущее WebGPU

WebGPU — это все еще относительно новая технология, но у нее есть потенциал революционизировать веб-графику и вычисления. По мере созревания API и его внедрения большим количеством браузеров, мы можем ожидать появления еще более инновационных приложений.

Будущие разработки в WebGPU могут включать:

• Улучшенная производительность: Постоянные оптимизации API и базовых реализаций будут и дальше улучшать производительность.
• Новые функции: В API будут добавлены новые функции, такие как трассировка лучей и меш-шейдеры.
• Более широкое внедрение: Широкое внедрение WebGPU браузерами и разработчиками приведет к росту экосистемы инструментов и ресурсов.
• Стандартизация: Продолжающиеся усилия по стандартизации обеспечат, чтобы WebGPU оставался согласованным и портативным API.

Заключение

WebGPU — это мощный новый API, который раскрывает полный потенциал GPU для веб-приложений. Предоставляя современные функции, улучшенную производительность и поддержку вычислительных шейдеров, WebGPU позволяет разработчикам создавать потрясающую графику и ускорять широкий спектр ресурсоемких задач. Независимо от того, создаете ли вы игры, визуализации данных или научные симуляции, WebGPU — это технология, которую вам определенно стоит изучить.

Это введение должно помочь вам начать, но непрерывное обучение и эксперименты являются ключом к освоению WebGPU. Следите за последними спецификациями, примерами и обсуждениями в сообществе, чтобы в полной мере использовать мощь этой захватывающей технологии. Стандарт WebGPU быстро развивается, поэтому будьте готовы адаптировать свой код по мере появления новых функций и лучших практик.