WebGPU: Раскрывая потенциал высокопроизводительной графики и вычислений в вебе

Веб эволюционировал далеко за пределы статичного контента и простых взаимодействий. Сегодня веб-приложения обеспечивают работу сложных симуляций, иммерсивных игр, продвинутых визуализаций данных и даже задач машинного обучения. Эти требовательные приложения нуждаются в доступе ко всей мощи современных графических процессоров (GPU), и именно здесь на сцену выходит WebGPU.

Что такое WebGPU?

WebGPU — это новый веб-API, который предоставляет доступ к современным возможностям GPU для продвинутого рендеринга графики и вычислений общего назначения. Он разработан как преемник WebGL, устраняя его ограничения и предлагая более эффективный и мощный интерфейс для использования возможностей современных GPU.

В отличие от WebGL, основанного на OpenGL ES 3.0, WebGPU разработан с нуля для использования новейших функций и архитектур GPU. Он предлагает:

• Повышенная производительность: WebGPU обеспечивает значительно лучшую производительность, чем WebGL, благодаря более эффективному дизайну API, сниженным накладным расходам и оптимизированному управлению ресурсами.
• Современные возможности GPU: WebGPU предоставляет доступ к продвинутым функциям GPU, таким как вычислительные шейдеры, которые позволяют выполнять вычисления общего назначения на GPU (GPGPU).
• Кроссплатформенная совместимость: WebGPU разработан как кроссплатформенное решение, работающее согласованно на разных операционных системах (Windows, macOS, Linux, Android, iOS) и устройствах.
• Безопасность и надежность: WebGPU включает надежные функции безопасности для защиты пользователей от вредоносного кода и обеспечения безопасности веб-приложений.
• Задел на будущее: WebGPU разработан с возможностью расширения, что позволяет ему адаптироваться к будущим достижениям в технологии GPU.

Ключевые концепции WebGPU

Понимание основных концепций WebGPU имеет решающее значение для разработки высокопроизводительных веб-приложений. Вот некоторые из основных компонентов:

1. Устройство и очередь (Device and Queue)

device (устройство) представляет собой соединение с GPU. Это основной интерфейс для взаимодействия с GPU и создания ресурсов. queue (очередь) используется для отправки команд на GPU для выполнения.

Пример:

            // 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. Буферы (Buffers)

Буферы — это области памяти на GPU, используемые для хранения данных. Они могут использоваться для хранения данных вершин, индексов, uniform-данных и других типов данных, необходимых для рендеринга и вычислений.

Пример:

            // 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. Текстуры (Textures)

Текстуры — это изображения, хранящиеся на GPU. Они используются для придания визуальной детализации отрисовываемым объектам, а также могут использоваться для других целей, например, для хранения карт высот или таблиц поиска.

Пример:

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

            

              
                Copy
              
            
          

4. Шейдеры и конвейеры (Shaders and Pipelines)

Шейдеры — это программы, которые выполняются на GPU. Они написаны на языке WebGPU Shading Language (WGSL) и отвечают за преобразование данных вершин, вычисление цветов пикселей и выполнение других графических операций. Конвейер (pipeline) определяет общий процесс рендеринга, включая используемые шейдеры, формат вершинных данных и целевой объект рендеринга.

Пример:

            // 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. Группы привязки и макеты групп привязки (Bind Groups and Bind Group Layouts)

Группы привязки используются для привязки ресурсов, таких как текстуры и uniform-буферы, к шейдерам. Макет группы привязки определяет структуру группы привязки, указывая типы и расположение привязанных ресурсов.

Пример:

            // 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. Проходы рендеринга и вычислительные проходы (Render Passes and Compute Passes)

Проход рендеринга определяет процесс отрисовки графики в целевой объект рендеринга, такой как текстура или экран. Вычислительный проход определяет процесс выполнения вычислений общего назначения на GPU.

Пример (проход рендеринга):

            // 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
              
            
          

Преимущества использования WebGPU

WebGPU предлагает множество преимуществ по сравнению с существующими API веб-графики, такими как WebGL, что делает его привлекательным выбором для разработчиков, работающих над требовательными веб-приложениями:

1. Повышенная производительность

WebGPU разработан для минимизации нагрузки на CPU и максимизации использования GPU, что приводит к значительному улучшению производительности по сравнению с WebGL. Это позволяет разработчикам создавать более сложные и визуально ошеломляющие приложения, которые плавно работают на более широком спектре устройств.

Пример: Команда, разрабатывающая сложную 3D-симуляцию города для городского планирования, может использовать WebGPU для рендеринга города с большей детализацией и реализмом, что позволяет планировщикам анализировать транспортные потоки, моделировать воздействие на окружающую среду и визуализировать потенциальные сценарии развития с улучшенной производительностью.

2. Доступ к современным возможностям GPU

WebGPU предоставляет доступ к современным возможностям GPU, таким как вычислительные шейдеры, которые позволяют выполнять вычисления общего назначения на GPU (GPGPU). Это открывает новые возможности для веб-приложений, позволяя им выполнять такие задачи, как обработка изображений, физические симуляции и машинное обучение, непосредственно на GPU.

Пример: Исследователи, разрабатывающие веб-платформу для анализа медицинских изображений, могут использовать вычислительные шейдеры WebGPU для ускорения задач обработки изображений, таких как сегментация, фильтрация и регистрация, что обеспечивает более быструю и точную диагностику.

3. Улучшенная кроссплатформенная совместимость

WebGPU разработан как кроссплатформенное решение, работающее согласованно на разных операционных системах и устройствах. Это упрощает разработку и развертывание, позволяя разработчикам охватить более широкую аудиторию с единой кодовой базой.

Пример: Разработчик игр, создающий многопользовательскую онлайн-игру, может использовать WebGPU, чтобы обеспечить плавную и стабильную работу игры на разных платформах, независимо от того, используют ли игроки ПК с Windows, ноутбуки с macOS, планшеты на Android или устройства на iOS.

4. Повышенная безопасность

WebGPU включает надежные функции безопасности для защиты пользователей от вредоносного кода и обеспечения безопасности веб-приложений. Это особенно важно для приложений, которые обрабатывают конфиденциальные данные или выполняют критически важные операции.

Пример: Финансовое учреждение, разрабатывающее веб-платформу для трейдинга, может положиться на функции безопасности WebGPU для защиты данных пользователей и предотвращения несанкционированного доступа, обеспечивая целостность и конфиденциальность финансовых транзакций.

5. Задел на будущее

WebGPU разработан с возможностью расширения, что позволяет ему адаптироваться к будущим достижениям в технологии GPU. Это гарантирует, что веб-приложения, созданные с использованием WebGPU, останутся совместимыми с будущим оборудованием и программным обеспечением, снижая необходимость в дорогостоящих и трудоемких обновлениях.

Пример: Компания-разработчик ПО, создающая профессиональный инструмент для видеомонтажа, может внедрить WebGPU, чтобы использовать новые функции и возможности GPU по мере их появления, гарантируя, что их программное обеспечение останется конкурентоспособным и будет обеспечивать наилучшую производительность для своих пользователей.

Сценарии использования WebGPU

WebGPU подходит для широкого спектра приложений, требующих высокой производительности графики и вычислений. Вот несколько примечательных сценариев использования:

1. Игры

WebGPU позволяет разработчикам создавать более визуально ошеломляющие и иммерсивные веб-игры с улучшенной производительностью и реализмом. Он позволяет использовать более сложные техники рендеринга, продвинутые шейдерные эффекты и более плавный игровой процесс.

Пример: Портирование игрового движка класса AAA в веб с использованием WebAssembly и WebGPU позволяет разработчикам охватить более широкую аудиторию, не требуя от пользователей загрузки и установки нативных приложений. Кроссплатформенная природа WebGPU обеспечивает стабильную производительность на разных устройствах и операционных системах.

2. Визуализация данных

WebGPU можно использовать для создания интерактивных и динамичных визуализаций данных, которые легко справляются с большими наборами данных. Он позволяет в реальном времени отрисовывать сложные диаграммы, графики и карты, давая пользователям возможность исследовать и анализировать данные новыми способами.

Пример: Научно-исследовательская группа может использовать WebGPU для визуализации сложных симуляций изменения климата, что позволяет им исследовать различные сценарии и анализировать потенциальное воздействие различных политик. Возможность рендеринга больших наборов данных в реальном времени позволяет исследователям выявлять закономерности и тенденции, которые было бы трудно обнаружить с помощью традиционных методов.

3. Машинное обучение

WebGPU предоставляет доступ к вычислительным мощностям GPU, что делает его подходящим для ускорения задач машинного обучения в браузере. Он позволяет разработчикам выполнять такие задачи, как обучение нейронных сетей, запуск инференса и обработка больших наборов данных непосредственно на GPU.

Пример: Компания, разрабатывающая веб-сервис для распознавания изображений, может использовать WebGPU для ускорения обработки изображений, обеспечивая более быстрые и точные результаты. Возможность выполнять задачи машинного обучения в браузере устраняет необходимость загрузки данных на сервер, повышая конфиденциальность и безопасность.

4. Научные вычисления

WebGPU можно использовать для ускорения научных симуляций и вычислений в браузере. Он позволяет исследователям выполнять сложные расчеты, визуализировать результаты и взаимодействовать с симуляциями в реальном времени.

Пример: Исследователи, изучающие молекулярную динамику, могут использовать WebGPU для симуляции поведения молекул, что позволяет им понимать свойства материалов и разрабатывать новые лекарства. Возможность выполнять симуляции в браузере устраняет необходимость в специализированном программном и аппаратном обеспечении, облегчая сотрудничество и обмен результатами работы.

5. САПР и инжиниринг

WebGPU позволяет разработчикам создавать веб-приложения для САПР и инжиниринга, которые могут обрабатывать сложные 3D-модели и симуляции. Он обеспечивает рендеринг в реальном времени, интерактивное редактирование и совместную работу в браузере.

Пример: Инженерная фирма может использовать WebGPU для разработки веб-платформы для проектирования и симуляции механических систем, что позволяет инженерам совместно работать над проектами в реальном времени, независимо от их местоположения. Возможность доступа к платформе с любого устройства с веб-браузером устраняет необходимость в специализированном программном и аппаратном обеспечении, снижая затраты и повышая эффективность.

WebGPU в сравнении с WebGL

Хотя WebGPU и является преемником WebGL, между этими двумя API есть несколько ключевых различий:

• Дизайн API: WebGPU имеет более современный и эффективный дизайн API по сравнению с WebGL, что снижает нагрузку на CPU и улучшает использование GPU.
• Возможности GPU: WebGPU предоставляет доступ к современным функциям GPU, таким как вычислительные шейдеры, которые недоступны в WebGL.
• Производительность: WebGPU в целом предлагает значительно лучшую производительность, чем WebGL, особенно для требовательных приложений.
• Кроссплатформенная совместимость: WebGPU разработан для лучшей кроссплатформенной совместимости, чем WebGL, который может демонстрировать несоответствия в различных реализациях.
• Надежность и безопасность: WebGPU включает более надежные функции безопасности, чем WebGL.

В большинстве случаев WebGPU является предпочтительным выбором для новых веб-приложений, требующих высокой производительности графики и вычислений. Однако WebGL все еще может подходить для более простых приложений или когда совместимость со старыми браузерами является основной задачей.

Язык шейдеров WebGPU (WGSL)

WebGPU использует новый язык шейдеров под названием WGSL (WebGPU Shading Language). WGSL — это современный, безопасный и переносимый язык, разработанный специально для WebGPU. Он вдохновлен такими языками, как Rust и HLSL, предлагая баланс между производительностью и выразительностью.

Ключевые особенности WGSL включают:

• Безопасность: WGSL разработан как безопасный для памяти и предотвращает распространенные уязвимости шейдеров.
• Портативность: WGSL разработан для обеспечения переносимости между различными архитектурами GPU.
• Выразительность: WGSL предоставляет богатый набор функций для создания сложных шейдеров.
• Интеграция: WGSL тесно интегрирован с API WebGPU.

Изучение WGSL необходимо для разработки приложений WebGPU. Хотя для разработчиков, знакомых с GLSL (языком шейдеров, используемым в WebGL), может потребоваться некоторое время на обучение, преимущества его безопасности, портативности и производительности делают эти инвестиции оправданными.

Начало работы с WebGPU

Чтобы начать разработку с WebGPU, вам понадобится современный веб-браузер, поддерживающий этот API. Chrome, Firefox и Safari имеют экспериментальную поддержку WebGPU. Вам также понадобится базовое понимание концепций веб-разработки, таких как HTML, JavaScript и CSS.

Вот несколько ресурсов, которые помогут вам начать:

• Спецификация WebGPU: Официальная спецификация WebGPU предоставляет подробный обзор API.
• Примеры WebGPU: В сети доступно множество примеров WebGPU, демонстрирующих различные функции и техники.
• Учебные материалы по WebGPU: Доступно множество руководств и статей, которые помогут вам освоить основы разработки на WebGPU.
• Форумы сообщества: Онлайн-форумы и сообщества могут оказать поддержку и ответить на ваши вопросы.

Пример: Рендеринг простого треугольника

Вот упрощенный пример рендеринга треугольника с использованием WebGPU. Этот пример фокусируется на ключевых шагах и для краткости опускает некоторую обработку ошибок и настройку. Обратите внимание, что код WGSL представлен здесь встроенным, но в реальном приложении он обычно загружается из отдельного файла или определяется как строковая константа.

            
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
              
            
          

Этот пример демонстрирует основные шаги, связанные с рендерингом треугольника с помощью WebGPU, включая:

• Инициализация адаптера и устройства GPU.
• Настройка холста (canvas) для рендеринга.
• Создание модулей шейдеров для вершинного и фрагментного шейдеров.
• Создание конвейера рендеринга.
• Создание вершинного буфера и копирование в него данных вершин.
• Создание кодировщика команд и прохода рендеринга.
• Установка конвейера и вершинного буфера.
• Отрисовка треугольника.
• Отправка буфера команд в очередь.

Хотя этот пример прост, он закладывает основу для создания более сложных приложений на WebGPU.

Будущее WebGPU

WebGPU — все еще относительно новый API, но у него есть потенциал революционизировать веб-графику и вычисления. По мере того как поддержка WebGPU в браузерах будет становиться все более зрелой, а API — более широко распространенным, мы можем ожидать появления нового поколения веб-приложений, которые будут более мощными, иммерсивными и визуально ошеломляющими, чем когда-либо прежде.

Области, в которых ожидается значительное влияние WebGPU, включают:

• Веб-игры: WebGPU позволит разработчикам создавать более сложные и визуально впечатляющие веб-игры, которые смогут соперничать по качеству с нативными играми.
• Визуализация данных: WebGPU позволит создавать более интерактивные и динамичные визуализации данных, которые смогут легко обрабатывать большие наборы данных.
• Машинное обучение: WebGPU ускорит рабочие нагрузки машинного обучения в браузере, открывая новые возможности для приложений в таких областях, как распознавание изображений, обработка естественного языка и предиктивная аналитика.
• Виртуальная и дополненная реальность: WebGPU будет играть ключевую роль в обеспечении работы виртуальной и дополненной реальности в вебе.
• Профессиональные графические приложения: Инструменты для 3D-моделирования, видеомонтажа и других ресурсоемких графических задач получат выгоду от повышения производительности WebGPU.

Заключение

WebGPU — это революционная технология, которая приносит мощь современных GPU в веб. Ее повышенная производительность, доступ к современным функциям GPU, кроссплатформенная совместимость и улучшенная безопасность делают ее привлекательным выбором для разработчиков, работающих над требовательными веб-приложениями. По мере того как WebGPU будет развиваться и получать более широкое распространение, у него есть потенциал превратить веб в платформу для высокопроизводительной графики и вычислений, открывая новые возможности для инноваций и творчества.

Осваивайте WebGPU и открывайте будущее веб-разработки!