WebGPU-programmering: Högpresterande grafik och beräkningsshaders

WebGPU är ett nästa generations grafik- och beräknings-API för webben, designat för att erbjuda moderna funktioner och förbättrad prestanda jämfört med sin föregångare, WebGL. Det gör det möjligt för utvecklare att utnyttja kraften i GPU:n för både grafikrendering och allmänna beräkningar, vilket öppnar upp nya möjligheter för webbapplikationer.

Vad är WebGPU?

WebGPU är mer än bara ett grafik-API; det är en port till högpresterande beräkningar i webbläsaren. Det erbjuder flera nyckelfördelar:

• Modernt API: Designat för att överensstämma med moderna GPU-arkitekturer och dra nytta av deras kapacitet.
• Prestanda: Ger lägre nivååtkomst till GPU:n, vilket möjliggör optimerad rendering och beräkningsoperationer.
• Plattformsoberoende: Fungerar över olika operativsystem och webbläsare, vilket ger en konsekvent utvecklingsupplevelse.
• Beräkningsshaders: Möjliggör allmänna beräkningar på GPU:n, vilket accelererar uppgifter som bildbehandling, fysiksimuleringar och maskininlärning.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Ett nytt shadingspråk designat specifikt för WebGPU, som erbjuder förbättrad säkerhet och uttrycksfullhet jämfört med GLSL.

WebGPU vs. WebGL

Medan WebGL har varit standarden för webbgrafik i många år, baseras det på äldre OpenGL ES-specifikationer och kan vara begränsande när det gäller prestanda och funktioner. WebGPU åtgärdar dessa begränsningar genom att:

• Explicit kontroll: Ger utvecklare mer direkt kontroll över GPU-resurser och minneshantering.
• Asynkrona operationer: Möjliggör parallell exekvering och minskar CPU-överhead.
• Moderna funktioner: Stöder moderna renderingstekniker som beräkningsshaders, ray tracing (via tillägg) och avancerade texturformat.
• Minskad drivrutins-overhead: Designat för att minimera drivrutins-overhead och förbättra den totala prestandan.

Komma igång med WebGPU

För att börja programmera med WebGPU behöver du en webbläsare som stöder API:t. Chrome, Firefox och Safari (Technology Preview) har partiella eller fullständiga implementationer. Här är en grundläggande översikt över stegen:

1. Begär en adapter: En adapter representerar en fysisk GPU eller en mjukvaruimplementation.
2. Begär en enhet: En enhet är en logisk representation av en GPU, som används för att skapa resurser och exekvera kommandon.
3. Skapa shaders: Shaders är program som körs på GPU:n och utför rendering eller beräkningsoperationer. De är skrivna i WGSL.
4. Skapa buffertar och texturer: Buffertar lagrar vertexdata, uniformdata och annan data som används av shaders. Texturer lagrar bilddata.
5. Skapa en renderpipeline eller beräkningspipeline: En pipeline definierar stegen som ingår i rendering eller beräkning, inklusive de shaders som ska användas, formatet för in- och utdata samt andra parametrar.
6. Skapa en kommando-encoder: Kommando-encodern registrerar kommandon som ska exekveras av GPU:n.
7. Skicka kommandon: Kommandona skickas till enheten för exekvering.

Exempel: Grundläggande Triangelrendering

Här är ett förenklat exempel på hur man renderar en triangel med WebGPU (med pseudokod för korthet):

// 1. Request Adapter and Device
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Create Shaders (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); // Red color
  }
`;

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

// 3. Create Vertex Buffer
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Top
  -0.5, -0.5, // Bottom Left
  0.5, -0.5   // Bottom Right
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Mapped at creation for immediate write
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Create 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' // Example format, depends on canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Draw triangles
  },
  layout: 'auto' // Auto-generate layout
});

// 5. Get Canvas Context
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Example 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 }, // Clear to black
      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 instance
  passEncoder.end();

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Detta exempel demonstrerar de grundläggande stegen för att rendera en enkel triangel. Verkliga applikationer kommer att involvera mer komplexa shaders, datastrukturer och renderingstekniker. Formatet bgra8unorm i exemplet är ett vanligt format, men det är avgörande att se till att det matchar ditt canvasformat för korrekt rendering. Du kan behöva justera det baserat på din specifika miljö.

Beräkningsshaders i WebGPU

En av de mest kraftfulla funktionerna i WebGPU är dess stöd för beräkningsshaders. Beräkningsshaders låter dig utföra allmänna beräkningar på GPU:n, vilket avsevärt kan accelerera uppgifter som är väl lämpade för parallell bearbetning.

Användningsområden för beräkningsshaders

• Bildbehandling: Tillämpa filter, utföra färganpassningar och generera texturer.
• Fysiksimuleringar: Beräkna partikelrörelser, simulera vätskedynamik och lösa ekvationer.
• Maskininlärning: Träna neurala nätverk, utföra inferens och bearbeta data.
• Databehandling: Sortera, filtrera och transformera stora datamängder.

Exempel: Enkel beräkningsshader (Lägga till två arrayer)

Detta exempel demonstrerar en enkel beräkningsshader som lägger ihop två arrayer. Antag att vi skickar två Float32Array-buffertar som indata och en tredje där resultaten kommer att lagras.

// 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: crucial for performance
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript Code
const arrayLength = 256; // Must be a multiple of the workgroup size for simplicity

// Create input buffers
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"
  }
});

// Create bind group layout and bind group (important for passing data to shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Important: use the layout from the pipeline
  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 the work
passEncoder.end();

// Copy the result to a readable buffer
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Submit commands
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Read the result
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

I detta exempel:

• Vi definierar en WGSL-beräkningsshader som lägger ihop element från två indata-arrayer och lagrar resultatet i en utdata-array.
• Vi skapar tre lagringsbuffertar på GPU:n: två för indata-arrayerna och en för utdata.
• Vi skapar en beräkningspipeline som specificerar beräkningsshadern och dess startpunkt.
• Vi skapar en bind group som associerar buffertarna med shaderns indata- och utdatavariabler.
• Vi skickar beräkningsshadern och specificerar antalet arbetsgrupper som ska exekveras. workgroup_size i shadern och parametrarna för dispatchWorkgroups måste överensstämma för korrekt exekvering. Om arrayLength inte är en multipel av workgroup_size (64 i detta fall) krävs hantering av kantfall i shadern.
• Exemplet kopierar resultatbufferten från GPU:n till CPU:n för inspektion.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL är shadingspråket designat för WebGPU. Det är ett modernt, säkert och uttrycksfullt språk som erbjuder flera fördelar jämfört med GLSL (shadingspråket som används av WebGL):

• Säkerhet: WGSL är designat för att vara minnessäkert och förhindra vanliga shaderfel.
• Uttrycksfullhet: WGSL stöder ett brett utbud av datatyper och operationer, vilket möjliggör komplex shaderlogik.
• Portabilitet: WGSL är designat för att vara portabelt över olika GPU-arkitekturer.
• Integration: WGSL är tätt integrerat med WebGPU API:et, vilket ger en sömlös utvecklingsupplevelse.

Nyckelfunktioner i WGSL

• Stark typning: WGSL är ett starkt typat språk, vilket hjälper till att förhindra fel.
• Explicit minneshantering: WGSL kräver explicit minneshantering, vilket ger utvecklare mer kontroll över GPU-resurser.
• Inbyggda funktioner: WGSL tillhandahåller en rik uppsättning inbyggda funktioner för att utföra vanliga grafik- och beräkningsoperationer.
• Anpassade datastrukturer: WGSL tillåter utvecklare att definiera anpassade datastrukturer för att lagra och manipulera data.

Exempel: WGSL-funktion

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

Prestandaöverväganden

WebGPU erbjuder betydande prestandaförbättringar jämfört med WebGL, men det är viktigt att optimera din kod för att fullt ut dra nytta av dess kapacitet. Här är några viktiga prestandaöverväganden:

• Minimera CPU-GPU-kommunikation: Minska mängden data som överförs mellan CPU och GPU. Använd buffertar och texturer för att lagra data på GPU:n och undvik frekventa uppdateringar.
• Optimera shaders: Skriv effektiva shaders som minimerar antalet instruktioner och minnesåtkomster. Använd profileringsverktyg för att identifiera flaskhalsar.
• Använd instansiering: Använd instansiering för att rendera flera kopior av samma objekt med olika transformationer. Detta kan avsevärt minska antalet ritkommandon.
• Batcha ritkommandon: Batcha flera ritkommandon tillsammans för att minska omkostnaderna för att skicka kommandon till GPU:n.
• Välj lämpliga dataformat: Välj dataformat som är effektiva för GPU:n att bearbeta. Använd till exempel flyttalsnummer med halv precision (f16) när det är möjligt.
• Optimering av arbetsgruppsstorlek: Korrekt val av arbetsgruppsstorlek har en drastisk inverkan på prestandan hos beräkningsshaders. Välj storlekar som överensstämmer med mål-GPU-arkitekturen.

Plattformsoberoende utveckling

WebGPU är designat för att vara plattformsoberoende, men det finns vissa skillnader mellan olika webbläsare och operativsystem. Här är några tips för plattformsoberoende utveckling:

• Testa i flera webbläsare: Testa din applikation i olika webbläsare för att säkerställa att den fungerar korrekt.
• Använd funktionsdetektering: Använd funktionsdetektering för att kontrollera tillgängligheten av specifika funktioner och anpassa din kod därefter.
• Hantera enhetsbegränsningar: Var medveten om enhetsbegränsningarna som införs av olika GPU:er och webbläsare. Till exempel kan den maximala texturstorleken variera.
• Använd ett plattformsoberoende ramverk: Överväg att använda ett plattformsoberoende ramverk som Babylon.js, Three.js eller PixiJS, som kan hjälpa till att abstrahera bort skillnaderna mellan olika plattformar.

Felsökning av WebGPU-applikationer

Felsökning av WebGPU-applikationer kan vara utmanande, men det finns flera verktyg och tekniker som kan hjälpa:

• Webbläsarens utvecklarverktyg: Använd webbläsarens utvecklarverktyg för att inspektera WebGPU-resurser, såsom buffertar, texturer och shaders.
• WebGPU-valideringslager: Aktivera WebGPU-valideringslagren för att fånga vanliga fel, såsom minnesåtkomst utanför gränserna och ogiltig shadersyntax.
• Grafikfelsökare: Använd en grafikfelsökare som RenderDoc eller NSight Graphics för att stega igenom din kod, inspektera GPU-tillstånd och profilera prestanda. Dessa verktyg ger ofta detaljerade insikter i shaderexekvering och minnesanvändning.
• Loggning: Lägg till loggutlåtanden i din kod för att spåra exekveringsflödet och variablers värden. Dock kan överdriven loggning påverka prestandan, särskilt i shaders.

Avancerade tekniker

När du har en god förståelse för grunderna i WebGPU kan du utforska mer avancerade tekniker för att skapa ännu mer sofistikerade applikationer.

• Compute Shader-samverkan med rendering: Kombinera beräkningsshaders för förbearbetning av data eller generering av texturer med traditionella renderingpipelines för visualisering.
• Ray Tracing (via tillägg): Använda ray tracing för att skapa realistisk belysning och reflektioner. WebGPU:s ray tracing-funktioner exponeras vanligtvis via webbläsartillägg.
• Geometrishaders: Använda geometrishaders för att generera ny geometri på GPU:n.
• Tessellationshaders: Använda tessellationshaders för att dela upp ytor och skapa mer detaljerad geometri.

Verkliga applikationer av WebGPU

WebGPU används redan i en mängd verkliga applikationer, inklusive:

• Spel: Skapa högpresterande 3D-spel som körs i webbläsaren.
• Datavisualisering: Visualisera stora datamängder i interaktiva 3D-miljöer.
• Vetenskapliga simuleringar: Simulera komplexa fysiska fenomen, såsom vätskedynamik och klimatmodeller.
• Maskininlärning: Träna och distribuera maskininlärningsmodeller i webbläsaren.
• CAD/CAM: Utveckla datorstödda design- och tillverkningsapplikationer.

Överväg till exempel en applikation för geografiska informationssystem (GIS). Med WebGPU kan ett GIS rendera komplexa 3D-terrängmodeller med hög upplösning, inklusive realtidsuppdateringar från olika källor. Detta är särskilt användbart inom stadsplanering, katastrofhantering och miljöövervakning, vilket gör det möjligt för specialister över hela världen att samarbeta kring datarik visualisering oavsett deras hårdvarukapacitet.

WebGPU:s framtid

WebGPU är fortfarande en relativt ny teknik, men den har potential att revolutionera webbgrafik och databehandling. När API:t mognar och fler webbläsare anammar det, kan vi förvänta oss att se ännu fler innovativa applikationer växa fram.

Framtida utvecklingar inom WebGPU kan inkludera:

• Förbättrad prestanda: Pågående optimeringar av API:t och underliggande implementationer kommer ytterligare att förbättra prestandan.
• Nya funktioner: Nya funktioner, såsom ray tracing och mesh shaders, kommer att läggas till i API:t.
• Bredare adoption: En bredare adoption av WebGPU av webbläsare och utvecklare kommer att leda till ett större ekosystem av verktyg och resurser.
• Standardisering: Fortsatta standardiseringsinsatser kommer att säkerställa att WebGPU förblir ett konsekvent och portabelt API.

Slutsats

WebGPU är ett kraftfullt nytt API som låser upp GPU:ns fulla potential för webbapplikationer. Genom att erbjuda moderna funktioner, förbättrad prestanda och stöd för beräkningsshaders, möjliggör WebGPU för utvecklare att skapa fantastisk grafik och accelerera ett brett utbud av beräkningsintensiva uppgifter. Oavsett om du bygger spel, datavisualiseringar eller vetenskapliga simuleringar, är WebGPU en teknik som du definitivt bör utforska.

Denna introduktion bör ge dig en start, men kontinuerligt lärande och experimenterande är nyckeln till att bemästra WebGPU. Håll dig uppdaterad med de senaste specifikationerna, exemplen och gemenskapsdiskussionerna för att fullt ut utnyttja kraften i denna spännande teknik. WebGPU-standarden utvecklas snabbt, så var beredd att anpassa din kod när nya funktioner introduceras och bästa praxis framträder.