WebGL Compute Shader Çalışma Gruplarını Anlamak: Paralel İşleme Organizasyonuna Derin Bir Bakış

WebGL compute shader'ları, doğrudan web tarayıcınızda güçlü bir paralel işleme alanı açar. Bu özellik, geleneksel grafik işlemenin çok ötesine geçerek, çok çeşitli görevler için Grafik İşleme Birimi'nin (GPU) işlem gücünden yararlanmanızı sağlar. Çalışma gruplarını anlamak, bu gücü etkili bir şekilde kullanmanın temelidir.

WebGL Compute Shader'ları Nedir?

Compute shader'lar esasen GPU'da çalışan programlardır. Grafik oluşturmaya odaklanan vertex ve fragment shader'lardan farklı olarak, compute shader'lar genel amaçlı hesaplama için tasarlanmıştır. Hesaplama açısından yoğun görevleri Merkezi İşleme Birimi'nden (CPU) GPU'ya aktarmanızı sağlarlar; bu, paralelleştirilebilir işlemler için genellikle çok daha hızlıdır.

WebGL compute shader'larının temel özellikleri şunlardır:

• Genel Amaçlı Hesaplama: Veriler üzerinde hesaplamalar yapın, görüntüleri işleyin, fiziksel sistemleri simüle edin ve daha fazlasını yapın.
• Paralel İşleme: GPU'nun birçok hesaplamayı aynı anda yürütme yeteneğinden yararlanın.
• Web Tabanlı Yürütme: Hesaplamaları doğrudan bir web tarayıcısında çalıştırın, böylece çapraz platform uygulamalarına olanak tanıyın.
• Doğrudan GPU Erişimi: Verimli veri işleme için GPU belleği ve kaynaklarıyla etkileşim kurun.

Paralel İşlemede Çalışma Gruplarının Rolü

Compute shader paralelleştirmesinin kalbinde çalışma grupları kavramı yatar. Bir çalışma grubu, GPU'da eşzamanlı olarak yürütülen çalışma öğeleri (iş parçacıkları olarak da bilinir) koleksiyonudur. Bir çalışma grubunu bir ekip, çalışma öğelerini ise daha büyük bir sorunu çözmek için birlikte çalışan bireysel ekip üyeleri olarak düşünün.

Temel Kavramlar:

• Çalışma Grubu Boyutu: Bir çalışma grubundaki çalışma öğelerinin sayısını tanımlar. Compute shader'ınızı tanımlarken bunu belirtirsiniz. Ortak yapılandırmalar 8, 16, 32, 64, 128 vb. gibi 2'nin kuvvetleridir.
• Çalışma Grubu Boyutları: Çalışma grupları, çalışma öğelerinin bellekte veya bir veri alanında nasıl düzenlendiğini yansıtan 1B, 2B veya 3B yapılarda düzenlenebilir.
• Yerel Bellek: Her çalışma grubunun kendi paylaşımlı yerel belleği (çalışma grubu paylaşımlı belleği olarak da bilinir) vardır ve bu gruba ait çalışma öğeleri hızlı bir şekilde erişebilir. Bu, aynı çalışma grubundaki çalışma öğeleri arasında iletişimi ve veri paylaşımını kolaylaştırır.
• Global Bellek: Compute shader'lar ayrıca ana GPU belleği olan global bellekle de etkileşim kurar. Global belleğe erişim, genellikle yerel belleğe erişmekten daha yavaştır.
• Global ve Yerel Kimlikler: Her çalışma öğesinin benzersiz bir global kimliği (tüm çalışma alanındaki konumunu tanımlar) ve bir yerel kimliği (çalışma grubu içindeki konumunu tanımlar) vardır. Bu kimlikler, verileri eşlemek ve hesaplamaları koordine etmek için çok önemlidir.

Çalışma Grubu Yürütme Modelini Anlamak

Bir compute shader'ın, özellikle çalışma gruplarıyla olan yürütme modeli, modern GPU'larda doğal olan paralelliği kullanmak için tasarlanmıştır. Tipik olarak nasıl çalıştığı aşağıda açıklanmıştır:

1. Gönderme: GPU'ya kaç tane çalışma grubu çalıştırılacağını söylersiniz. Bu, her boyutta (x, y, z) çalışma gruplarının sayısını argüman olarak alan belirli bir WebGL işlevi çağrılarak yapılır.
2. Çalışma Grubu Örneklendirmesi: GPU, belirtilen sayıda çalışma grubu oluşturur.
3. Çalışma Öğesi Yürütme: Her çalışma grubundaki her çalışma öğesi, compute shader kodunu bağımsız ve eşzamanlı olarak yürütür. Hepsi aynı shader programını çalıştırır, ancak benzersiz global ve yerel kimliklerine göre potansiyel olarak farklı verileri işler.
4. Bir Çalışma Grubunda Senkronizasyon (Yerel Bellek): Bir çalışma grubundaki çalışma öğeleri, tüm çalışma öğelerinin devam etmeden önce belirli bir adımı tamamladığından emin olmak için `barrier()` gibi yerleşik işlevleri kullanarak senkronize edebilir. Bu, yerel bellekte depolanan verileri paylaşmak için kritik öneme sahiptir.
5. Global Bellek Erişimi: Çalışma öğeleri, hesaplama için giriş ve çıkış verilerini içeren global belleğe veri okur ve yazar.
6. Çıktı: Sonuçlar global belleğe geri yazılır ve daha sonra ekranda görüntülemek veya daha fazla işlemek için JavaScript kodunuzdan erişebilirsiniz.

Önemli Hususlar:

• Çalışma Grubu Boyutu Sınırlamaları: Çalışma gruplarının maksimum boyutuyla ilgili, genellikle donanım tarafından belirlenen sınırlamalar vardır. `getParameter()` gibi WebGL uzantı işlevlerini kullanarak bu sınırları sorgulayabilirsiniz.
• Senkronizasyon: Birden çok çalışma öğesi paylaşılan verilere eriştiğinde yarış koşullarını önlemek için uygun senkronizasyon mekanizmaları gereklidir.
• Bellek Erişim Desenleri: Gecikmeyi en aza indirmek için bellek erişim desenlerini optimize edin. Birleştirilmiş bellek erişimi (bir çalışma grubundaki çalışma öğelerinin bitişik bellek konumlarına eriştiği yer), genellikle daha hızlıdır.

WebGL Compute Shader Çalışma Grubu Uygulamalarının Pratik Örnekleri

WebGL compute shader'larının uygulamaları çok geniş ve çeşitlidir. İşte bazı örnekler:

1. Görüntü İşleme

Senaryo: Bir görüntüye bulanıklaştırma filtresi uygulamak.

Uygulama: Her çalışma öğesi tek bir pikseli işleyebilir, komşu piksellerini okuyabilir, bulanıklaştırma çekirdeğine göre ortalama rengi hesaplayabilir ve bulanıklaştırılmış rengi görüntü arabelleğine geri yazabilir. Çalışma grupları, görüntünün bölgelerini işlemek, önbellek kullanımını ve performansı iyileştirmek için düzenlenebilir.

2. Matris İşlemleri

Senaryo: İki matrisi çarpmak.

Uygulama: Her çalışma öğesi, çıktı matrisinde tek bir öğeyi hesaplayabilir. Çalışma öğesinin global kimliği, hangi satır ve sütundan sorumlu olduğunu belirlemek için kullanılabilir. Çalışma grubu boyutu, paylaşılan bellek kullanımı için optimize edilecek şekilde ayarlanabilir. Örneğin, 2B bir çalışma grubu kullanabilir ve her çalışma grubu içindeki yerel paylaşımlı bellekte giriş matrislerinin ilgili kısımlarını depolayarak hesaplama sırasında bellek erişimini hızlandırabilirsiniz.

3. Parçacık Sistemleri

Senaryo: Çok sayıda parçacık içeren bir parçacık sistemini simüle etmek.

Uygulama: Her çalışma öğesi bir parçacığı temsil edebilir. Compute shader, parçacığın konumunu, hızını ve diğer özelliklerini uygulanan kuvvetlere, yerçekimine ve çarpışmalara göre hesaplar. Her çalışma grubu, komşu parçacıklar arasındaki çarpışma algılama için parçacık verilerini değiştirmek için paylaşılan bellek kullanılarak parçacıkların bir alt kümesini işleyebilir.

4. Veri Analizi

Senaryo: Büyük bir veri kümesi üzerinde, örneğin büyük bir sayı dizisinin ortalamasını hesaplamak gibi hesaplamalar yapmak.

Uygulama: Verileri parçalara ayırın. Her çalışma öğesi verilerin bir bölümünü okur, kısmi bir toplamı hesaplar. Bir çalışma grubundaki çalışma öğeleri kısmi toplamları birleştirir. Son olarak, bir çalışma grubu (veya tek bir çalışma öğesi bile) kısmi toplamların nihai ortalamasını hesaplayabilir. İşlemleri hızlandırmak için ara hesaplamalar için yerel bellek kullanılabilir.

5. Fizik Simülasyonları

Senaryo: Bir sıvının davranışını simüle etmek.

Uygulama: Akışkanın özelliklerini (hız ve basınç gibi) zaman içinde güncellemek için compute shader'ı kullanın. Her çalışma öğesi, komşu hücrelerle etkileşimleri hesaba katarak belirli bir ızgara hücresindeki akışkan özelliklerini hesaplayabilir. Sınır koşulları (simülasyonun kenarlarını işleme) genellikle bariyer işlevleri ve veri aktarımını koordine etmek için paylaşılan bellek ile işlenir.

WebGL Compute Shader Kod Örneği: Basit Toplama

Bu basit örnek, bir compute shader ve çalışma grupları kullanarak iki sayı dizisinin nasıl ekleneceğini gösterir. Bu basitleştirilmiş bir örnektir, ancak bir compute shader'ın nasıl yazılacağını, derleneceğini ve kullanılacağını gösteren temel kavramları gösterir.

1. GLSL Compute Shader Kodu (compute_shader.glsl):

            #version 300 es
precision highp float;

// Input arrays (global memory)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Output array (global memory)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Number of elements per workgroup
layout(local_size_x = 64) in;

// The workgroup ID and local ID are automatically available to the shader.
void main() {
  // Calculate the index within the arrays
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Use gl_GlobalInvocationID for global index

  // Add the corresponding elements
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
            

              
                Copy
              
            
          

2. JavaScript Kodu:

            // Get the WebGL context
const canvas = document.createElement('canvas');
document.body.appendChild(canvas);
const gl = canvas.getContext('webgl2');
if (!gl) {
    console.error('WebGL2 not supported');
}

// Shader source
const shaderSource = `#version 300 es
precision highp float;

// Input arrays (global memory)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Output array (global memory)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Number of elements per workgroup
layout(local_size_x = 64) in;

// The workgroup ID and local ID are automatically available to the shader.
void main() {
  // Calculate the index within the arrays
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Use gl_GlobalInvocationID for global index

  // Add the corresponding elements
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
`;

// Compile shader
function createShader(gl, type, source) {
    const shader = gl.createShader(type);
    gl.shaderSource(shader, source);
    gl.compileShader(shader);
    if (!gl.getShaderParameter(shader, gl.COMPILE_STATUS)) {
        console.error('An error occurred compiling the shaders: ' + gl.getShaderInfoLog(shader));
        gl.deleteShader(shader);
        return null;
    }
    return shader;
}

// Create and link the compute program
function createComputeProgram(gl, shaderSource) {
    const computeShader = createShader(gl, gl.COMPUTE_SHADER, shaderSource);
    if (!computeShader) {
        return null;
    }

    const program = gl.createProgram();
    gl.attachShader(program, computeShader);
    gl.linkProgram(program);

    if (!gl.getProgramParameter(program, gl.LINK_STATUS)) {
        console.error('Unable to initialize the shader program: ' + gl.getProgramInfoLog(program));
        return null;
    }

    // Cleanup
    gl.deleteShader(computeShader);

    return program;
}

// Create and bind buffers
function createBuffers(gl, size, dataA, dataB) {
  // Input A
  const bufferA = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferA);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataA, gl.STATIC_DRAW);

  // Input B
  const bufferB = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferB);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataB, gl.STATIC_DRAW);

  // Output C
  const bufferC = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, size * 4, gl.STATIC_DRAW);
  // Note:  size * 4 because we are using floats, each of which are 4 bytes
  return { bufferA, bufferB, bufferC };
}

// Set up storage buffer binding points
function bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC) {
  gl.useProgram(program);
  // Bind buffers to the program
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, bufferA);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 1, bufferB);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 2, bufferC);
}

// Run the compute shader
function runComputeShader(gl, program, numElements) {
  gl.useProgram(program);

  // Determine number of workgroups
  const workgroupSize = 64;
  const numWorkgroups = Math.ceil(numElements / workgroupSize);

  // Dispatch compute shader
  gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);

  // Ensure the compute shader has finished running
  gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
}

// Get results
function getResults(gl, bufferC, numElements) {
  const results = new Float32Array(numElements);
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.getBufferSubData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, results);
  return results;
}

// Main execution
function main() {
  const numElements = 1024;
  const dataA = new Float32Array(numElements);
  const dataB = new Float32Array(numElements);

  // Initialize input data
  for (let i = 0; i < numElements; i++) {
    dataA[i] = i;
    dataB[i] = 2 * i;
  }

  const program = createComputeProgram(gl, shaderSource);
  if (!program) {
      return;
  }

  const { bufferA, bufferB, bufferC } = createBuffers(gl, numElements * 4, dataA, dataB);

  bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC);

  runComputeShader(gl, program, numElements);

  const results = getResults(gl, bufferC, numElements);

  console.log('Results:', results);
  // Verify Results
  let allCorrect = true;
  for (let i = 0; i < numElements; ++i) {
      if (results[i] !== dataA[i] + dataB[i]) {
          console.error(`Error at index ${i}: Expected ${dataA[i] + dataB[i]}, got ${results[i]}`);
          allCorrect = false;
          break;
      }
  }
  if(allCorrect) {
      console.log('All results are correct.');
  }

  // Clean up buffers
  gl.deleteBuffer(bufferA);
  gl.deleteBuffer(bufferB);
  gl.deleteBuffer(bufferC);
  gl.deleteProgram(program);
}

main();

            

              
                Copy
              
            
          

Açıklama:

• Shader Kaynağı: GLSL kodu compute shader'ı tanımlar. İki giriş dizisi (`inputArrayA`, `inputArrayB`) alır ve toplamı bir çıktı dizisine (`outputArrayC`) yazar. `layout(local_size_x = 64) in;` ifadesi, çalışma grubu boyutunu (x ekseni boyunca çalışma grubu başına 64 çalışma öğesi) tanımlar.
• JavaScript Kurulumu: JavaScript kodu, WebGL bağlamını oluşturur, compute shader'ı derler, giriş ve çıkış dizileri için arabellek nesneleri oluşturur ve bağlar ve shader'ı çalışması için gönderir. Giriş dizilerini başlatır, sonuçları almak için çıktı dizisini oluşturur, compute shader'ı yürütür ve konsolda görüntülemek için hesaplanan sonuçları alır.
• Veri Aktarımı: JavaScript kodu, arabellek nesneleri biçiminde verileri GPU'ya aktarır. Bu örnek, shader'dan doğrudan belleğe erişmek ve yazmak için tasarlanmış olan ve compute shader'lar için temel olan Shader Storage Buffer Objects (SSBO'lar) kullanır.
• Çalışma Grubu Gönderme: `gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);` satırı başlatılacak çalışma grubu sayısını belirtir. İlk bağımsız değişken X eksenindeki çalışma grubu sayısını, ikincisi Y eksenindeki ve üçüncüsü Z eksenindeki çalışma grubu sayısını tanımlar. Bu örnekte, 1B çalışma grupları kullanıyoruz. Hesaplama x ekseni kullanılarak yapılır.
• Bariyer: `gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);` fonksiyonu, compute shader içindeki tüm işlemlerin verileri almadan önce tamamlanmasını sağlamak için çağrılır. Bu adım genellikle unutulur, bu da çıktının yanlış olmasına veya sistemin hiçbir şey yapmıyor gibi görünmesine neden olabilir.
• Sonuç Alma: JavaScript kodu, sonuçları çıktı arabelleğinden alır ve görüntüler.

Bu, temel adımları göstermek için basitleştirilmiş bir örnektir, ancak süreci gösterir: compute shader'ı derleme, arabellekleri (giriş ve çıkış) ayarlama, arabellekleri bağlama, compute shader'ı gönderme ve son olarak sonucu çıktı arabelleğinden elde etme ve sonuçları görüntüleme. Bu temel yapı, görüntü işlemeden parçacık sistemlerine kadar çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.

WebGL Compute Shader Performansını Optimize Etme

Compute shader'larla optimum performans elde etmek için şu optimizasyon tekniklerini göz önünde bulundurun:

• Çalışma Grubu Boyutu Ayarlama: Farklı çalışma grubu boyutlarıyla deneyler yapın. İdeal çalışma grubu boyutu, donanıma, veri boyutuna ve shader'ın karmaşıklığına bağlıdır. 8, 16, 32, 64 gibi ortak boyutlarla başlayın ve verilerinizin boyutunu ve yapılan işlemleri göz önünde bulundurun. En iyi yaklaşımı belirlemek için birkaç boyutu deneyin. En iyi çalışma grubu boyutu, donanım cihazları arasında değişebilir. Seçtiğiniz boyut performansı büyük ölçüde etkileyebilir.
• Yerel Bellek Kullanımı: Bir çalışma grubu içindeki çalışma öğeleri tarafından sık erişilen verileri önbelleğe almak için paylaşılan yerel bellekten yararlanın. Global bellek erişimlerini azaltın.
• Bellek Erişim Desenleri: Bellek erişim desenlerini optimize edin. Birleştirilmiş bellek erişimi (bir çalışma grubundaki çalışma öğelerinin ardışık bellek konumlarına eriştiği yer) önemli ölçüde daha hızlıdır. Verimi optimize etmek için hesaplamalarınızı belleğe birleştirilmiş bir şekilde erişecek şekilde düzenlemeye çalışın.
• Veri Hizalaması: Verileri bellekte donanımın tercih ettiği hizalama gereksinimlerine göre hizalayın. Bu, bellek erişim sayısını azaltabilir ve verimi artırabilir.
• Dallanmayı En Aza İndirme: Compute shader içinde dallanmayı azaltın. Koşullu ifadeler, çalışma öğelerinin paralel yürütülmesini bozabilir ve performansı düşürebilir. Dallanma, GPU'nun farklı donanım birimlerinde hesaplamaları ayırması ve ayırması gerekeceğinden paralelliği azaltır.
• Aşırı Senkronizasyondan Kaçının: Çalışma öğelerini senkronize etmek için bariyer kullanımını en aza indirin. Sık senkronizasyon paralelliği azaltabilir. Yalnızca kesinlikle gerekli olduğunda kullanın.
• WebGL Uzantılarını Kullanın: Mevcut WebGL uzantılarından yararlanın. Performansı artırmak ve standart WebGL'de her zaman bulunmayan özellikleri desteklemek için uzantıları kullanın.
• Profil Oluşturma ve Kıyaslama: Compute shader kodunuzun profilini oluşturun ve performansını farklı donanımlarda kıyaslayın. Darboğazları belirlemek optimizasyon için çok önemlidir. Tarayıcı geliştirici araçlarına yerleşik olanlar veya RenderDoc gibi üçüncü taraf araçlar shader'ınızın profilini oluşturmak ve analiz etmek için kullanılabilir.

Çapraz Platform Hususları

WebGL, çapraz platform uyumluluğu için tasarlanmıştır. Ancak, akılda tutulması gereken platforma özgü nüanslar vardır.

• Donanım Değişkenliği: Compute shader'ınızın performansı, kullanıcının cihazının GPU donanımına (örneğin, entegre ve özel GPU'lar, farklı satıcılar) bağlı olarak değişecektir.
• Tarayıcı Uyumluluğu: Uyumluluğu sağlamak için compute shader'larınızı farklı web tarayıcılarında (Chrome, Firefox, Safari, Edge) ve farklı işletim sistemlerinde test edin.
• Mobil Cihazlar: Shader'larınızı mobil cihazlar için optimize edin. Mobil GPU'lar genellikle masaüstü GPU'lardan farklı mimari özelliklere ve performans özelliklerine sahiptir. Güç tüketimine dikkat edin.
• WebGL Uzantıları: Gerekli WebGL uzantılarının hedef platformlarda kullanılabilirliğini sağlayın. Özellik tespiti ve zarif bozulma esastır.
• Performans Ayarlama: Shader'larınızı hedef donanım profili için optimize edin. Bu, optimum çalışma grubu boyutları seçmek, bellek erişim desenlerini ayarlamak ve diğer shader kodu değişikliklerini yapmak anlamına gelebilir.

WebGPU ve Compute Shader'ların Geleceği

WebGL compute shader'ları güçlü olsa da, web tabanlı GPU hesaplamasının geleceği WebGPU'da yatmaktadır. WebGPU, modern GPU özelliklerine ve mimarilerine daha doğrudan ve esnek erişim sağlayan yeni bir web standardıdır (şu anda geliştirme aşamasındadır). WebGL compute shader'larına göre şunlar da dahil olmak üzere önemli iyileştirmeler sunar:

• Daha Fazla GPU Özelliği: Daha gelişmiş shader dilleri (örneğin, WGSL – WebGPU Shading Language), daha iyi bellek yönetimi ve kaynak tahsisi üzerinde artan kontrol gibi özellikleri destekler.
• İyileştirilmiş Performans: Performans için tasarlanmıştır ve daha karmaşık ve zorlu hesaplamaları çalıştırma potansiyeli sunar.
• Modern GPU Mimarisi: WebGPU, modern GPU'ların özellikleriyle daha iyi uyum sağlayacak, bellek üzerinde daha yakın kontrol, daha öngörülebilir performans ve daha karmaşık shader işlemleri sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
• Azaltılmış Ek Yük: WebGPU, web tabanlı grafik ve hesaplamayla ilişkili ek yükü azaltır ve bu da performansı artırır.

WebGPU hala gelişmekte olsa da, web tabanlı GPU hesaplaması için açık yöndür ve WebGL compute shader'larının yeteneklerinden doğal bir ilerlemedir. WebGL compute shader'larını öğrenmek ve kullanmak, olgunluğa ulaştığında WebGPU'ya daha kolay geçiş için temel sağlayacaktır.

Sonuç: WebGL Compute Shader'larla Paralel İşlemeyi Benimsemek

WebGL compute shader'ları, hesaplama açısından yoğun görevleri web uygulamalarınız içindeki GPU'ya aktarmanın güçlü bir yolunu sağlar. Çalışma gruplarını, bellek yönetimini ve optimizasyon tekniklerini anlayarak, paralel işlemenin tüm potansiyelini açabilir ve web genelinde yüksek performanslı grafikler ve genel amaçlı hesaplama oluşturabilirsiniz. WebGPU'nun evrimi ile web tabanlı paralel işlemenin geleceği, daha da fazla güç ve esneklik vaat ediyor. Bugün WebGL compute shader'larından yararlanarak, web tabanlı hesaplamada yarının gelişmelerinin temelini atıyor ve ufukta olan yeni yeniliklere hazırlanıyorsunuz.

Paralellik gücünü benimseyin ve compute shader'ların potansiyelini ortaya çıkarın!