WebGPU Programlama: Yüksek Performanslı Grafik ve İşlem Gölgelendiricileri

WebGPU, web için yeni nesil bir grafik ve işlem API'sidir ve selefi WebGL'ye kıyasla modern özellikler ve iyileştirilmiş performans sağlamak üzere tasarlanmıştır. Geliştiricilerin GPU'nun gücünü hem grafik oluşturma hem de genel amaçlı hesaplama için kullanmalarına olanak tanıyarak web uygulamaları için yeni olanaklar sunar.

WebGPU Nedir?

WebGPU, bir grafik API'sinden daha fazlasıdır; tarayıcı içinde yüksek performanslı bilgi işlem için bir geçittir. Birkaç önemli avantaj sunar:

• Modern API: Modern GPU mimarileriyle uyumlu olacak ve yeteneklerinden yararlanacak şekilde tasarlanmıştır.
• Performans: GPU'ya daha düşük düzeyde erişim sağlayarak optimize edilmiş oluşturma ve işlem operasyonları sağlar.
• Çapraz Platform: Farklı işletim sistemleri ve tarayıcılarda çalışarak tutarlı bir geliştirme deneyimi sunar.
• İşlem Gölgelendiricileri: GPU'da genel amaçlı hesaplamayı etkinleştirerek görüntü işleme, fizik simülasyonları ve makine öğrenimi gibi görevleri hızlandırır.
• WGSL (WebGPU Gölgelendirme Dili): WebGPU için özel olarak tasarlanmış yeni bir gölgelendirme dili olup, GLSL'ye kıyasla iyileştirilmiş güvenlik ve ifade gücü sunar.

WebGPU - WebGL Karşılaştırması

WebGL uzun yıllardır web grafikleri için standart olsa da, eski OpenGL ES spesifikasyonlarına dayanmaktadır ve performans ve özellikler açısından sınırlayıcı olabilir. WebGPU, aşağıdaki şekillerde bu sınırlamaları ele alır:

• Açık Kontrol: Geliştiricilere GPU kaynakları ve bellek yönetimi üzerinde daha doğrudan kontrol sağlar.
• Eşzamansız İşlemler: Paralel yürütmeye olanak tanır ve CPU yükünü azaltır.
• Modern Özellikler: İşlem gölgelendiricileri, ışın izleme (uzantılar aracılığıyla) ve gelişmiş doku biçimleri gibi modern oluşturma tekniklerini destekler.
• Azaltılmış Sürücü Yükü: Sürücü yükünü en aza indirmek ve genel performansı iyileştirmek için tasarlanmıştır.

WebGPU ile Başlarken

WebGPU ile programlamaya başlamak için API'yi destekleyen bir tarayıcıya ihtiyacınız olacak. Chrome, Firefox ve Safari (Teknoloji Önizlemesi) kısmi veya tam uygulamalara sahiptir. İşte ilgili adımların temel bir özeti:

1. Bir Adaptör İsteyin: Bir adaptör, fiziksel bir GPU'yu veya bir yazılım uygulamasını temsil eder.
2. Bir Cihaz İsteyin: Bir cihaz, kaynak oluşturmak ve komutları yürütmek için kullanılan bir GPU'nun mantıksal bir temsilidir.
3. Gölgelendiriciler Oluşturun: Gölgelendiriciler, GPU'da çalışan ve oluşturma veya işlem operasyonları gerçekleştiren programlardır. WGSL ile yazılırlar.
4. Tamponlar ve Dokular Oluşturun: Tamponlar, köşe verilerini, tekdüzen verileri ve gölgelendiriciler tarafından kullanılan diğer verileri depolar. Dokular, görüntü verilerini depolar.
5. Bir Render Hattı veya İşlem Hattı Oluşturun: Bir hat, kullanılacak gölgelendiriciler, girdi ve çıktı verilerinin biçimi ve diğer parametreler dahil olmak üzere oluşturma veya hesaplamada yer alan adımları tanımlar.
6. Komut Kodlayıcı Oluşturun: Komut kodlayıcı, GPU tarafından yürütülecek komutları kaydeder.
7. Komutları Gönderin: Komutlar yürütme için cihaza gönderilir.

Örnek: Temel Üçgen Oluşturma

İşte WebGPU kullanarak bir üçgenin nasıl oluşturulacağına dair basitleştirilmiş bir örnek (kısa olması için sözde kod kullanılarak):

// 1. Adaptör ve Cihaz İste
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Gölgelendiriciler Oluştur (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); // Kırmızı renk
  }
`;

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

// 3. Köşe Tamponu Oluştur
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Tepe
  -0.5, -0.5, // Sol Alt
  0.5, -0.5   // Sağ Alt
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Anında yazma için oluşturulurken eşlendi
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Render Hattı Oluştur
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 bayt (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Örnek biçim, tuvale bağlıdır
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Üçgenleri çiz
  },
  layout: 'auto' // Düzeni otomatik olarak oluştur
});

// 5. Tuval Bağlamını Al
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Örnek biçim

// 6. Render Geçişi
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 }, // Siyaha temizle
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Bu örnek, basit bir üçgeni oluşturmak için gereken temel adımları gösterir. Gerçek dünya uygulamaları daha karmaşık gölgelendiriciler, veri yapıları ve oluşturma teknikleri içerecektir. Örnekteki `bgra8unorm` biçimi yaygın bir biçimdir, ancak doğru oluşturma için tuval biçiminizle eşleştiğinden emin olmak çok önemlidir. Belirli ortamınıza bağlı olarak ayarlamanız gerekebilir.

WebGPU'da İşlem Gölgelendiricileri

WebGPU'nun en güçlü özelliklerinden biri, işlem gölgelendiricileri için desteğidir. İşlem gölgelendiricileri, GPU'da genel amaçlı hesaplamalar yapmanıza olanak tanır ve bu da paralel işlemeye uygun görevleri önemli ölçüde hızlandırabilir.

İşlem Gölgelendiricileri için Kullanım Durumları

• Görüntü İşleme: Filtreler uygulama, renk ayarlamaları yapma ve dokular oluşturma.
• Fizik Simülasyonları: Parçacık hareketlerini hesaplama, akışkan dinamiğini simüle etme ve denklemleri çözme.
• Makine Öğrenimi: Sinir ağlarını eğitme, çıkarım yapma ve verileri işleme.
• Veri İşleme: Büyük veri kümelerini sıralama, filtreleme ve dönüştürme.

Örnek: Basit İşlem Gölgelendirici (İki Diziyi Toplama)

Bu örnek, iki diziyi bir araya ekleyen basit bir işlem gölgelendiricisini gösterir. Giriş olarak iki Float32Array arabelleği ve sonuçların depolanacağı üçüncü bir arabellek geçirdiğimizi varsayın.

// WGSL Gölgelendirici
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) // Çalışma grubu boyutu: performans için çok önemli
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript Kodu
const arrayLength = 256; // Basitlik için çalışma grubu boyutunun katı olmalıdır

// Giriş arabellekleri oluştur
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"
  }
});

// Bağlama grubu düzeni ve bağlama grubu oluştur (verileri gölgelendiriciye geçirmek için önemlidir)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Önemli: hattan düzeni kullanın
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// İşlem geçişini gönder
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Çalışmayı gönder
passEncoder.end();

// Sonucu okunabilir bir arabelleğe kopyala
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Komutları gönder
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

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

console.log("Sonuç: ", resultArray);

readBuffer.unmap();

Bu örnekte:

• İki giriş dizisinin öğelerini ekleyen ve sonucu bir çıktı dizisinde depolayan bir WGSL işlem gölgelendiricisi tanımlıyoruz.
• GPU'da üç depolama arabelleği oluşturuyoruz: ikisi giriş dizileri için ve biri çıktı için.
• İşlem gölgelendiriciyi ve giriş noktasını belirten bir işlem hattı oluşturuyoruz.
• Arabellekleri gölgelendiricinin giriş ve çıkış değişkenleriyle ilişkilendiren bir bağlama grubu oluşturuyoruz.
• Yürütülecek çalışma grubu sayısını belirterek işlem gölgelendiriciyi gönderiyoruz. Gölgelendiricideki `workgroup_size` ve `dispatchWorkgroups` parametreleri doğru yürütme için hizalanmalıdır. `arrayLength`, `workgroup_size`ın (bu durumda 64) katı değilse, uç durumların gölgelendiricide işlenmesi gerekir.
• Örnek, sonuç arabelleğini inceleme için GPU'dan CPU'ya kopyalar.

WGSL (WebGPU Gölgelendirme Dili)

WGSL, WebGPU için tasarlanmış gölgelendirme dilidir. GLSL'ye (WebGL tarafından kullanılan gölgelendirme dili) göre çeşitli avantajlar sağlayan modern, güvenli ve etkileyici bir dildir:

• Güvenlik: WGSL, bellek açısından güvenli olacak ve yaygın gölgelendirici hatalarını önleyecek şekilde tasarlanmıştır.
• İfade Gücü: WGSL, karmaşık gölgelendirici mantığına olanak tanıyan çok çeşitli veri türlerini ve operasyonları destekler.
• Taşınabilirlik: WGSL, farklı GPU mimarilerinde taşınabilir olacak şekilde tasarlanmıştır.
• Entegrasyon: WGSL, WebGPU API'si ile sıkı bir şekilde entegre edilmiştir ve sorunsuz bir geliştirme deneyimi sağlar.

WGSL'nin Temel Özellikleri

• Güçlü Yazma: WGSL, hataları önlemeye yardımcı olan güçlü bir şekilde yazılmış bir dildir.
• Açık Bellek Yönetimi: WGSL, geliştiricilere GPU kaynakları üzerinde daha fazla kontrol sağlayan açık bellek yönetimi gerektirir.
• Yerleşik İşlevler: WGSL, yaygın grafik ve işlem operasyonları gerçekleştirmek için zengin bir yerleşik işlev kümesi sağlar.
• Özel Veri Yapıları: WGSL, geliştiricilerin verileri depolamak ve işlemek için özel veri yapıları tanımlamasına olanak tanır.

Örnek: WGSL İşlevi

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

Performans Hususları

WebGPU, WebGL'ye göre önemli performans iyileştirmeleri sağlar, ancak yeteneklerinden tam olarak yararlanmak için kodunuzu optimize etmek önemlidir. İşte bazı önemli performans hususları:

• CPU-GPU İletişimini En Aza İndirin: CPU ve GPU arasında aktarılan veri miktarını azaltın. Verileri GPU'da depolamak ve sık güncellemelerden kaçınmak için arabellekleri ve dokuları kullanın.
• Gölgelendiricileri Optimize Edin: Talimat sayısını ve bellek erişimlerini en aza indiren verimli gölgelendiriciler yazın. Darboğazları belirlemek için profil oluşturma araçlarını kullanın.
• Örneklemeyi Kullanın: Aynı nesnenin farklı dönüşümlerle birden çok kopyasını oluşturmak için örneklemeyi kullanın. Bu, çizim çağrısı sayısını önemli ölçüde azaltabilir.
• Toplu Çizim Çağrıları: GPU'ya komut gönderme yükünü azaltmak için birden çok çizim çağrısını birlikte toplu işleyin.
• Uygun Veri Biçimlerini Seçin: GPU'nun işlemesi için verimli olan veri biçimlerini seçin. Örneğin, mümkün olduğunda yarı hassasiyetli kayan nokta sayıları (f16) kullanın.
• Çalışma Grubu Boyutu Optimizasyonu: Doğru çalışma grubu boyutu seçimi, İşlem Gölgelendirici performansı üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Hedef GPU mimarisiyle uyumlu boyutlar seçin.

Çapraz Platform Geliştirme

WebGPU çapraz platform olacak şekilde tasarlanmıştır, ancak farklı tarayıcılar ve işletim sistemleri arasında bazı farklılıklar vardır. İşte çapraz platform geliştirme için bazı ipuçları:

• Birden Çok Tarayıcıda Test Edin: Uygulamanızın doğru çalıştığından emin olmak için farklı tarayıcılarda test edin.
• Özellik Algılama Kullanın: Belirli özelliklerin kullanılabilirliğini kontrol etmek ve kodunuzu buna göre uyarlamak için özellik algılama kullanın.
• Cihaz Sınırlarını Ele Alın: Farklı GPU'lar ve tarayıcılar tarafından uygulanan cihaz sınırlarının farkında olun. Örneğin, maksimum doku boyutu değişebilir.
• Çapraz Platform Çerçeve Kullanın: Farklı platformlar arasındaki farklılıkları soyutlamaya yardımcı olabilecek Babylon.js, Three.js veya PixiJS gibi çapraz platform bir çerçeve kullanmayı düşünün.

WebGPU Uygulamalarında Hata Ayıklama

WebGPU uygulamalarında hata ayıklama zor olabilir, ancak yardımcı olabilecek çeşitli araçlar ve teknikler vardır:

• Tarayıcı Geliştirici Araçları: Arabellekler, dokular ve gölgelendiriciler gibi WebGPU kaynaklarını incelemek için tarayıcının geliştirici araçlarını kullanın.
• WebGPU Doğrulama Katmanları: Bellek erişimleri dışında ve geçersiz gölgelendirici sözdizimi gibi yaygın hataları yakalamak için WebGPU doğrulama katmanlarını etkinleştirin.
• Grafik Hata Ayıklayıcıları: Kodunuzda adım adım ilerlemek, GPU durumunu incelemek ve performansı profilini çıkarmak için RenderDoc veya NSight Graphics gibi bir grafik hata ayıklayıcısı kullanın. Bu araçlar genellikle gölgelendirici yürütme ve bellek kullanımı hakkında ayrıntılı bilgiler sağlar.
• Günlüğe Kaydetme: Yürütme akışını ve değişkenlerin değerlerini izlemek için kodunuza günlüğe kaydetme deyimleri ekleyin. Ancak, aşırı günlüğe kaydetme, özellikle gölgelendiricilerde performansı etkileyebilir.

Gelişmiş Teknikler

WebGPU'nun temellerini iyi anladıktan sonra, daha da gelişmiş uygulamalar oluşturmak için daha gelişmiş teknikleri keşfedebilirsiniz.

• Oluşturma ile İşlem Gölgelendirici Birlikte Çalışabilirliği: Verileri önceden işlemek veya dokular oluşturmak için işlem gölgelendiricilerini, görselleştirme için geleneksel oluşturma hatlarıyla birleştirme.
• Işın İzleme (uzantılar aracılığıyla): Gerçekçi aydınlatma ve yansımalar oluşturmak için ışın izleme kullanma. WebGPU'nun ışın izleme yetenekleri genellikle tarayıcı uzantıları aracılığıyla sunulur.
• Geometri Gölgelendiricileri: GPU'da yeni geometri oluşturmak için geometri gölgelendiricileri kullanma.
• Mozaikleme Gölgelendiricileri: Yüzeyleri alt bölümlere ayırmak ve daha ayrıntılı geometri oluşturmak için mozaikleme gölgelendiricileri kullanma.

WebGPU'nun Gerçek Dünya Uygulamaları

WebGPU zaten aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılıyor:

• Oyunlar: Tarayıcıda çalışan yüksek performanslı 3B oyunlar oluşturma.
• Veri Görselleştirme: Büyük veri kümelerini etkileşimli 3B ortamlarda görselleştirme.
• Bilimsel Simülasyonlar: Akışkan dinamiği ve iklim modelleri gibi karmaşık fiziksel olayları simüle etme.
• Makine Öğrenimi: Tarayıcıda makine öğrenimi modellerini eğitme ve dağıtma.
• CAD/CAM: Bilgisayar destekli tasarım ve üretim uygulamaları geliştirme.

Örneğin, bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) uygulamasını düşünün. WebGPU'yu kullanan bir GIS, çeşitli kaynaklardan gelen gerçek zamanlı veri güncellemelerini birleştirerek yüksek çözünürlüklü karmaşık 3B arazi modellerini oluşturabilir. Bu, özellikle şehir planlamasında, afet yönetiminde ve çevresel izlemede kullanışlıdır ve uzmanların donanım yeteneklerinden bağımsız olarak dünya çapında veri açısından zengin görselleştirmeler üzerinde işbirliği yapmasına olanak tanır.

WebGPU'nun Geleceği

WebGPU hala nispeten yeni bir teknolojidir, ancak web grafikleri ve bilgi işlemde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. API olgunlaştıkça ve daha fazla tarayıcı onu benimsedikçe, daha da yenilikçi uygulamaların ortaya çıkmasını bekleyebiliriz.

WebGPU'daki gelecekteki gelişmeler şunları içerebilir:

• İyileştirilmiş Performans: API ve temel uygulamalara yönelik devam eden optimizasyonlar performansı daha da iyileştirecektir.
• Yeni Özellikler: API'ye ışın izleme ve ağ gölgelendiricileri gibi yeni özellikler eklenecektir.
• Daha Geniş Benimseme: Tarayıcılar ve geliştiriciler tarafından WebGPU'nun daha geniş çapta benimsenmesi, daha büyük bir araç ve kaynak ekosistemine yol açacaktır.
• Standardizasyon: Devam eden standardizasyon çabaları, WebGPU'nun tutarlı ve taşınabilir bir API olarak kalmasını sağlayacaktır.

Sonuç

WebGPU, web uygulamaları için GPU'nun tüm potansiyelini ortaya çıkaran güçlü yeni bir API'dir. Modern özellikler, iyileştirilmiş performans ve işlem gölgelendiricileri desteği sağlayarak WebGPU, geliştiricilerin çarpıcı grafikler oluşturmasına ve çok çeşitli işlem yoğun görevleri hızlandırmasına olanak tanır. İster oyun, ister veri görselleştirmesi veya bilimsel simülasyonlar oluşturuyor olun, WebGPU kesinlikle keşfetmeniz gereken bir teknolojidir.

Bu giriş, başlamanıza yardımcı olmalıdır, ancak sürekli öğrenme ve deneme, WebGPU'da uzmanlaşmanın anahtarıdır. Bu heyecan verici teknolojinin gücünden tam olarak yararlanmak için en son spesifikasyonlar, örnekler ve topluluk tartışmaları ile güncel kalın. WebGPU standardı hızla gelişiyor, bu nedenle yeni özellikler tanıtılırken ve en iyi uygulamalar ortaya çıkarken kodunuzu uyarlamaya hazırlıklı olun.