Програмування WebGPU: високопродуктивна графіка та обчислювальні шейдери

WebGPU — це графічний та обчислювальний API нового покоління для вебу, розроблений для надання сучасних функцій та покращеної продуктивності порівняно зі своїм попередником, WebGL. Він дозволяє розробникам використовувати потужність графічного процесора (GPU) як для рендерингу графіки, так і для обчислень загального призначення, відкриваючи нові можливості для вебдодатків.

Що таке WebGPU?

WebGPU — це більше, ніж просто графічний API; це шлях до високопродуктивних обчислень у браузері. Він пропонує кілька ключових переваг:

• Сучасний API: Розроблений для відповідності сучасним архітектурам GPU та використання їхніх можливостей.
• Продуктивність: Надає низькорівневий доступ до GPU, що дозволяє оптимізувати операції рендерингу та обчислень.
• Кросплатформність: Працює на різних операційних системах та браузерах, забезпечуючи послідовний досвід розробки.
• Обчислювальні шейдери: Дозволяють виконувати обчислення загального призначення на GPU, прискорюючи такі завдання, як обробка зображень, симуляції фізики та машинне навчання.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Нова мова шейдерів, розроблена спеціально для WebGPU, що пропонує покращену безпеку та виразність порівняно з GLSL.

WebGPU проти WebGL

Хоча WebGL був стандартом для вебграфіки протягом багатьох років, він базується на старих специфікаціях OpenGL ES і може бути обмеженим у плані продуктивності та функцій. WebGPU вирішує ці обмеження шляхом:

• Явного контролю: Надає розробникам більший прямий контроль над ресурсами GPU та управлінням пам'яттю.
• Асинхронних операцій: Дозволяє паралельне виконання та зменшує навантаження на CPU.
• Сучасних функцій: Підтримує сучасні техніки рендерингу, такі як обчислювальні шейдери, трасування променів (через розширення) та розширені формати текстур.
• Зменшення навантаження на драйвер: Розроблений для мінімізації навантаження на драйвер та покращення загальної продуктивності.

Початок роботи з WebGPU

Щоб почати програмувати з WebGPU, вам знадобиться браузер, що підтримує цей API. Chrome, Firefox та Safari (Technology Preview) мають часткові або повні реалізації. Ось базовий опис кроків:

1. Запит адаптера: Адаптер представляє фізичний GPU або програмну реалізацію.
2. Запит пристрою: Пристрій — це логічне представлення GPU, що використовується для створення ресурсів та виконання команд.
3. Створення шейдерів: Шейдери — це програми, що виконуються на GPU і виконують операції рендерингу або обчислень. Вони пишуться мовою WGSL.
4. Створення буферів та текстур: Буфери зберігають дані вершин, уніфіковані дані та інші дані, що використовуються шейдерами. Текстури зберігають дані зображень.
5. Створення конвеєра рендерингу або обчислювального конвеєра: Конвеєр визначає кроки, що беруть участь у рендерингу або обчисленнях, включаючи шейдери, що використовуються, формат вхідних та вихідних даних та інші параметри.
6. Створення кодувальника команд: Кодувальник команд записує команди для виконання на GPU.
7. Відправка команд: Команди відправляються на пристрій для виконання.

Приклад: Рендеринг простого трикутника

Ось спрощений приклад того, як відрендерити трикутник за допомогою WebGPU (з використанням псевдокоду для стислості):

// 1. Запит адаптера та пристрою
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Створення шейдерів (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); // Червоний колір
  }
`;

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

// 3. Створення вершинного буфера
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Верх
  -0.5, -0.5, // Внизу зліва
  0.5, -0.5   // Внизу справа
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Відображений при створенні для негайного запису
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Створення конвеєра рендерингу
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 байти (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Приклад формату, залежить від canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Малювати трикутники
  },
  layout: 'auto' // Автоматична генерація макета
});

// 5. Отримання контексту Canvas
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Приклад формату

// 6. Прохід рендерингу
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 }, // Очистити до чорного
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Цей приклад демонструє фундаментальні кроки, пов'язані з рендерингом простого трикутника. Реальні додатки включатимуть складніші шейдери, структури даних та техніки рендерингу. Формат `bgra8unorm` у прикладі є поширеним, але критично важливо переконатися, що він відповідає формату вашого canvas для коректного рендерингу. Можливо, вам доведеться налаштувати його залежно від вашого конкретного середовища.

Обчислювальні шейдери у WebGPU

Однією з найпотужніших функцій WebGPU є підтримка обчислювальних шейдерів. Обчислювальні шейдери дозволяють виконувати обчислення загального призначення на GPU, що може значно прискорити завдання, які добре підходять для паралельної обробки.

Випадки використання обчислювальних шейдерів

• Обробка зображень: Застосування фільтрів, виконання корекції кольору та генерація текстур.
• Симуляції фізики: Розрахунок руху частинок, симуляція динаміки рідин та розв'язання рівнянь.
• Машинне навчання: Навчання нейронних мереж, виконання висновків та обробка даних.
• Обробка даних: Сортування, фільтрація та трансформація великих наборів даних.

Приклад: Простий обчислювальний шейдер (додавання двох масивів)

Цей приклад демонструє простий обчислювальний шейдер, який додає два масиви. Припустимо, ми передаємо два буфери Float32Array як вхідні дані, і третій, де будуть зберігатися результати.

// Шейдер 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) // Розмір робочої групи: критично для продуктивності
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript-код
const arrayLength = 256; // Для простоти має бути кратним розміру робочої групи

// Створення вхідних буферів
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"
  }
});

// Створення макета групи прив'язки та групи прив'язки (важливо для передачі даних у шейдер)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Важливо: використовуйте макет з конвеєра
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Запуск обчислювального проходу
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Відправити роботу на виконання
passEncoder.end();

// Копіювання результату в буфер, доступний для читання
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

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

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

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

readBuffer.unmap();

У цьому прикладі:

• Ми визначаємо обчислювальний шейдер WGSL, який додає елементи двох вхідних масивів і зберігає результат у вихідному масиві.
• Ми створюємо три буфери зберігання на GPU: два для вхідних масивів і один для вихідного.
• Ми створюємо обчислювальний конвеєр, який визначає обчислювальний шейдер та його точку входу.
• Ми створюємо групу прив'язки, яка асоціює буфери з вхідними та вихідними змінними шейдера.
• Ми запускаємо обчислювальний шейдер, вказуючи кількість робочих груп для виконання. `workgroup_size` у шейдері та параметри `dispatchWorkgroups` повинні збігатися для коректного виконання. Якщо `arrayLength` не є кратним `workgroup_size` (64 у цьому випадку), потрібна обробка граничних випадків у шейдері.
• Приклад копіює буфер результатів з GPU на CPU для перевірки.

WGSL (Мова шейдерів WebGPU)

WGSL — це мова шейдерів, розроблена для WebGPU. Це сучасна, безпечна та виразна мова, яка надає кілька переваг над GLSL (мова шейдерів, що використовується WebGL):

• Безпека: WGSL розроблено як пам'ятко-безпечну мову, що запобігає поширеним помилкам у шейдерах.
• Виразність: WGSL підтримує широкий спектр типів даних та операцій, що дозволяє створювати складну логіку шейдерів.
• Портативність: WGSL розроблено так, щоб бути портативним на різних архітектурах GPU.
• Інтеграція: WGSL тісно інтегрований з API WebGPU, забезпечуючи безшовний досвід розробки.

Ключові особливості WGSL

• Сильна типізація: WGSL — це мова з сильною типізацією, що допомагає запобігати помилкам.
• Явне управління пам'яттю: WGSL вимагає явного управління пам'яттю, що дає розробникам більше контролю над ресурсами GPU.
• Вбудовані функції: WGSL надає багатий набір вбудованих функцій для виконання поширених операцій з графікою та обчисленнями.
• Власні структури даних: WGSL дозволяє розробникам визначати власні структури даних для зберігання та маніпулювання даними.

Приклад: функція WGSL

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

Аспекти продуктивності

WebGPU забезпечує значні покращення продуктивності порівняно з WebGL, але важливо оптимізувати свій код, щоб повною мірою скористатися його можливостями. Ось деякі ключові аспекти продуктивності:

• Мінімізація комунікації CPU-GPU: Зменшуйте обсяг даних, що передаються між CPU та GPU. Використовуйте буфери та текстури для зберігання даних на GPU та уникайте частих оновлень.
• Оптимізація шейдерів: Пишіть ефективні шейдери, які мінімізують кількість інструкцій та доступів до пам'яті. Використовуйте інструменти профілювання для виявлення вузьких місць.
• Використання інстансингу: Використовуйте інстансинг для рендерингу кількох копій одного об'єкта з різними трансформаціями. Це може значно зменшити кількість викликів малювання.
• Пакетування викликів малювання: Пакетуйте кілька викликів малювання разом, щоб зменшити накладні витрати на відправку команд до GPU.
• Вибір відповідних форматів даних: Вибирайте формати даних, які є ефективними для обробки на GPU. Наприклад, використовуйте числа з плаваючою комою половинної точності (f16), коли це можливо.
• Оптимізація розміру робочої групи: Правильний вибір розміру робочої групи має кардинальний вплив на продуктивність обчислювальних шейдерів. Вибирайте розміри, що відповідають цільовій архітектурі GPU.

Кросплатформна розробка

WebGPU розроблено як кросплатформний API, але існують деякі відмінності між різними браузерами та операційними системами. Ось кілька порад для кросплатформної розробки:

• Тестування в кількох браузерах: Тестуйте свою програму в різних браузерах, щоб переконатися, що вона працює коректно.
• Використання виявлення функцій: Використовуйте виявлення функцій для перевірки наявності конкретних можливостей та адаптуйте свій код відповідно.
• Обробка обмежень пристрою: Будьте в курсі обмежень пристрою, що накладаються різними GPU та браузерами. Наприклад, максимальний розмір текстури може відрізнятися.
• Використання кросплатформного фреймворку: Розгляньте можливість використання кросплатформного фреймворку, такого як Babylon.js, Three.js або PixiJS, який може допомогти абстрагувати відмінності між різними платформами.

Налагодження додатків WebGPU

Налагодження додатків WebGPU може бути складним, але існує кілька інструментів та технік, які можуть допомогти:

• Інструменти розробника в браузері: Використовуйте інструменти розробника в браузері для перевірки ресурсів WebGPU, таких як буфери, текстури та шейдери.
• Валідаційні шари WebGPU: Увімкніть валідаційні шари WebGPU для виявлення поширених помилок, таких як доступ до пам'яті за межами масиву та недійсний синтаксис шейдерів.
• Графічні відладчики: Використовуйте графічні відладчики, такі як RenderDoc або NSight Graphics, для покрокового виконання коду, перевірки стану GPU та профілювання продуктивності. Ці інструменти часто надають детальну інформацію про виконання шейдерів та використання пам'яті.
• Логування: Додавайте оператори логування до свого коду для відстеження потоку виконання та значень змінних. Однак надмірне логування може вплинути на продуктивність, особливо в шейдерах.

Просунуті техніки

Коли ви добре зрозумієте основи WebGPU, ви можете досліджувати більш просунуті техніки для створення ще складніших додатків.

• Взаємодія обчислювальних шейдерів з рендерингом: Поєднання обчислювальних шейдерів для попередньої обробки даних або генерації текстур з традиційними конвеєрами рендерингу для візуалізації.
• Трасування променів (через розширення): Використання трасування променів для створення реалістичного освітлення та відображень. Можливості трасування променів WebGPU зазвичай надаються через розширення браузера.
• Геометричні шейдери: Використання геометричних шейдерів для генерації нової геометрії на GPU.
• Теселяційні шейдери: Використання теселяційних шейдерів для підрозділу поверхонь та створення більш детальної геометрії.

Реальні застосування WebGPU

WebGPU вже використовується в різноманітних реальних додатках, включаючи:

• Ігри: Створення високопродуктивних 3D-ігор, що працюють у браузері.
• Візуалізація даних: Візуалізація великих наборів даних в інтерактивних 3D-середовищах.
• Наукові симуляції: Симуляція складних фізичних явищ, таких як динаміка рідин та кліматичні моделі.
• Машинне навчання: Навчання та розгортання моделей машинного навчання в браузері.
• CAD/CAM: Розробка додатків для автоматизованого проектування та виробництва.

Наприклад, розглянемо додаток географічної інформаційної системи (ГІС). Використовуючи WebGPU, ГІС може рендерити складні 3D-моделі рельєфу з високою роздільною здатністю, включаючи оновлення даних у реальному часі з різних джерел. Це особливо корисно в міському плануванні, управлінні надзвичайними ситуаціями та моніторингу навколишнього середовища, дозволяючи фахівцям по всьому світу співпрацювати над багатими на дані візуалізаціями незалежно від їхніх апаратних можливостей.

Майбутнє WebGPU

WebGPU все ще є відносно новою технологією, але вона має потенціал революціонізувати вебграфіку та обчислення. У міру того, як API зріє і все більше браузерів його впроваджують, ми можемо очікувати появи ще більш інноваційних додатків.

Майбутні розробки WebGPU можуть включати:

• Покращена продуктивність: Постійні оптимізації API та базових реалізацій ще більше покращать продуктивність.
• Нові функції: До API будуть додані нові функції, такі як трасування променів та меш-шейдери.
• Ширше впровадження: Ширше впровадження WebGPU браузерами та розробниками призведе до більшої екосистеми інструментів та ресурсів.
• Стандартизація: Подальші зусилля зі стандартизації забезпечать, що WebGPU залишиться послідовним та портативним API.

Висновок

WebGPU — це потужний новий API, що розкриває повний потенціал GPU для вебдодатків. Надаючи сучасні функції, покращену продуктивність та підтримку обчислювальних шейдерів, WebGPU дозволяє розробникам створювати приголомшливу графіку та прискорювати широкий спектр обчислювально-інтенсивних завдань. Незалежно від того, чи створюєте ви ігри, візуалізації даних чи наукові симуляції, WebGPU — це технологія, яку вам обов'язково варто дослідити.

Цей вступ допоможе вам почати, але постійне навчання та експерименти є ключем до освоєння WebGPU. Слідкуйте за останніми специфікаціями, прикладами та обговореннями в спільноті, щоб повною мірою використовувати потужність цієї захоплюючої технології. Стандарт WebGPU швидко розвивається, тому будьте готові адаптувати свій код у міру впровадження нових функцій та появи кращих практик.