Lập Trình WebGPU: Đồ Họa Hiệu Suất Cao và Compute Shader

WebGPU là một API đồ họa và tính toán thế hệ tiếp theo cho web, được thiết kế để cung cấp các tính năng hiện đại và hiệu suất cải thiện so với người tiền nhiệm của nó, WebGL. Nó cho phép các nhà phát triển khai thác sức mạnh của GPU cho cả việc kết xuất đồ họa và tính toán đa dụng, mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng web.

WebGPU là gì?

WebGPU không chỉ là một API đồ họa; nó là cánh cổng dẫn đến tính toán hiệu năng cao ngay trong trình duyệt. Nó mang lại một số lợi thế chính:

• API Hiện đại: Được thiết kế để phù hợp với kiến trúc GPU hiện đại và tận dụng các khả năng của chúng.
• Hiệu suất: Cung cấp quyền truy cập cấp thấp hơn vào GPU, cho phép tối ưu hóa các hoạt động kết xuất và tính toán.
• Đa nền tảng: Hoạt động trên nhiều hệ điều hành và trình duyệt khác nhau, mang lại trải nghiệm phát triển nhất quán.
• Compute Shader: Cho phép tính toán đa dụng trên GPU, tăng tốc các tác vụ như xử lý hình ảnh, mô phỏng vật lý và học máy.
• WGSL (Ngôn ngữ Shading WebGPU): Một ngôn ngữ shading mới được thiết kế riêng cho WebGPU, mang lại sự an toàn và khả năng biểu đạt cải thiện so với GLSL.

WebGPU so với WebGL

Mặc dù WebGL đã là tiêu chuẩn cho đồ họa web trong nhiều năm, nó dựa trên các thông số kỹ thuật OpenGL ES cũ và có thể bị hạn chế về hiệu suất và tính năng. WebGPU giải quyết những hạn chế này bằng cách:

• Kiểm soát tường minh: Cho phép nhà phát triển kiểm soát trực tiếp hơn các tài nguyên GPU và quản lý bộ nhớ.
• Hoạt động bất đồng bộ: Cho phép thực thi song song và giảm chi phí CPU.
• Tính năng hiện đại: Hỗ trợ các kỹ thuật kết xuất hiện đại như compute shader, ray tracing (thông qua các tiện ích mở rộng) và các định dạng texture tiên tiến.
• Giảm thiểu chi phí driver: Được thiết kế để giảm thiểu chi phí driver và cải thiện hiệu suất tổng thể.

Bắt đầu với WebGPU

Để bắt đầu lập trình với WebGPU, bạn sẽ cần một trình duyệt hỗ trợ API này. Chrome, Firefox và Safari (Technology Preview) đã có các triển khai một phần hoặc toàn bộ. Dưới đây là phác thảo cơ bản về các bước liên quan:

1. Yêu cầu một Adapter: Một adapter đại diện cho một GPU vật lý hoặc một triển khai phần mềm.
2. Yêu cầu một Device: Một device là một đại diện logic của GPU, được sử dụng để tạo tài nguyên và thực thi các lệnh.
3. Tạo Shader: Shader là các chương trình chạy trên GPU và thực hiện các hoạt động kết xuất hoặc tính toán. Chúng được viết bằng WGSL.
4. Tạo Buffer và Texture: Buffer lưu trữ dữ liệu đỉnh, dữ liệu uniform và các dữ liệu khác được shader sử dụng. Texture lưu trữ dữ liệu hình ảnh.
5. Tạo một Render Pipeline hoặc Compute Pipeline: Một pipeline xác định các bước liên quan đến việc kết xuất hoặc tính toán, bao gồm các shader sẽ sử dụng, định dạng của dữ liệu đầu vào và đầu ra, và các tham số khác.
6. Tạo Command Encoder: Command encoder ghi lại các lệnh sẽ được GPU thực thi.
7. Gửi Lệnh: Các lệnh được gửi đến device để thực thi.

Ví dụ: Kết xuất Tam giác Cơ bản

Đây là một ví dụ đơn giản hóa về cách kết xuất một tam giác bằng WebGPU (sử dụng mã giả cho ngắn gọn):

// 1. Yêu cầu Adapter và Device
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Tạo Shader (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); // Màu đỏ
  }
`;

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

// 3. Tạo Vertex Buffer
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Đỉnh
  -0.5, -0.5, // Dưới Trái
  0.5, -0.5   // Dưới Phải
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Được map khi tạo để ghi ngay lập tức
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Tạo Render Pipeline
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 byte (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Định dạng ví dụ, phụ thuộc vào canvas
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Vẽ các tam giác
  },
  layout: 'auto' // Tự động tạo layout
});

// 5. Lấy Context của Canvas
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Định dạng ví dụ

// 6. Luồng kết xuất (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 }, // Xóa thành màu đen
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

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

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

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Ví dụ này minh họa các bước cơ bản để kết xuất một tam giác đơn giản. Các ứng dụng thực tế sẽ bao gồm các shader, cấu trúc dữ liệu và kỹ thuật kết xuất phức tạp hơn. Định dạng `bgra8unorm` trong ví dụ là một định dạng phổ biến, nhưng điều quan trọng là phải đảm bảo nó khớp với định dạng canvas của bạn để kết xuất chính xác. Bạn có thể cần điều chỉnh nó dựa trên môi trường cụ thể của mình.

Compute Shader trong WebGPU

Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của WebGPU là hỗ trợ compute shader. Compute shader cho phép bạn thực hiện các phép tính đa dụng trên GPU, có thể tăng tốc đáng kể các tác vụ phù hợp với xử lý song song.

Các trường hợp sử dụng Compute Shader

• Xử lý hình ảnh: Áp dụng bộ lọc, thực hiện điều chỉnh màu sắc và tạo texture.
• Mô phỏng vật lý: Tính toán chuyển động của hạt, mô phỏng động lực học chất lỏng và giải các phương trình.
• Học máy: Huấn luyện mạng nơ-ron, thực hiện suy luận và xử lý dữ liệu.
• Xử lý dữ liệu: Sắp xếp, lọc và biến đổi các bộ dữ liệu lớn.

Ví dụ: Compute Shader Đơn giản (Cộng hai Mảng)

Ví dụ này minh họa một compute shader đơn giản cộng hai mảng với nhau. Giả sử chúng ta đang truyền hai buffer Float32Array làm đầu vào và một buffer thứ ba để lưu trữ kết quả.

// Shader 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) // Kích thước workgroup: rất quan trọng cho hiệu suất
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// Mã JavaScript
const arrayLength = 256; // Phải là bội số của kích thước workgroup để đơn giản hóa

// Tạo buffer đầu vào
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"
  }
});

// Tạo layout nhóm liên kết và nhóm liên kết (quan trọng để truyền dữ liệu cho shader)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Quan trọng: sử dụng layout từ pipeline
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Điều phối luồng tính toán (compute pass)
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Điều phối công việc
passEncoder.end();

// Sao chép kết quả sang một buffer có thể đọc được
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

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

// Gửi lệnh
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Đọc kết quả
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

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

readBuffer.unmap();

Trong ví dụ này:

• Chúng tôi định nghĩa một compute shader WGSL cộng các phần tử của hai mảng đầu vào và lưu kết quả vào một mảng đầu ra.
• Chúng tôi tạo ba storage buffer trên GPU: hai cho các mảng đầu vào và một cho đầu ra.
• Chúng tôi tạo một compute pipeline xác định compute shader và điểm vào của nó.
• Chúng tôi tạo một bind group liên kết các buffer với các biến đầu vào và đầu ra của shader.
• Chúng tôi điều phối compute shader, chỉ định số lượng workgroup để thực thi. `workgroup_size` trong shader và các tham số `dispatchWorkgroups` phải khớp nhau để thực thi chính xác. Nếu `arrayLength` không phải là bội số của `workgroup_size` (64 trong trường hợp này), cần phải xử lý các trường hợp biên trong shader.
• Ví dụ này sao chép buffer kết quả từ GPU về CPU để kiểm tra.

WGSL (Ngôn ngữ Shading WebGPU)

WGSL là ngôn ngữ shading được thiết kế cho WebGPU. Đây là một ngôn ngữ hiện đại, an toàn và biểu cảm, mang lại một số lợi thế so với GLSL (ngôn ngữ shading được WebGL sử dụng):

• An toàn: WGSL được thiết kế để an toàn về bộ nhớ và ngăn ngừa các lỗi shader phổ biến.
• Biểu cảm: WGSL hỗ trợ một loạt các kiểu dữ liệu và toán tử, cho phép logic shader phức tạp.
• Di động: WGSL được thiết kế để có thể di động trên các kiến trúc GPU khác nhau.
• Tích hợp: WGSL được tích hợp chặt chẽ với API WebGPU, mang lại trải nghiệm phát triển liền mạch.

Các tính năng chính của WGSL

• Kiểu dữ liệu mạnh: WGSL là một ngôn ngữ có kiểu dữ liệu mạnh, giúp ngăn ngừa lỗi.
• Quản lý bộ nhớ tường minh: WGSL yêu cầu quản lý bộ nhớ tường minh, giúp nhà phát triển kiểm soát nhiều hơn các tài nguyên GPU.
• Hàm tích hợp: WGSL cung cấp một bộ hàm tích hợp phong phú để thực hiện các hoạt động đồ họa và tính toán phổ biến.
• Cấu trúc dữ liệu tùy chỉnh: WGSL cho phép nhà phát triển định nghĩa các cấu trúc dữ liệu tùy chỉnh để lưu trữ và thao tác dữ liệu.

Ví dụ: Hàm trong WGSL

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

Những lưu ý về hiệu suất

WebGPU mang lại những cải tiến đáng kể về hiệu suất so với WebGL, nhưng điều quan trọng là phải tối ưu hóa mã của bạn để tận dụng hết khả năng của nó. Dưới đây là một số lưu ý quan trọng về hiệu suất:

• Giảm thiểu giao tiếp CPU-GPU: Giảm lượng dữ liệu được truyền giữa CPU và GPU. Sử dụng buffer và texture để lưu trữ dữ liệu trên GPU và tránh cập nhật thường xuyên.
• Tối ưu hóa Shader: Viết các shader hiệu quả, giảm thiểu số lượng lệnh và truy cập bộ nhớ. Sử dụng các công cụ profiling để xác định các điểm nghẽn.
• Sử dụng Instancing: Sử dụng instancing để kết xuất nhiều bản sao của cùng một đối tượng với các phép biến đổi khác nhau. Điều này có thể giảm đáng kể số lượng lệnh gọi vẽ (draw call).
• Gộp các Lệnh gọi vẽ: Gộp nhiều lệnh gọi vẽ lại với nhau để giảm chi phí khi gửi lệnh đến GPU.
• Chọn định dạng dữ liệu phù hợp: Chọn các định dạng dữ liệu hiệu quả để GPU xử lý. Ví dụ, sử dụng số dấu phẩy động nửa độ chính xác (f16) khi có thể.
• Tối ưu hóa kích thước Workgroup: Việc lựa chọn kích thước workgroup chính xác có tác động mạnh mẽ đến hiệu suất của Compute Shader. Chọn các kích thước phù hợp với kiến trúc GPU mục tiêu.

Phát triển đa nền tảng

WebGPU được thiết kế để đa nền tảng, nhưng có một số khác biệt giữa các trình duyệt và hệ điều hành khác nhau. Dưới đây là một số mẹo để phát triển đa nền tảng:

• Kiểm thử trên nhiều trình duyệt: Kiểm thử ứng dụng của bạn trên các trình duyệt khác nhau để đảm bảo nó hoạt động chính xác.
• Sử dụng phát hiện tính năng: Sử dụng phát hiện tính năng để kiểm tra sự sẵn có của các tính năng cụ thể và điều chỉnh mã của bạn cho phù hợp.
• Xử lý giới hạn của thiết bị: Nhận biết các giới hạn của thiết bị do các GPU và trình duyệt khác nhau áp đặt. Ví dụ, kích thước texture tối đa có thể khác nhau.
• Sử dụng một framework đa nền tảng: Cân nhắc sử dụng một framework đa nền tảng như Babylon.js, Three.js, hoặc PixiJS, có thể giúp trừu tượng hóa sự khác biệt giữa các nền tảng khác nhau.

Gỡ lỗi ứng dụng WebGPU

Việc gỡ lỗi các ứng dụng WebGPU có thể là một thách thức, nhưng có một số công cụ và kỹ thuật có thể giúp ích:

• Công cụ dành cho nhà phát triển của trình duyệt: Sử dụng các công cụ dành cho nhà phát triển của trình duyệt để kiểm tra các tài nguyên WebGPU, chẳng hạn như buffer, texture và shader.
• Lớp xác thực WebGPU: Bật các lớp xác thực WebGPU để phát hiện các lỗi phổ biến, chẳng hạn như truy cập bộ nhớ ngoài giới hạn và cú pháp shader không hợp lệ.
• Trình gỡ lỗi đồ họa: Sử dụng một trình gỡ lỗi đồ họa như RenderDoc hoặc NSight Graphics để đi qua từng bước mã của bạn, kiểm tra trạng thái GPU và phân tích hiệu suất. Các công cụ này thường cung cấp thông tin chi tiết về việc thực thi shader và sử dụng bộ nhớ.
• Ghi log: Thêm các câu lệnh ghi log vào mã của bạn để theo dõi luồng thực thi và giá trị của các biến. Tuy nhiên, việc ghi log quá mức có thể ảnh hưởng đến hiệu suất, đặc biệt là trong các shader.

Các kỹ thuật nâng cao

Khi bạn đã hiểu rõ những điều cơ bản về WebGPU, bạn có thể khám phá các kỹ thuật nâng cao hơn để tạo ra các ứng dụng phức tạp hơn nữa.

• Tương tác giữa Compute Shader và Kết xuất: Kết hợp compute shader để tiền xử lý dữ liệu hoặc tạo texture với các pipeline kết xuất truyền thống để trực quan hóa.
• Ray Tracing (thông qua các tiện ích mở rộng): Sử dụng ray tracing để tạo ra ánh sáng và phản xạ chân thực. Các khả năng ray tracing của WebGPU thường được cung cấp thông qua các tiện ích mở rộng của trình duyệt.
• Geometry Shader: Sử dụng geometry shader để tạo ra hình học mới trên GPU.
• Tessellation Shader: Sử dụng tessellation shader để chia nhỏ các bề mặt và tạo ra hình học chi tiết hơn.

Ứng dụng thực tế của WebGPU

WebGPU đã và đang được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế, bao gồm:

• Trò chơi: Tạo các trò chơi 3D hiệu suất cao chạy trên trình duyệt.
• Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa các bộ dữ liệu lớn trong môi trường 3D tương tác.
• Mô phỏng khoa học: Mô phỏng các hiện tượng vật lý phức tạp, chẳng hạn như động lực học chất lỏng và các mô hình khí hậu.
• Học máy: Huấn luyện và triển khai các mô hình học máy trên trình duyệt.
• CAD/CAM: Phát triển các ứng dụng thiết kế và sản xuất có sự hỗ trợ của máy tính.

Ví dụ, hãy xem xét một ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS). Bằng cách sử dụng WebGPU, một GIS có thể kết xuất các mô hình địa hình 3D phức tạp với độ phân giải cao, kết hợp các bản cập nhật dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này đặc biệt hữu ích trong quy hoạch đô thị, quản lý thiên tai và giám sát môi trường, cho phép các chuyên gia trên toàn thế giới cộng tác trên các hình ảnh trực quan giàu dữ liệu bất kể khả năng phần cứng của họ.

Tương lai của WebGPU

WebGPU vẫn là một công nghệ tương đối mới, nhưng nó có tiềm năng cách mạng hóa đồ họa và tính toán trên web. Khi API trưởng thành và nhiều trình duyệt hơn áp dụng nó, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn nữa xuất hiện.

Những phát triển trong tương lai của WebGPU có thể bao gồm:

• Hiệu suất cải thiện: Các tối ưu hóa liên tục cho API và các triển khai cơ bản sẽ cải thiện hiệu suất hơn nữa.
• Tính năng mới: Các tính năng mới, chẳng hạn như ray tracing và mesh shader, sẽ được thêm vào API.
• Sự chấp nhận rộng rãi hơn: Việc các trình duyệt và nhà phát triển chấp nhận WebGPU rộng rãi hơn sẽ dẫn đến một hệ sinh thái lớn hơn về công cụ và tài nguyên.
• Tiêu chuẩn hóa: Các nỗ lực tiêu chuẩn hóa liên tục sẽ đảm bảo rằng WebGPU vẫn là một API nhất quán và di động.

Kết luận

WebGPU là một API mới mạnh mẽ mở khóa toàn bộ tiềm năng của GPU cho các ứng dụng web. Bằng cách cung cấp các tính năng hiện đại, hiệu suất cải thiện và hỗ trợ cho compute shader, WebGPU cho phép các nhà phát triển tạo ra đồ họa tuyệt đẹp và tăng tốc một loạt các tác vụ tính toán chuyên sâu. Cho dù bạn đang xây dựng trò chơi, trực quan hóa dữ liệu hay mô phỏng khoa học, WebGPU là một công nghệ mà bạn chắc chắn nên khám phá.

Phần giới thiệu này sẽ giúp bạn bắt đầu, nhưng việc học hỏi và thử nghiệm liên tục là chìa khóa để làm chủ WebGPU. Hãy cập nhật các thông số kỹ thuật, ví dụ và các cuộc thảo luận cộng đồng mới nhất để khai thác triệt để sức mạnh của công nghệ thú vị này. Tiêu chuẩn WebGPU đang phát triển nhanh chóng, vì vậy hãy chuẩn bị để điều chỉnh mã của bạn khi các tính năng mới được giới thiệu và các phương pháp hay nhất xuất hiện.