WebGPU入门

1. 引言

前序博客：

• CUDA入门
• WebGPU+ZKP：客户端证明

WebGPU——Draft 2023.7.17 由苹果、谷歌、Mozilla团队发起，当前处于草稿阶段，旨在成为W3C推荐标准。

WebGPU为 在图形处理单元（GPU）上执行诸如渲染和计算之类的操作 提供了API。

GPU支持丰富的渲染和并行计算应用。WebGPU是通过API，将GPU的硬件能力 供Web使用。WebGPU API为对原生GPU API进行高效映射。WebGPU与WebGL无关，且不明确锚定OpenGL ES (OpenGL for Embedded Systems)。

WebGPU：

• 1）将物理GPU硬件看成是GPUAdapter。
• 2）通过GPUDevice来连接GPUAdapter。
• 3）GPUDevice的GPUQueue用于执行指令。
• 4）GPUDevice可能有自身的内存，可高速访问处理器单元。
• 5）GPUBuffer和GPUTexture是由GPU内存支持的物理资源。
• 6）GPUCommandBuffer和GPURenderBundle是用户录制（user-recorded）指令的容器。
  GPU执行编码在GPUCommandBuffer内的指令，通过pipeline来喂入数据。
  • 6.1）GPUCommandBuffer：由fixed-function和programmable stages混合组成。
    • Programmable stages执行shaders，shaders为设计运行于GPU硬件上的特定程序。shaders代码运行在GPU硬件的计算单元内。
  • 6.2）pipeline：大多数pipeline状态由GPURenderPipeline或GPUComputePipeline对象定义。
    不包含在pipeline对象中的状态则通过指令编码阶段设定，如beginRenderPass()或setBlendConstant()。
• 7）GPUShaderModule包含着色器（shader）代码。
• 8）GPUSampler或GPUBindGroup，用于配置GPU使用物理资源的方式。
• 9）未来将通过Web Workers来支持多线程。

2. 坐标系统

渲染（rendering）操作可采用如下坐标系统：【注意，WebGPU的坐标系统 与 某graphics pipeline内的DirectX坐标系统 匹配。】

• 1）归一化设备坐标（Normalized device coordinates（NDC））：具有3个维度：

  • $-1.0\le x\le 1.0$。
  • $-1.0\le y\le 1.0$。
  • $0.0\le z\le 1.0$。
  • 左下角坐标为$(-1.0,-1.0,z)$。

• 2）Clip space坐标：具有4个维度$(x,y,z,w)$：

  • 2.1）Clip space坐标可：
    • 用作某vertex的clip position（即某vertex shader的position output）。
    • 用作clip volume。
  • 2.2）Clip space坐标 与 归一化设备坐标 之间的关系为：
    • 若point $p=(p.x,p.y,p.z,p.w)$在clip volume内，则其归一化设备坐标为$(p.x÷p.w,p.y÷p.w,p.z÷p.w)$。

• 3）Framebuffer坐标：用于对framebuffer内的pixels进行寻址：

  • 3.1）具有2个维度。
  • 3.2）每个pixel在$x$和$y$维度的单位为1。
  • 3.3）左上角坐标为$(0.0,0.0)$。
  • 3.4）$x$向右侧增长。
  • 3.5）$y$向下侧增长。

• 4）Viewport坐标：在Framebuffer坐标$x,y$维度的基础上，增加了depth $z$。

  • 通常$0.0\le z\le 1.0$，但可通过setViewport()来修改minDepth和maxDepth。

• 5）Fragment坐标：与vIewport坐标匹配。

• 6）UV坐标：用于sample textures，具有2个维度：

  • $0\le u\le 1.0$
  • $0\le v\le 1.0$
  • $(0.0,0.0)$为texture内存地址顺序上的首个texel。
  • $(1.0,1.0)$为texture内存地址顺序上的最后一个texel。

• 7）Window坐标 或 present坐标：与framebuffer坐标匹配，用于与外部显示等接口交互。

3. WebGPU编程模型

3.1 Timeline

WebGPU的行为以“timeline”来表示。算法内的每个操作都发生在某timeline。timeline会明确定义操作顺序以及某操作对应某state。
WebGPU的timeline类型有：【Immutable value可用于任意timeline】

• 1）Content timeline：与Web script执行关联。包含了调用本协议的所有方法。
• 2）Device timeline：与User agent发布的GPU device operations关联。包括：
  • 创建adapters、devices、GPU resources以及state objects。从user agent角度来看，这些为经典的同步操作。
• 3）Queue timeline：与GPU计算单元内的操作执行关联。包含实际运行在GPU之上的draw、copy、compute jobs。

如GPUDevice.createBuffer()：

• 1）用户填充GPUBufferDescriptor 并为其创建一个GPUBuffer。这发生在Content timeline。
• 2）User agent在Device timeline创建一个底层buffer。

3.2 内存模型

一旦在应用初始化阶段获得了某GPUDevice，则可将WebGPU平台描述为如下层次：

• 1）User agent：用于实现本协议。
• 2）具有该设备底层原生API驱动的操作系统。
• 3）实际的CPU和GPU硬件。

不同层次具有不同的内存类型，user agent在实现本协议时需考虑到：

• 1）script-owned内存：如由script创建的某ArrayBuffer，通常对GPU驱动不可访问。
• 2）user agenet可能有不同的进程来负责运行与GPU驱动的content和communication。此时，使用跨进程共享内存来传输数据。
• 3）特定的GPU有其自身的高带宽内存，这些集成GPU通常与系统共享内存。

为使GPU的渲染或计算高效，大多数物理资源都以内存形式分配。当用户需要为GPU提供新数据时：【以下为最差情况，实际实现时，通常不需要跨越进程边界、或者可将驱动管理内存直接暴露给用户的ArrayBuffer，从而可避免数据拷贝。】

• 1）数据可能首先得跨越进程边界，到达与GPU驱动通信的user agent部分。
• 2）然后，可能需要使其对驱动可见，有时需要将其拷贝到驱动分配的staging memory中。
• 3）最后，可能需要将数据传输到GPU专用内存中，可能会将内部layout转换为对GPU来说更可高效处理的方式。

所有以上数据转换同时通过WebGPU的user agentLai shixian d .

参考资料

[1] WebGPU——Draft 2023.7.17