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JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript`的`WebGPU`：其在图形计算中的新`API`。

各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊JavaScript世界里冉冉升起的一颗新星：WebGPU。这玩意儿可不是简单的页面特效，它可是要撼动图形计算领域的大杀器！准备好了吗？系好安全带，咱们发车了！

第一部分：WebGPU是个啥？凭啥这么牛？

要理解WebGPU，咱们得先从它的老大哥WebGL说起。WebGL让JavaScript也能在浏览器里绘制3D图形，但它本质上是OpenGL ES 3.0的JavaScript封装，效率嘛，只能说差强人意。而且，OpenGL ES的设计理念比较老旧，很多现代GPU的特性都用不上。

WebGPU就是来解决这些问题的。它是一个全新的Web API，旨在提供更高效、更现代的图形计算能力。简单来说，它有以下几个优点：

  1. 更接近底层硬件： WebGPU的设计更贴近现代GPU的架构，能够更好地利用GPU的并行计算能力。

  2. 性能大幅提升： 通过更高效的API和更底层的访问，WebGPU可以显著提升图形渲染和计算的性能。官方数据表明，WebGPU的性能提升可以达到WebGL的2-3倍，甚至更高。

  3. 更现代的特性： WebGPU支持计算着色器（Compute Shader），这让GPU不仅仅能渲染图形，还能进行通用计算（GPGPU）。这意味着我们可以在浏览器里进行复杂的图像处理、物理模拟、机器学习等任务。

  4. 跨平台： WebGPU的设计目标是跨平台，可以在不同的操作系统和浏览器上运行。

  5. 安全性： WebGPU的设计充分考虑了安全性，避免了WebGL的一些安全漏洞。

总结一下，WebGPU就像是给JavaScript配了一把倚天剑，让它在图形计算领域也能呼风唤雨。

第二部分：WebGPU的基本概念和API

WebGPU的API相对复杂，但只要掌握了几个核心概念，就能入门了。

  1. Adapter： 代表一个GPU设备。你可以把它想象成你的显卡。通过navigator.gpu.requestAdapter()可以获取Adapter。

    const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
if (!adapter) {
  console.error("No WebGPU adapter found.");
}

  2. Device： 代表Adapter的一个实例，可以用来创建各种WebGPU资源。你可以把它想象成你的显卡的驱动程序。通过adapter.requestDevice()可以获取Device。

    const device = await adapter.requestDevice();
if (!device) {
  console.error("Failed to acquire WebGPU device.");
}

  3. Queue： 用于提交命令缓冲区（Command Buffer）给GPU执行。你可以把它想象成一个任务队列。通过device.queue可以获取Queue。

  4. Shader Module： 包含GPU执行的代码，也就是着色器程序。WebGPU使用一种名为WGSL（WebGPU Shading Language）的着色器语言。

    const shaderModule = device.createShaderModule({
  code: `
    @vertex
    fn main(@builtin(vertex_index) VertexIndex : u32) -> @builtin(position) vec4<f32> {
      let pos = array(
        vec2f(-0.5, -0.5),
        vec2f( 0.5, -0.5),
        vec2f( 0.0,  0.5)
      );
      return vec4f(pos[VertexIndex], 0.0, 1.0);
    }

    @fragment
    fn main() -> @location(0) vec4<f32> {
      return vec4f(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Red color
    }
  `,
});

  5. Render Pipeline： 定义了渲染过程的各个阶段，包括顶点着色器、片元着色器、颜色格式等。

    const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  layout: 'auto', // Or specify a pipeline layout
  vertex: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: 'main',
  },
  fragment: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: 'main',
    targets: [{
      format: navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat(), // Get the preferred format for the canvas
    }],
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list', // We will draw triangles
  },
});

  6. Buffer： 用于存储数据，例如顶点数据、索引数据、纹理数据等。

    const vertexData = new Float32Array([
  -0.5, -0.5, 0.0,
   0.5, -0.5, 0.0,
   0.0,  0.5, 0.0
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({
  size: vertexData.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true,
});

new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertexData);
vertexBuffer.unmap();

  7. Texture： 用于存储图像数据。

  8. Sampler： 用于控制纹理的采样方式。

  9. Bind Group： 用于将Buffer、Texture、Sampler等资源绑定到着色器程序。

  10. Command Encoder： 用于记录GPU命令。

  11. Command Buffer： 包含一系列GPU命令，可以提交给Queue执行。

  12. Render Pass Encoder： 用于记录渲染相关的GPU命令。

  13. Compute Pass Encoder： 用于记录计算相关的GPU命令。

这些概念之间关系紧密，就像一台机器的各个零件，只有协同工作才能发挥出强大的性能。

第三部分：用WebGPU画个三角形！

光说不练假把式，咱们来用WebGPU画个红色的三角形。代码如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>WebGPU Triangle</title>
  <style>
    body { margin: 0; }
    canvas { width: 100vw; height: 100vh; display: block; }
  </style>
</head>
<body>
  <canvas id="webgpu-canvas"></canvas>
  <script>
    async function main() {
      const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');

      // 1. Get the adapter
      const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
      if (!adapter) {
        console.error("No WebGPU adapter found.");
        return;
      }

      // 2. Get the device
      const device = await adapter.requestDevice();
      if (!device) {
        console.error("Failed to acquire WebGPU device.");
        return;
      }

      // 3. Configure the canvas context
      const context = canvas.getContext('webgpu');
      const canvasFormat = navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat();
      context.configure({
        device: device,
        format: canvasFormat,
        alphaMode: 'opaque', // Important for performance
      });

      // 4. Create the shader module
      const shaderModule = device.createShaderModule({
        code: `
          @vertex
          fn main(@builtin(vertex_index) VertexIndex : u32) -> @builtin(position) vec4<f32> {
            let pos = array(
              vec2f(-0.5, -0.5),
              vec2f( 0.5, -0.5),
              vec2f( 0.0,  0.5)
            );
            return vec4f(pos[VertexIndex], 0.0, 1.0);
          }

          @fragment
          fn main() -> @location(0) vec4<f32> {
            return vec4f(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Red color
          }
        `,
      });

      // 5. Create the render pipeline
      const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
        layout: 'auto',
        vertex: {
          module: shaderModule,
          entryPoint: 'main',
        },
        fragment: {
          module: shaderModule,
          entryPoint: 'main',
          targets: [{
            format: canvasFormat,
          }],
        },
        primitive: {
          topology: 'triangle-list',
        },
      });

      // 6. Create the render pass descriptor
      const renderPassDescriptor = {
        colorAttachments: [{
          view: context.getCurrentTexture().createView(),
          clearValue: { r: 0.0, g: 0.0, b: 0.0, a: 1.0 }, // Black background
          loadOp: 'clear',
          storeOp: 'store',
        }],
      };

      // 7. Render loop
      function render() {
        renderPassDescriptor.colorAttachments[0].view = context.getCurrentTexture().createView();

        const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
        const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
        passEncoder.setPipeline(renderPipeline);
        passEncoder.draw(3, 1, 0, 0); // Draw 3 vertices, 1 instance, start at vertex 0, instance 0
        passEncoder.end();

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

        requestAnimationFrame(render);
      }

      requestAnimationFrame(render);
    }

    main();
  </script>
</body>
</html>

这段代码做了以下几件事：

  1. 获取Adapter和Device： 这是WebGPU的入口，就像拿到了一把钥匙。

  2. 配置Canvas Context： 把WebGPU和Canvas关联起来，让WebGPU知道往哪里画。

  3. 创建Shader Module： 编写顶点着色器和片元着色器，告诉GPU怎么画三角形，画成什么颜色。

  4. 创建Render Pipeline： 把着色器程序组合起来，定义渲染流程。

  5. 创建Render Pass Descriptor： 描述渲染的目标，例如颜色格式、背景颜色等。

  6. 渲染循环： 不断地获取Canvas的纹理，创建Command Encoder，记录渲染命令，提交给GPU执行。

把这段代码保存成HTML文件，用支持WebGPU的浏览器打开，就能看到一个红色的三角形了！是不是很简单？（咳咳，其实一点都不简单，但只要认真学，就能掌握！）

第四部分：WebGPU在图形计算中的应用

WebGPU不仅仅能用来渲染图形，还能进行通用计算（GPGPU）。这让它在图形计算领域有了更广阔的应用前景。

  1. 图像处理： 可以用WebGPU进行图像滤波、边缘检测、色彩调整等操作，速度比CPU快得多。

    // 示例：使用计算着色器进行图像模糊处理
const computeShaderCode = `
  @group(0) @binding(0) var img: texture_2d<f32>;
  @group(0) @binding(1) var smp: sampler;
  @group(0) @binding(2) var output: texture_storage_2d<rgba8unorm, write>;

  @compute @workgroup_size(8, 8)
  fn main(@builtin(global_invocation_id) id: vec3<u32>) {
    let dims = textureDimensions(img);
    let uv = vec2f(f32(id.x) / f32(dims.x), f32(id.y) / f32(dims.y));
    let color = textureSample(img, smp, uv);

    // Sample surrounding pixels and average them for a blur effect
    let blurRadius = 2;
    var blurredColor = vec4f(0.0);
    for (var x = -blurRadius; x <= blurRadius; x++) {
      for (var y = -blurRadius; y <= blurRadius; y++) {
        let offsetUV = uv + vec2f(f32(x) / f32(dims.x), f32(y) / f32(dims.y));
        blurredColor += textureSample(img, smp, offsetUV);
      }
    }
    let kernelSize = f32((blurRadius * 2 + 1) * (blurRadius * 2 + 1));
    blurredColor /= kernelSize;

    textureStore(output, vec2u(id.xy), blurredColor);
  }
`;

// (Simplified example - requires setup of textures, samplers, pipeline, bind group etc.)
// device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

  2. 物理模拟： 可以用WebGPU进行粒子系统模拟、流体模拟、刚体模拟等操作，让网页游戏更加逼真。

  3. 机器学习： 可以用WebGPU进行神经网络的训练和推理，加速机器学习模型的运行速度。

  4. 数据可视化： 可以用WebGPU绘制复杂的数据图表，例如散点图、柱状图、热力图等。

  5. 科学计算： 可以用WebGPU进行科学计算，例如求解偏微分方程、模拟分子动力学等。

总之，只要是需要大量并行计算的任务，都可以考虑用WebGPU来加速。

第五部分：WebGPU的未来展望

WebGPU还处于快速发展阶段，未来还有很大的潜力。

  1. 更多的特性： WebGPU将会支持更多的图形特性，例如光线追踪、网格着色器等。

  2. 更好的工具： 将会出现更多的WebGPU开发工具，例如调试器、性能分析器等。

  3. 更广泛的应用： WebGPU将会被应用到更多的领域，例如VR/AR、云计算、人工智能等。

  4. 更强大的生态： 将会形成一个更加完善的WebGPU生态系统，包括社区、教程、库等。

WebGPU的出现，让JavaScript在图形计算领域有了更大的话语权。相信在不久的将来，WebGPU将会成为Web开发的标配，为我们带来更加炫酷、更加高效的Web体验。

第六部分：WebGPU与其他图形API的比较

为了更好地理解WebGPU的定位，我们将其与其他一些常见的图形API进行比较：

API 优点 缺点 应用场景
WebGL 跨平台、基于Web标准、易于上手 性能相对较差、API较旧、功能有限 简单的3D图形渲染、Web游戏、数据可视化
WebGPU 性能优秀、API现代、支持计算着色器、跨平台 API复杂、学习曲线陡峭、生态系统不完善 高性能3D图形渲染、GPGPU计算、机器学习、VR/AR
OpenGL 历史悠久、生态系统完善、功能强大 跨平台性较差、API较旧、学习曲线陡峭 桌面应用程序、游戏开发、科学计算
DirectX Windows平台上的性能最佳、功能强大 只能在Windows平台上运行、API复杂 Windows游戏开发、桌面应用程序
Metal macOS/iOS平台上的性能最佳、API现代 只能在Apple平台上运行、API复杂 macOS/iOS游戏开发、移动应用程序
Vulkan 性能优秀、API现代、跨平台 API极其复杂、学习曲线非常陡峭、开发难度高 高性能游戏开发、图形引擎开发、需要极致性能的应用程序

从表格中可以看出，WebGPU在性能、API和跨平台性方面都具有优势，是未来Web图形计算的重要发展方向。

第七部分：WebGPU的开发环境搭建

要开始WebGPU开发，你需要准备以下环境：

  1. 支持WebGPU的浏览器： 目前，Chrome Canary、Firefox Nightly等浏览器已经支持WebGPU。你可以下载这些浏览器，并启用WebGPU的实验性功能。具体方法请参考浏览器的官方文档。

  2. 代码编辑器： 推荐使用VS Code，并安装WebGPU相关的插件，例如WGSL语法高亮、代码补全等。

  3. Web服务器： 由于WebGPU需要从服务器加载着色器代码，所以你需要一个Web服务器。你可以使用Node.js的http-server模块，或者Python的SimpleHTTPServer模块。

  4. GPU驱动程序： 确保你的GPU驱动程序是最新版本，以获得最佳的WebGPU性能。

第八部分：WebGPU的学习资源

学习WebGPU需要耐心和毅力，以下是一些有用的学习资源：

  1. WebGPU官方文档： https://gpuweb.github.io/gpuweb/ 这是最权威的WebGPU资料，但内容比较 technical，适合有一定图形学基础的开发者。

  2. MDN Web Docs： https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebGPU_API MDN提供了WebGPU API的详细文档和示例代码，适合初学者入门。

  3. WebGPU Samples： https://webgpu.github.io/webgpu-samples/ 这里有很多WebGPU的示例代码，可以帮助你理解WebGPU的各种特性。

  4. Alain Zuppiger’s WebGPU Tutorials: https://alain.xyz/blog/webgpu-graphics-pipeline 优秀的WebGPU教程，通过实例讲解WebGPU的各个方面。

  5. Discover three.js: 虽然 three.js 是基于 WebGL 的，但是了解 three.js 的概念有助于理解 3D 图形渲染的原理，从而更好地学习 WebGPU。以后three.js也会加入对WebGPU的支持。

第九部分：总结

今天咱们一起学习了WebGPU的基本概念、API、应用场景和开发环境搭建。WebGPU是一个充满潜力的新技术，虽然学习曲线比较陡峭，但只要坚持学习，就能掌握它，并在图形计算领域大展身手。

希望今天的讲座能对你有所帮助。记住，学习WebGPU没有捷径，只有不断地实践和探索。加油，少年！WebGPU的未来，掌握在你们手中！

下次再见！

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