WebGPU 导入[2] - 核心概念与重要机制解读

x33g5p2x  于2个月前 转载在 其他  
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1. 核心概念

这部分不会详细展开,以后写教程时会深入。以下只是核心概念,是绝大多数 WebGPU 原生程序要接触的,并不是全部。

① 适配器和设备

适配器,也就是 GPUAdapter,指代真正的物理显卡,WebGPU 给了个对象来代替它:

const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter()

它提供了一个最重要行为,请求设备对象 GPUDevice

const device = await adapter.requestDevice()

那么什么是 Device?其实,显卡很忙。

WebGPU 程序只是三大图形 API 中某个的“上层封装”,除了 WebGPU,调用三大图形 API 的程序远不止,游戏、三维建模工具、视频编解码器,都有可能会调用,甚至会直接调取 GPU 厂商给的 SDK 或驱动程序。

显然,作为显卡“本身”,适配器为了极高效率地工作,喂给它的数据资源和指令最好就是翻译过的,尽可能专注地执行计算 —— 就像大老板不可能日理万机一样,最好给到老板的决策资料,就是经过整理的,他要做的就是使用他多年的经验快速决策、签字(效率高的老总 = RTX4090,超市小老板 = GT1030)。

那么,谁负责与各个部门(各个对显卡有需要的程序)负责人沟通具体业务呢?

我认为是老总的全权代理人,一般是秘书 + 副总经理。

不同封装有不同的概念,至少在 WebGPU 中,这个代理人叫做“设备”,GPUDevice,它几乎就是显卡的分身,WebGPU 程序中所要调取的资源、创建的对象、要触发的行为,都交给设备对象实现。

每个 WebGPU 程序应该都有自己的 GPUDevice,不同的设备对象创建的 Buffer、Texture 等资源是不互通的,而适配器呢,一般情况下是同一个,除非你短时间内把电脑的显卡给更改过,前一会儿是独显,过一会儿可能是核显了(这段话还有待技术验证,仅为我不负责任的猜测)。
如果你写过原生的 WebGL,你可能会联想到 gl 上下文变量了,没错,设备对象大部分时候就是 gl 上下文的作用,但是是有本质区别的。

② 缓冲、纹理、采样器

缓冲、纹理,即 GPUBufferGPUTexture 均是 GPU 显存中的数据对象,能在客户端代码(如果没特别说明,就是指浏览器端的 JavaScript)组织、创建、上载数据、相互转化、反读数据。

WebGPU 进行渲染绘图时,Canvas 是一个特殊的 GPUTexture

采样器则是着色器程序对纹理采样时的参数封装。

看起来是 WebGL 类似对象 WebGLBufferWebGLTexture 以及纹理采样函数的“升级”,实际上调用时提供了更细致的传参,在数据上载、纹理与缓冲相互转化、再从显存读取到内存的“映射机制”上却大有不同。

这三个对象被称作“资源”,均由 GPUDevice 创建。

③ 绑定组

绑定组,我更愿意称之为“资源绑定组”,即 GPUBindGroup;资源即“缓冲、纹理、采样器”的任意组合。

使用绑定组,允许把一组你需要的资源“打组”,传进着色器代码中,它与下面的“管线”是紧密相关的。

为什么要打组呢?为什么我不能写个函数,按我需要把 GPUBufferGPUTextureGPUSampler 挨个像 WebGL 一样绑定到某个绑定点呢?

有两个原因:

  • 性能角度:打组本身就是减少 CPU 到 GPU 信号通讯的一种方式,想想你的硬盘,是连续大文件传得快,还是细碎的小文件快?
  • 复用角度:不同的着色行为可能会用一样的资源集合,此时同一个绑定组就可以复用;想一想,肉馅儿塞进包子里叫肉包,包进饺子皮里就是肉饺子了。

绑定组是由 GPUDevice 创建的,是由第 ⑤ 小节中的 可编程通道编码器 调用并与管线实际一起运作的。

④ 着色器与管线

着色器即 GPUShaderModule,管线一般指 GPURenderPipelineGPUComputePipeline 两个。

着色器支持把任意着色器混在一段字符串中,顶点着色器、片元着色器、计算着色器可以共用一个 GPUShaderModule 对象,只需指定入口函数,这点与 WebGL 分开创建 VS、FS 是不一样的。

管线可不是 WebGLProgram 的升级,虽然 gl.useProgrampassEncoder.setPipeline 在行为上有类似的作用,即切换到指定的行为过程,但是,在 WebGPU 中这两个管线对象,除了附着对应的着色器对象外,还限定着管线不同阶段对应的状态参数。有三个状态参数对应着两大管线:

  • vertex、fragment
  • compute

例如:

/*
  ---------
  这里不详细展开,仅作为简略
  ---------
*/

const positionAttribDesc: GPUVertexAttribute = {
  shaderLocation: 0, // wgsl - @location(0)
  offset: 0,
  format: 'float32x3'
}
const colorAttribDesc: GPUVertexAttribute = {
  shaderLocation: 1, // wgsl - @location(1)
  offset: 0,
  format: 'float32x3'
}
const positionBufferDesc: GPUVertexBufferLayout = {
  attributes: [positionAttribDesc],
  arrayStride: 4 * 3, // sizeof(float) * 3
}
const colorBufferDesc: GPUVertexBufferLayout = {
  attributes: [colorAttribDesc],
  arrayStride: 4 * 3, // sizeof(float) * 3
}
// --- 创建 state 参数对象
const vertexState: GPUVertexState = {
  module: shaderModule,
  entryPoint: 'vs_main',
  buffers: [positionBufferDesc, colorBufferDesc]
}
const fragmentState: GPUFragmentState = {
  module: shaderModule,
  entryPoint: 'fs_main',
  targets: [{
    format: navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat()
  }],
}
const primitiveState: GPUPrimitiveState = {
  topology: 'triangle-list'
}

// --- 渲染管线 --- 
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  layout: 'auto',
  vertex: vertexState,
  fragment: fragmentState,
  primitive: primitiveState
})

// --- 计算管线 ---
const computePipeline = device.createComputePipeline({
  layout: 'auto',
  compute: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: 'cs_main',
  }
})

对应 GPUVertexStateGPUFragmentStateGPUComputeState 类型;上面说到绑定组是与管线紧密相关的,这几个状态参数对象,与绑定组中的各个资源对象有着对应关系。

着色器模块对象和管线对象也是由 GPUDevice 创建的,管线对象甚至提供了异步创建的方法。

⑤ 编码器与队列

WebGPU 使用“编码器”去“记录”一帧内要做什么事情,譬如切换管线、设定接下来要用什么缓冲、绑定组,进而要进行什么操作(绘图或触发并行计算)。

这有什么好处?

编码器“记录”这些行为,是在 CPU 侧,也就是 JavaScript 完成的,这就解决了 WebGL 全局状态对象的问题:改变一个状态,就要发起一条或多条 GL 函数的调用(尽管使用扩展或在 WebGL 2.0 用各种技术进行了弥补,但是也不能实际解决问题)。

编码记录完成后,会在 CPU 这边生成一个叫做“指令缓冲”对象,把当前帧的所有指令缓冲一次性提交给一个队列,那么当前帧就结束了战斗。

合情合理,大部分的逻辑组织交给更擅长处理这些事情的 CPU 完成,最后集中发射给 GPU,这就是 WebGPU 于 WebGL 的一大优点。
编码器有哪些?

上面一段文字比较粗略。

首先,为了区分绘图操作、GPU 通用计算操作,WebGPU 使用“渲染通道编码器”、“计算通道编码器”,也就是 GPURenderPassEncoderGPUComputePassEncoder 来实现各自的行为编码、记录;以渲染通道编码为例:

上图参考自博客 Raw WebGPU

而能创建这两个特定 GPU 计算的“通道编码器”的,叫做“指令编码器”,也就是 GPUCommandEncoder

指令编码器除了承载上面两个通道编码器的编码结果外,还额外提供了资源的拷贝行为、查询行为的编码,例如纹理与缓冲对象之间的互相拷贝等:

在实际的代码中,是按 GPUCommandEncoder 调用某个方法的顺序进行记录的,例如 beginRenderPass()copyBufferToTexture() 等。
队列与指令缓冲

指令编码器的 finish 方法返回一个指令缓冲对象,即 GPUCommandBuffer,这个可以提交给队列对象 GPUQueue,队列对象是设备对象上的一个实例字段。

排列在队列上的除了指令缓冲,还有队列自己发出的“队列时间线”上的行为,例如写入缓冲数据、写入纹理数据等。图示如下:

2. 重要机制

① 缓冲映射机制

缓冲映射,简单的说就是使得内存、显存中的缓冲数据可以交换着用的一种机制。详细的文章可以参考:

WebGPU 中的缓冲映射机制

② 时间线

WebGPU 规范中不同的行为也许发生在的层面是不一样的,每个层面在运作的过程中都有它自己的时间线。规范给出了三条时间线:

  • 内容时间线:内容时间线上的行为,大多数是 JavaScript 对象的创建、JavaScript 方法的调用,这是最上面的一层;
  • 设备时间线:此“设备”非 GPUDevice;设备时间线上的行为,大多数是指浏览器底层 WebGPU 实现中的变化,这类行为的层级低于 JavaScript 的执行,操作的是“内部对象”,却还没到 GPU 执行的部分,例如生成指令缓冲;
  • 队列时间线:此“队列”非 GPUQueue;队列时间线上发生的行为,通常就是指 GPU 中具体任务的执行,例如绘制、资源上载、资源复制、通用计算调度等。

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