Novedades de WebGPU (Chrome 121)

François Beaufort
François Beaufort
GitHub

Compatibilidad con WebGPU en Android

El equipo de Chrome se complace en anunciar que WebGPU ahora está habilitado de forma predeterminada en Chrome 121 en dispositivos con Android 12 y versiones posteriores con GPUs Qualcomm y ARM.

La compatibilidad se expandirá gradualmente para abarcar una gama más amplia de dispositivos Android, incluidos aquellos que ejecutan Android 11 en un futuro cercano. Esta expansión dependerá de más pruebas y optimizaciones para garantizar una experiencia fluida en una gama más amplia de configuraciones de hardware. Consulta el problema chromium:1497815.

Captura de pantalla de la muestra de WebGPU que se ejecuta en Chrome para Android.
Ejemplo de WebGPU que se ejecuta en Chrome para Android.

Usa DXC en lugar de FXC para la compilación de sombreadores en Windows

Chrome ahora usa la potencia de DXC (compilador de DirectX) para compilar sombreadores en máquinas D3D12 de Windows equipadas con hardware gráfico SM6+. Anteriormente, WebGPU dependía de FXC (compilador de FX) para la compilación de sombreadores en Windows. Si bien era funcional, FXC no contaba con el conjunto de funciones y las optimizaciones de rendimiento presentes en DXC.

Las pruebas iniciales muestran un aumento promedio del 20% en la velocidad de compilación del sombreador de cómputo cuando se usa DXC en comparación con FXC.

Consultas de marca de tiempo en pases de procesamiento y renderización

Las consultas de marca de tiempo permiten que las aplicaciones de WebGPU midan con precisión (hasta el nanosegundo) cuánto tiempo tardan sus comandos de GPU en ejecutar pases de procesamiento y renderización. Se usan mucho para obtener estadísticas sobre el rendimiento y el comportamiento de las cargas de trabajo de GPU.

Cuando la función "timestamp-query" esté disponible en un GPUAdapter, podrás hacer lo siguiente:

  • Solicita un GPUDevice con la función "timestamp-query".
  • Crea un GPUQuerySet de tipo "timestamp".
  • Usa GPUComputePassDescriptor.timestampWrites y GPURenderPassDescriptor.timestampWrites para definir dónde escribir los valores de marca de tiempo en GPUQuerySet.
  • Resuelve los valores de marca de tiempo en un GPUBuffer con resolveQuerySet().
  • Para volver a leer los valores de la marca de tiempo, copia los resultados de GPUBuffer a la CPU.
  • Decodifica los valores de marca de tiempo como BigInt64Array.

Consulta el siguiente ejemplo y emite amanecer:1800.

const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
if (!adapter.features.has("timestamp-query")) {
  throw new Error("Timestamp query feature is not available");
}
// Explicitly request timestamp query feature.
const device = await adapter.requestDevice({
  requiredFeatures: ["timestamp-query"],
});
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();

// Create a GPUQuerySet which holds 2 timestamp query results: one for the
// beginning and one for the end of compute pass execution.
const querySet = device.createQuerySet({ type: "timestamp", count: 2 });
const timestampWrites = {
  querySet,
  beginningOfPassWriteIndex: 0, // Write timestamp in index 0 when pass begins.
  endOfPassWriteIndex: 1, // Write timestamp in index 1 when pass ends.
};
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass({ timestampWrites });
// TODO: Set pipeline, bind group, and dispatch work to be performed.
passEncoder.end();

// Resolve timestamps in nanoseconds as a 64-bit unsigned integer into a GPUBuffer.
const size = 2 * BigInt64Array.BYTES_PER_ELEMENT;
const resolveBuffer = device.createBuffer({
  size,
  usage: GPUBufferUsage.QUERY_RESOLVE | GPUBufferUsage.COPY_SRC,
});
commandEncoder.resolveQuerySet(querySet, 0, 2, resolveBuffer, 0);

// Read GPUBuffer memory.
const resultBuffer = device.createBuffer({
  size,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ,
});
commandEncoder.copyBufferToBuffer(resolveBuffer, 0, resultBuffer, 0, size);

// Submit commands to the GPU.
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Log compute pass duration in nanoseconds.
await resultBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const times = new BigInt64Array(resultBuffer.getMappedRange());
console.log(`Compute pass duration: ${Number(times[1] - times[0])}ns`);
resultBuffer.unmap();

Debido a las preocupaciones por los ataques de sincronización, las consultas de marca de tiempo se cuantifican con una resolución de 100 microsegundos, lo que proporciona un buen compromiso entre precisión y seguridad. En el navegador Chrome, puedes inhabilitar la cuantificación de marcas de tiempo habilitando la marca "WebGPU Developer Features" en chrome://flags/#enable-webgpu-developer-features durante el desarrollo de tu app. Consulta Cuantificación de consultas de marcas de tiempo para obtener más información.

Dado que las GPUs pueden restablecer el contador de marcas de tiempo ocasionalmente, lo que puede generar valores inesperados, como deltas negativos entre marcas de tiempo, te recomiendo que consultes los cambios de git diff que agregan compatibilidad con la búsqueda de marcas de tiempo al siguiente ejemplo de Compute Boids.

Captura de pantalla de la muestra de Compute Boids con la consulta de marca de tiempo.
Ejemplo de Compute Boids con una consulta de marca de tiempo.

Puntos de entrada predeterminados a los módulos de sombreadores

Para mejorar la experiencia del desarrollador, ahora puedes omitir el entryPoint de tu módulo de sombreador cuando crees una canalización de procesamiento o renderización. Si no se encuentra un punto de entrada único para la etapa del sombreador en el código del sombreador, se activará una GPUValidationError. Consulta el siguiente ejemplo y issue dawn:2254.

const code = `
    @vertex fn vertexMain(@builtin(vertex_index) i : u32) ->
      @builtin(position) vec4f {
       const pos = array(vec2f(0, 1), vec2f(-1, -1), vec2f(1, -1));
       return vec4f(pos[i], 0, 1);
    }
    @fragment fn fragmentMain() -> @location(0) vec4f {
      return vec4f(1, 0, 0, 1);
    }`;
const module = myDevice.createShaderModule({ code });
const format = navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat();
const pipeline = await myDevice.createRenderPipelineAsync({
  layout: "auto",
  vertex: { module, entryPoint: "vertexMain" },
  fragment: { module, entryPoint: "fragmentMain", targets: [{ format }] },
  vertex: { module },
  fragment: { module, targets: [{ format }] },
});

Compatibilidad con display-p3 como espacio de color GPUExternalTexture

Ahora puedes establecer el espacio de color de destino "display-p3" cuando importas un GPUExternalTexture de videos HDR con importExternalTexture(). Consulta cómo WebGPU controla los espacios de color. Consulta el siguiente ejemplo y el problema chromium:1330250.

// Create texture from HDR video.
const video = document.querySelector("video");
const texture = myDevice.importExternalTexture({
  source: video,
  colorSpace: "display-p3",
});

Información de los montones de memoria

Para ayudarte a anticipar las limitaciones de memoria cuando asignas grandes cantidades durante el desarrollo de tu app, requestAdapterInfo() ahora expone información de memoryHeaps, como el tamaño y el tipo de pilas de memoria disponibles en el adaptador. Solo se puede acceder a esta función experimental cuando está habilitada la marca "WebGPU Developer Features" en chrome://flags/#enable-webgpu-developer-features. Consulta el siguiente ejemplo y el problema dawn:2249.

const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const adapterInfo = await adapter.requestAdapterInfo();

for (const { size, properties } of adapterInfo.memoryHeaps) {
  console.log(size); // memory heap size in bytes
  if (properties & GPUHeapProperty.DEVICE_LOCAL)  { /* ... */ }
  if (properties & GPUHeapProperty.HOST_VISIBLE)  { /* ... */ }
  if (properties & GPUHeapProperty.HOST_COHERENT) { /* ... */ }
  if (properties & GPUHeapProperty.HOST_UNCACHED) { /* ... */ }
  if (properties & GPUHeapProperty.HOST_CACHED)   { /* ... */ }
}
Captura de pantalla de https://webgpureport.org que muestra montones de memoria en la información del adaptador.
Los grupos de memoria de información del adaptador se muestran en https://webgpureport.org.

Actualizaciones de Dawn

Se agregaron los métodos HasWGSLLanguageFeature y EnumerateWGSLLanguageFeatures en wgpu::Instance para controlar las funciones de lenguaje WGSL. Consulta el problema dawn:2260.

La función wgpu::Feature::BufferMapExtendedUsages no estándar te permite crear un búfer de GPU con wgpu::BufferUsage::MapRead o wgpu::BufferUsage::MapWrite y cualquier otro wgpu::BufferUsage. Consulta el siguiente ejemplo y el problema dawn:2204.

wgpu::BufferDescriptor descriptor = {
  .size = 128,
  .usage = wgpu::BufferUsage::MapWrite | wgpu::BufferUsage::Uniform
};
wgpu::Buffer uniformBuffer = device.CreateBuffer(&descriptor);

uniformBuffer.MapAsync(wgpu::MapMode::Write, 0, 128,
   [](WGPUBufferMapAsyncStatus status, void* userdata)
   {
      wgpu::Buffer* buffer = static_cast<wgpu::Buffer*>(userdata);
      memcpy(buffer->GetMappedRange(), data, sizeof(data));
   },
   &uniformBuffer);

Se documentaron las siguientes funciones: Uso compartido de texturas de ANGLE, D3D11 multiproceso protegido, Sincronización de dispositivos implícita, Formatos de textura Norm16, Consulta de marca de tiempo dentro de los pases, Almacenamiento local de píxeles, Funciones de sombreador y Formatos multiplanos.

El equipo de Chrome creó un repositorio oficial de GitHub para Dawn.

Esto solo abarca algunos de los aspectos más destacados. Consulta la lista exhaustiva de confirmaciones.

Novedades de WebGPU

Una lista de todo lo que se analizó en la serie Novedades de WebGPU.

Chrome 131

Chrome 130

Chrome 129

Chrome 128

Chrome 127

Chrome 126

Chrome 125

Chrome 124

Chrome 123

Chrome 122

Chrome 121

Chrome 120

Chrome 119

Chrome 118

Chrome 117

Chrome 116

Chrome 115

Chrome 114

Chrome 113