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अन्य unorm8x4-bgra और 1-कॉम्पोनेंट वर्टिक्स फ़ॉर्मैट, अज्ञात वैल्यू के साथ अज्ञात सीमाओं का अनुरोध करने की अनुमति देते हैं. साथ ही, WGSL अलाइनमेंट नियमों में बदलाव, WGSL की परफ़ॉर्मेंस में बढ़ोतरी, और बहुत कुछ करते हैं.

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टेक्सचर व्यू का इस्तेमाल, 32-बिट फ़्लोट टेक्सचर ब्लेंडिंग, GPUDevice adapterInfo एट्रिब्यूट, अमान्य फ़ॉर्मैट के साथ कैनवस कॉन्टेक्स्ट को कॉन्फ़िगर करने पर JavaScript गड़बड़ी का मैसेज, टेक्सचर पर सैंपलर की पाबंदियों को फ़िल्टर करना, एक्सटेंड किए गए सबग्रुप प्रयोग, डेवलपर के अनुभव को बेहतर बनाना, 16-बिट नॉर्मलाइज़ किए गए टेक्सचर फ़ॉर्मैट के लिए एक्सपेरिमेंटल सपोर्ट वगैरह.

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वेब के लिए GPU के वर्किंग ग्रुप की हाल ही की मीटिंग में, एआई और रेंडरिंग की नई सुविधाओं के बारे में चर्चा की गई थी. इन सुविधाओं के बारे में जानें.

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WGSL, जीपीयूCanvasContext getConfiguration(), पॉइंट और लाइन प्रिमिटिव में डेप्थ बायस, सबग्रुप के लिए इनक्लूसिव स्कैन बिल्ट-इन फ़ंक्शन, मल्टी-ड्रॉ इनडायरेक्ट के लिए एक्सपेरिमेंटल सपोर्ट, शेडर मॉड्यूल कंपाइलेशन विकल्प सख्त गणित, जीपीयू अडैप्टर requestAdapterInfo() को हटाएं वगैरह में शामिल नहीं होना चाहिए.

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जानें कि Chrome ब्राउज़र पर WebGPU बंद क्यों हो सकता है या काम नहीं कर रहा है.

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मेटल पर ड्यूअल सोर्स ब्लेंडिंग, शेडर कंपाइलेशन के समय में सुधार, जीपीयू अडैप्टर का अनुरोध एडाप्टर सूचना() बंद करने के साथ-साथ और भी बहुत कुछ.

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कैनवस टोन मैपिंग मोड के साथ एचडीआर की सुविधा, सबग्रुप के लिए ज़्यादा विकल्प वगैरह.

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वेब और खास प्लैटफ़ॉर्म के लिए WebGPU की मदद से ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका जानें.

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सबग्रुप के साथ एक्सपेरिमेंट करना, लाइनों और पॉइंट के लिए डेप्थ बायस की सेटिंग को कम करना, अगर preventDefault की सुविधा हो, तो कैप्चर नहीं की गई गड़बड़ी से जुड़ी DevTools की चेतावनी छिपाएं, WGSL इंटरपोलेट सैंपलिंग, दोनों में से कोई एक हो, और इसी तरह के अन्य काम करें.

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Android पर OpenGL ES के लिए प्रयोग के तौर पर सहायता, जीपीयू अडैप्टर की जानकारी देने वाला एट्रिब्यूट, WebAssembly इंटरऑप सुधार वगैरह.

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maxTextureArraylayers सीमा को बढ़ाएं, Vulkan बैकएंड के लिए बफ़र अपलोड करने का ऑप्टिमाइज़ेशन, शेडर कंपाइलेशन समय में सुधार, सबमिट किए गए कमांड बफ़र, और डॉन अपडेट अलग-अलग होने चाहिए.

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भाग 2/2. जानें कि WebAssembly और WebGPU के ज़रिए, बेहतर तरीके से मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके, वेब पर मशीन लर्निंग की परफ़ॉर्मेंस को कैसे बेहतर बनाया जाता है.

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