介绍 大家好,本系列从0开始学习WebGPU API,并给出相关的demo. WebGPU介绍 WebGPU相当于DX12/Vulkan,能让程序员更灵活地操作GPU,从而大幅提升性能. 为什么要学习WebGPU WebGPU更好地支持多线程 WebGPU支持compute shader,从而让程序员能利用GPU实现很多优化 WebGPU与WebGL2的区别很大,两者不容易兼容.如果要从WebGL1升级,最好直接升级到WebGPU,一劳永逸 WebGPU是标准,各大浏览器都会支持.不像WebGL

大家好,本文学习Chrome->webgl-samplers->helloTriangle示例. 准备Sample代码 克隆webgl-samplers Github Repo到本地. (备注:当前的version为0.0.2) 实际的sample代码在src/examples/文件夹中,是typescript代码写的: 学习helloTriangle.ts 打开helloTriangle.ts文件,我们来看下init函数的内容. 首先是shader代码 const vertexShaderG

大家好,本文学习MSAA以及在WebGPU中的实现. 上一篇博文 WebGPU学习(二): 学习"绘制一个三角形"示例 下一篇博文 WebGPU学习(四):Alpha To Coverage 学习MSAA 介绍 MSAA(多重采样抗锯齿),是硬件实现的抗锯齿技术 动机 参考深入剖析MSAA : 具体到实时渲染领域中,走样有以下三种: 1.几何体走样(几何物体的边缘有锯齿),几何走样由于对几何边缘采样不足导致. 2.着色走样,由于对着色器中着色公式(渲染方程)采样不足导致.比较明显的现象

大家好,本文学习与MSAA相关的Alpha To Coverage以及在WebGPU中的实现. 上一篇博文 WebGPU学习(三):MSAA 学习Alpha To Coverage 前置知识 WebGPU学习(三):MSAA 一个fragment对应一个像素 介绍 开启了MSAA和Alpha To Coverage后,fragment的alpha值(fragment shader输出的颜色的alpha值)会影响该fragment对应像素的采样点是否被覆盖. 动机 参考乱弹纪录II:Alpha T

大家好,本文整理了现代图形API的技术要点,重点研究了并行和GPU Driven Render Pipeline相关的知识点,调查了WebGPU的相关支持情况. 另外,本文对实时光线追踪也进行了简要的分析.这是我非常感兴趣的技术方向,也是图形学的发展方向之一.本系列后续文章会围绕这个方向进行更多的研究和实现相关的Demo. 上一篇博文: WebGPU学习(四):Alpha To Coverage 本文内容 前置知识 技术要点 并行 Multiple Queues 同步 多线程 内存管理 延迟渲染

大家好,本文学习Chrome->webgpu-samplers->rotatingCube示例. 上一篇博文: WebGPU学习(五): 现代图形API技术要点和WebGPU支持情况调研 学习rotatingCube.ts 我们已经学习了"绘制三角形"的示例,与它相比,本示例增加了以下的内容: 增加一个uniform buffer object(简称为ubo),用于传输model矩阵view矩阵projection矩阵的结果矩阵(简称为mvp矩阵),并在每帧被更新 设置顶点

介绍 大家好,本系列从0开始学习WebGPU API,并给出相关的demo. WebGPU介绍 WebGPU相当于DX12/Vulkan,能让程序员更灵活地操作GPU,从而大幅提升性能. 为什么要学习WebGPU WebGPU更好地支持多线程 WebGPU支持compute shader,从而让程序员能利用GPU实现很多优化 WebGPU与WebGL2的区别很大,两者不容易兼容.如果要从WebGL1升级,最好直接升级到WebGPU,一劳永逸 WebGPU是标准,各大浏览器都会支持.不像WebGL

大家好,本文学习Chrome->webgpu-samplers->twoCubes和instancedCube示例. 这两个示例都与"rotatingCube"示例差不多.建议大家先学习该示例,再学习本文的两个示例 上一篇博文: WebGPU学习(六):学习"rotatingCube"示例 学习twoCubes.ts 该示例绘制了两个立方体. 与"rotatingCube"示例相比,该示例增加了以下的内容: 一个ubo保存两个立方体的

大家好,本文学习Chrome->webgpu-samplers->texturedCube示例. 上一篇博文: WebGPU学习(七):学习"twoCubes"和"instancedCube"示例 学习texturedCube.ts 最终渲染结果: 该示例绘制了有一个纹理的立方体. 与"rotatingCube"示例相比,该示例增加了下面的步骤: 传输顶点的uv数据 增加了sampler和sampled-texture类型的unifo

大家好,本文学习Chrome->webgpu-samplers->fractalCube示例. 上一篇博文: WebGPU学习(八):学习"texturedCube"示例 学习fractalCube.ts 最终渲染结果: 该示例展示了如何用上一帧渲染的结果作为下一帧的纹理. 与"texturedCube"示例相比,该示例的纹理并不是来自图片,而是来自上一帧渲染的结果 下面,我们打开fractalCube.ts文件,分析相关代码: 传输顶点的color 它

大家好,本文介绍了"reuse render command buffer"和"dynamic uniform buffer offset"这两个优化,以及Chrome->webgpu-samplers->animometer示例对它们进行的benchmark性能测试. 上一篇博文: WebGPU学习(十):介绍"GPU实现粒子效果" 学习优化:reuse render command buffer 提出问题 每一帧经过下面的步骤进行

大家好,本文介绍了"GPU实现粒子效果"的基本思想,并推荐了相应的学习资料. 本文学习webgpu-samplers->computeBoids示例,它展示了如何用compute shader实现粒子效果,模拟鸟群的行为. 上一篇博文: WebGPU学习(九):学习"fractalCube"示例 最终渲染结果: 为什么不在CPU端实现粒子效果? 虽然在CPU端实现会更灵活和可控,但如果粒子数量很大(如上百万),且与场景有交互,则最好在GPU端实现. 示例的实现

大家好~这三个月以来,我一直在学习和实现"基于WebGPU的混合光线追踪实时渲染"的技术,使用了Ray Tracing管线(如.rgen..rmiss等着色器). 现在与大家分享和介绍我目前的学习成果,希望对大家有所帮助!谢谢! 通过国外的开源项目,可在WebGPU中使用Ray Tracing管线 这三个月我对Ray Tracing的研究有了质的突破,主要归功于我发现的WebGPU Node开源项目! 该作者首先在dawn-ray-tracing开源项目中对"dawn项目:C

代码见: https://github.com/onsummer/my-dev-notes/tree/master/webgpu-Notes/01-triangle 如果本篇的代码不能跑了,请联系我或自己看看文档试试修改. 2021年3月31日 入口:navigator.gpu WebGL1 或 WebGL2 是从 canvas.getContext('webgl') 这样获取一个上下文对象来进行一切操作的. 而 WebGPU 则直接从浏览器对象中获取一个附件一样的东西:navigator.gp

代码见:https://github.com/onsummer/my-dev-notes/tree/master/webgpu-Notes/04-texture-triangle 原创,发布日 2021年4月5日,@秋意正寒.若代码失效请留言,或自行到官网根据最新 API 修改. 数据预览 NDC 坐标和 纹理坐标(原点.朝向.值域)基础不再补充. 0.1 VBO const vbodata = new Float32Array([ -1.0, -1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0,

使用Apache TVM将机器学习编译为WASM和WebGPU TLDR 在Apache TVM深度学习编译器中引入了对WASM和WebGPU的支持.实验表明,在将模型部署到Web时,TVM的WebGPU后端可以接近本机 GPU的性能. 概述 计算是现代机器学习应用程序的支柱之一.GPU的引入加快了深度学习的工作量,极大地提高了运行速度.部署机器学习的需求不断增长,浏览器已成为部署智能应用程序的自然之所. TensorFlow.js和ONNX.js将机器学习引入浏览器,但Web版本和本机版本之间

TVM编译机器学习到 WASM 和 WebGPU TLDR TVM 深度学习编译器对 WASM 和 WebGPU 的支持.实验表明,TVM 的 WebGPU 后端在将模型部署到 Web 时可以接近原生 GPU 性能. 引论 计算是现代机器学习应用的支柱之一.引入 GPU 以加快深度学习工作量,大大提高了进步速度.鉴于部署机器学习无处不在的需求日益增长,浏览器成为部署智能应用程序的自然场所. 虽然 TensorFlow .js 和 ONNX .js是将机器学习引入浏览器的现有努力,但 Web 版本

大家好,本文对WebGPU进行性能测试和分析,目的是为了对比WebGL和WebGPU在"渲染"和"计算"两个维度的性能差异,具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异. 我们会分别在苹果笔记本和配备RTX显卡的台式机上,对WebGL和WebGPU分别进行性能测试. 本文对于WebGPU使用了"reuse render command buffer"和"dynamic uniform buffer offset"两种

目录 1 为什么是 WebGPU 而不是 WebGL 3.0 显卡驱动 图形 API 的简单年表 WebGL 能运行在各个浏览器的原因 WebGPU 的名称由来 2 与 WebGL 比较编码风格 OpenGL 的编码风格 CPU 负载问题 WebGPU 的装配式编码风格 厨子戏法 3 多线程与强大的通用计算(GPGPU)能力 WebWorker 多线程 通用计算(GPGPU) 4 浏览器的实现 5 未来 参考资料 这篇讲讲历史,不太适合直奔主题的朋友们. 1 为什么是 WebGPU 而不是 We

本节我们来复原一个彩色的正方形,前提告知,本节的shaders和main的代码从结构上有调整,我会更加详细的描述每行的代码意思: 源代码下载地址:https://github.com/jack1232/webgpu07 一.首先需要你安装所有的软件包 安装完软件包,确保你的本地生成node_modules文件夹 npm install 二.创建你的index.html文件 1.<canvas>的"canvas-webgpu"你可以理解为调用webgpu内的canvas接口: