Comienza a usar GPU Compute en la Web

En esta publicación, se explora la API experimental de WebGPU a través de ejemplos y te ayuda a comenzar a realizar cálculos en paralelo de datos con la GPU.

François Beaufort
François Beaufort
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Segundo plano

Como ya sabrás, la unidad de procesamiento gráfico (GPU) es un subsistema electrónico de una computadora que originalmente se especializaba en procesar gráficos. Sin embargo, en los últimos 10 años, evolucionó hacia una arquitectura más flexible que permite a los desarrolladores implementar muchos tipos de algoritmos, no solo renderizar gráficos en 3D, y aprovechar la arquitectura única de la GPU. Estas capacidades se denominan procesamiento de GPU, y el uso de una GPU como un coprocesador para la computación científica de uso general se denomina programación de GPU de uso general (GPGPU).

El procesamiento de GPU contribuyó de manera significativa al reciente auge del aprendizaje automático, ya que las redes neuronales de convolución y otros modelos pueden aprovechar la arquitectura para ejecutarse de manera más eficiente en las GPUs. Dado que la plataforma web actual carece de capacidades de procesamiento de GPU, el grupo comunitario "GPU para la Web" del W3C está diseñando una API para exponer las APIs de GPU modernas que están disponibles en la mayoría de los dispositivos actuales. Esta API se llama WebGPU.

WebGPU es una API de bajo nivel, como WebGL. Es muy potente y bastante detallado, como verás. Pero está bien. Lo que buscamos es el rendimiento.

En este artículo, me enfocaré en la parte de procesamiento de GPU de WebGPU y, para ser honesto, solo estoy rascando la superficie para que puedas comenzar a jugar por tu cuenta. En los próximos artículos, profundizaré en la renderización de WebGPU (lienzo, textura, etc.).

Accede a la GPU

Acceder a la GPU es fácil en WebGPU. Llamar a navigator.gpu.requestAdapter() muestra una promesa de JavaScript que se resolverá de forma asíncrona con un adaptador de GPU. Considera este adaptador como la tarjeta gráfica. Puede ser integrado (en el mismo chip que la CPU) o discreto (por lo general, una tarjeta PCIe que tiene un mejor rendimiento, pero consume más energía).

Una vez que tengas el adaptador de GPU, llama a adapter.requestDevice() para obtener una promesa que se resolverá con un dispositivo de GPU que usarás para realizar algún procesamiento de GPU.

const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
if (!adapter) { return; }
const device = await adapter.requestDevice();

Ambas funciones toman opciones que te permiten especificar el tipo de adaptador (preferencia de energía) y el dispositivo (extensiones, límites) que deseas. Para simplificar, usaremos las opciones predeterminadas en este artículo.

Memoria de búfer de escritura

Veamos cómo usar JavaScript para escribir datos en la memoria de la GPU. Este proceso no es sencillo debido al modelo de zona de pruebas que se usa en los navegadores web modernos.

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo escribir cuatro bytes en el búfer de memoria al que se puede acceder desde la GPU. Llama a device.createBuffer(), que toma el tamaño del búfer y su uso. Aunque la marca de uso GPUBufferUsage.MAP_WRITE no es necesaria para esta llamada específica, seamos explícitos que queremos escribir en este búfer. El resultado es un objeto de búfer de GPU asignado en la creación gracias a que mappedAtCreation está configurado como verdadero. Luego, se puede recuperar el búfer de datos binarios sin procesar asociado mediante una llamada al método getMappedRange() del búfer de la GPU.

Si ya probaste ArrayBuffer, sabes cómo escribir bytes. Usa un TypedArray y copia los valores en él.

// Get a GPU buffer in a mapped state and an arrayBuffer for writing.
const gpuBuffer = device.createBuffer({
  mappedAtCreation: true,
  size: 4,
  usage: GPUBufferUsage.MAP_WRITE
});
const arrayBuffer = gpuBuffer.getMappedRange();

// Write bytes to buffer.
new Uint8Array(arrayBuffer).set([0, 1, 2, 3]);

En este punto, el búfer de la GPU se asigna, lo que significa que es propiedad de la CPU y se puede acceder a él en operaciones de lectura y escritura desde JavaScript. Para que la GPU pueda acceder a él, no se debe asignar. Esto es tan simple como llamar a gpuBuffer.unmap().

El concepto de asignación o no asignación es necesario para evitar condiciones de carrera en las que la GPU y la CPU acceden a la memoria al mismo tiempo.

Cómo leer la memoria del búfer

Ahora veamos cómo copiar un búfer de GPU a otro y volver a leerlo.

Como escribimos en el primer búfer de la GPU y queremos copiarlo en un segundo búfer de la GPU, se requiere una nueva marca de uso GPUBufferUsage.COPY_SRC. El segundo búfer de GPU se crea en un estado sin asignar esta vez con device.createBuffer(). Su marca de uso es GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ, ya que se usará como destino del primer búfer de GPU y se leerá en JavaScript una vez que se ejecuten los comandos de copia de GPU.

// Get a GPU buffer in a mapped state and an arrayBuffer for writing.
const gpuWriteBuffer = device.createBuffer({
  mappedAtCreation: true,
  size: 4,
  usage: GPUBufferUsage.MAP_WRITE | GPUBufferUsage.COPY_SRC
});
const arrayBuffer = gpuWriteBuffer.getMappedRange();

// Write bytes to buffer.
new Uint8Array(arrayBuffer).set([0, 1, 2, 3]);

// Unmap buffer so that it can be used later for copy.
gpuWriteBuffer.unmap();

// Get a GPU buffer for reading in an unmapped state.
const gpuReadBuffer = device.createBuffer({
  size: 4,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

Debido a que la GPU es un coprocesador independiente, todos los comandos de la GPU se ejecutan de forma asíncrona. Esta es la razón por la que hay una lista de comandos de GPU compilados y enviados en lotes cuando es necesario. En WebGPU, el codificador de comandos de GPU que muestra device.createCommandEncoder() es el objeto JavaScript que compila un lote de comandos “almacenados en búfer” que se enviarán a la GPU en algún momento. Los métodos de GPUBuffer, por otro lado, no tienen búfer, lo que significa que se ejecutan de forma atómica en el momento en que se los llama.

Una vez que tengas el codificador de comandos de la GPU, llama a copyEncoder.copyBufferToBuffer() como se muestra a continuación para agregar este comando a la cola de comandos y ejecutarlo más tarde. Por último, llama a copyEncoder.finish() para finalizar la codificación de comandos y envíalos a la cola de comandos del dispositivo de la GPU. La cola es responsable de controlar los envíos realizados a través de device.queue.submit() con los comandos de la GPU como argumentos. Esto ejecutará de forma atómica todos los comandos almacenados en el array en orden.

// Encode commands for copying buffer to buffer.
const copyEncoder = device.createCommandEncoder();
copyEncoder.copyBufferToBuffer(
  gpuWriteBuffer /* source buffer */,
  0 /* source offset */,
  gpuReadBuffer /* destination buffer */,
  0 /* destination offset */,
  4 /* size */
);

// Submit copy commands.
const copyCommands = copyEncoder.finish();
device.queue.submit([copyCommands]);

En este punto, se enviaron los comandos de la cola de GPU, pero no necesariamente se ejecutaron. Para leer el segundo búfer de la GPU, llama a gpuReadBuffer.mapAsync() con GPUMapMode.READ. Muestra una promesa que se resolverá cuando se asigne el búfer de la GPU. Luego, obtén el rango asignado con gpuReadBuffer.getMappedRange() que contiene los mismos valores que el primer búfer de la GPU una vez que se hayan ejecutado todos los comandos de la GPU en cola.

// Read buffer.
await gpuReadBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const copyArrayBuffer = gpuReadBuffer.getMappedRange();
console.log(new Uint8Array(copyArrayBuffer));

Puedes probar este ejemplo.

En resumen, esto es lo que debes recordar sobre las operaciones de memoria del búfer:

  • Los búferes de GPU deben desasociarse para usarse en el envío de colas de dispositivos.
  • Cuando se asignan, los búferes de la GPU se pueden leer y escribir en JavaScript.
  • Los búferes de la GPU se asignan cuando se llama a mapAsync() y createBuffer() con mappedAtCreation establecido como verdadero.

Programación de sombreadores

Los programas que se ejecutan en la GPU y que solo realizan cálculos (y no dibujan triángulos) se denominan sombreadores de cómputo. Se ejecutan en paralelo por cientos de núcleos de GPU (que son más pequeños que los núcleos de CPU) que operan juntos para procesar datos. Su entrada y salida son búferes en WebGPU.

Para ilustrar el uso de sombreadores de cómputo en WebGPU, jugaremos con la multiplicación de matrices, un algoritmo común en el aprendizaje automático que se ilustra a continuación.

Diagrama de multiplicación de matrices
Diagrama de multiplicación de matrices

En resumen, esto es lo que haremos:

  1. Crea tres búferes de GPU (dos para que las matrices se multipliquen y uno para la matriz de resultados).
  2. Describe la entrada y la salida del sombreador de cómputo
  3. Compila el código del sombreador de cómputos
  4. Configura una canalización de cómputos
  5. Envía por lotes los comandos codificados a la GPU
  6. Lee el búfer de GPU de la matriz de resultados

Creación de búferes de GPU

Para simplificar, las matrices se representarán como una lista de números de punto flotante. El primer elemento es la cantidad de filas, el segundo elemento es la cantidad de columnas y el resto son los números reales de la matriz.

Representación simple de una matriz en JavaScript y su equivalente en notación matemática
Representación simple de una matriz en JavaScript y su equivalente en notación matemática

Los tres búferes de la GPU son búferes de almacenamiento, ya que necesitamos almacenar y recuperar datos en el sombreador de cómputo. Esto explica por qué las marcas de uso del búfer de la GPU incluyen GPUBufferUsage.STORAGE para todas ellas. La marca de uso de la matriz de resultados también tiene GPUBufferUsage.COPY_SRC porque se copiará en otro búfer para su lectura una vez que se hayan ejecutado todos los comandos de la cola de la GPU.

const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
if (!adapter) { return; }
const device = await adapter.requestDevice();


// First Matrix

const firstMatrix = new Float32Array([
  2 /* rows */, 4 /* columns */,
  1, 2, 3, 4,
  5, 6, 7, 8
]);

const gpuBufferFirstMatrix = device.createBuffer({
  mappedAtCreation: true,
  size: firstMatrix.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE,
});
const arrayBufferFirstMatrix = gpuBufferFirstMatrix.getMappedRange();
new Float32Array(arrayBufferFirstMatrix).set(firstMatrix);
gpuBufferFirstMatrix.unmap();


// Second Matrix

const secondMatrix = new Float32Array([
  4 /* rows */, 2 /* columns */,
  1, 2,
  3, 4,
  5, 6,
  7, 8
]);

const gpuBufferSecondMatrix = device.createBuffer({
  mappedAtCreation: true,
  size: secondMatrix.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE,
});
const arrayBufferSecondMatrix = gpuBufferSecondMatrix.getMappedRange();
new Float32Array(arrayBufferSecondMatrix).set(secondMatrix);
gpuBufferSecondMatrix.unmap();


// Result Matrix

const resultMatrixBufferSize = Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT * (2 + firstMatrix[0] * secondMatrix[1]);
const resultMatrixBuffer = device.createBuffer({
  size: resultMatrixBufferSize,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC
});

Diseño y grupo de vinculaciones

Los conceptos de diseño y grupo de vinculación son específicos de WebGPU. Un diseño de grupo de vinculación define la interfaz de entrada/salida que espera un sombreador, mientras que un grupo de vinculación representa los datos de entrada/salida reales de un sombreador.

En el siguiente ejemplo, el diseño del grupo de vinculación espera dos búferes de almacenamiento de solo lectura en las vinculaciones de entrada numeradas 0, 1 y un búfer de almacenamiento en 2 para el sombreador de cómputo. Por otro lado, el grupo de vinculación, definido para este diseño de grupo de vinculación, asocia los búferes de la GPU a las entradas: gpuBufferFirstMatrix a la vinculación 0, gpuBufferSecondMatrix a la vinculación 1 y resultMatrixBuffer a la vinculación 2.

const bindGroupLayout = device.createBindGroupLayout({
  entries: [
    {
      binding: 0,
      visibility: GPUShaderStage.COMPUTE,
      buffer: {
        type: "read-only-storage"
      }
    },
    {
      binding: 1,
      visibility: GPUShaderStage.COMPUTE,
      buffer: {
        type: "read-only-storage"
      }
    },
    {
      binding: 2,
      visibility: GPUShaderStage.COMPUTE,
      buffer: {
        type: "storage"
      }
    }
  ]
});

const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: bindGroupLayout,
  entries: [
    {
      binding: 0,
      resource: {
        buffer: gpuBufferFirstMatrix
      }
    },
    {
      binding: 1,
      resource: {
        buffer: gpuBufferSecondMatrix
      }
    },
    {
      binding: 2,
      resource: {
        buffer: resultMatrixBuffer
      }
    }
  ]
});

Código del sombreador de cómputos

El código del sombreador de cómputos para multiplicar matrices está escrito en WGSL, el lenguaje de sombreadores de WebGPU, que se puede traducir de forma trivial a SPIR-V. Sin entrar en detalles, deberías encontrar a continuación los tres búferes de almacenamiento identificados con var<storage>. El programa usará firstMatrix y secondMatrix como entradas y resultMatrix como salida.

Ten en cuenta que cada búfer de almacenamiento tiene una decoración binding que corresponde al mismo índice definido en los diseños de grupos de vinculaciones y los grupos de vinculaciones declarados anteriormente.

const shaderModule = device.createShaderModule({
  code: `
    struct Matrix {
      size : vec2f,
      numbers: array<f32>,
    }

    @group(0) @binding(0) var<storage, read> firstMatrix : Matrix;
    @group(0) @binding(1) var<storage, read> secondMatrix : Matrix;
    @group(0) @binding(2) var<storage, read_write> resultMatrix : Matrix;

    @compute @workgroup_size(8, 8)
    fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id : vec3u) {
      // Guard against out-of-bounds work group sizes
      if (global_id.x >= u32(firstMatrix.size.x) || global_id.y >= u32(secondMatrix.size.y)) {
        return;
      }

      resultMatrix.size = vec2(firstMatrix.size.x, secondMatrix.size.y);

      let resultCell = vec2(global_id.x, global_id.y);
      var result = 0.0;
      for (var i = 0u; i < u32(firstMatrix.size.y); i = i + 1u) {
        let a = i + resultCell.x * u32(firstMatrix.size.y);
        let b = resultCell.y + i * u32(secondMatrix.size.y);
        result = result + firstMatrix.numbers[a] * secondMatrix.numbers[b];
      }

      let index = resultCell.y + resultCell.x * u32(secondMatrix.size.y);
      resultMatrix.numbers[index] = result;
    }
  `
});

Configuración de la canalización

La canalización de procesamiento es el objeto que describe la operación de procesamiento que realizaremos. Para crearlo, llama a device.createComputePipeline(). Toma dos argumentos: el diseño del grupo de vinculación que creamos antes y una etapa de procesamiento que define el punto de entrada de nuestro sombreador de cómputo (la función WGSL main) y el módulo de sombreador de cómputo real creado con device.createShaderModule().

const computePipeline = device.createComputePipeline({
  layout: device.createPipelineLayout({
    bindGroupLayouts: [bindGroupLayout]
  }),
  compute: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: "main"
  }
});

Envío de comandos

Después de crear una instancia de un grupo de vinculaciones con nuestros tres búferes de GPU y una canalización de procesamiento con un diseño de grupo de vinculaciones, es hora de usarlos.

Comencemos un codificador de pase de procesamiento programable con commandEncoder.beginComputePass(). Lo usaremos para codificar los comandos de la GPU que realizarán la multiplicación de matrices. Configura su canalización con passEncoder.setPipeline(computePipeline) y su grupo de vinculaciones en el índice 0 con passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup). El índice 0 corresponde a la decoración group(0) en el código WGSL.

Ahora, hablemos sobre cómo se ejecutará este sombreador de cómputos en la GPU. Nuestro objetivo es ejecutar este programa en paralelo para cada celda de la matriz de resultados, paso a paso. Para una matriz de resultados de tamaño 16 por 32, por ejemplo, para codificar el comando de ejecución, en un @workgroup_size(8, 8), llamaríamos a passEncoder.dispatchWorkgroups(2, 4) o passEncoder.dispatchWorkgroups(16 / 8, 32 / 8). El primer argumento "x" es la primera dimensión, el segundo "y" es la segunda dimensión y el último, "z", es la tercera dimensión predeterminada en 1, ya que no la necesitamos aquí. En el mundo del procesamiento de GPU, la codificación de un comando para ejecutar una función de kernel en un conjunto de datos se denomina envío.

Ejecución en paralelo para cada celda de la matriz de resultados
Ejecución en paralelo para cada celda de la matriz de resultados

El tamaño de la cuadrícula del grupo de trabajo para nuestro sombreador de cómputos es (8, 8) en nuestro código WGSL. Por lo tanto, “x” e “y”, que son, respectivamente, la cantidad de filas de la primera matriz y la cantidad de columnas de la segunda matriz, se dividirán por 8. Con eso, ahora podemos enviar una llamada de procesamiento con passEncoder.dispatchWorkgroups(firstMatrix[0] / 8, secondMatrix[1] / 8). La cantidad de cuadrículas de grupo de trabajo que se ejecutarán son los argumentos dispatchWorkgroups().

Como se ve en el dibujo anterior, cada sombreador tendrá acceso a un objeto builtin(global_invocation_id) único que se usará para saber qué celda de matriz de resultados calcular.

const commandEncoder = device.createCommandEncoder();

const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
const workgroupCountX = Math.ceil(firstMatrix[0] / 8);
const workgroupCountY = Math.ceil(secondMatrix[1] / 8);
passEncoder.dispatchWorkgroups(workgroupCountX, workgroupCountY);
passEncoder.end();

Para finalizar el codificador de pase de procesamiento, llama a passEncoder.end(). Luego, crea un búfer de GPU para usarlo como destino a fin de copiar el búfer de matriz de resultados con copyBufferToBuffer. Por último, termina de codificar los comandos con copyEncoder.finish() y envíalos a la cola de dispositivos de GPU llamando a device.queue.submit() con los comandos de la GPU.

// Get a GPU buffer for reading in an unmapped state.
const gpuReadBuffer = device.createBuffer({
  size: resultMatrixBufferSize,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

// Encode commands for copying buffer to buffer.
commandEncoder.copyBufferToBuffer(
  resultMatrixBuffer /* source buffer */,
  0 /* source offset */,
  gpuReadBuffer /* destination buffer */,
  0 /* destination offset */,
  resultMatrixBufferSize /* size */
);

// Submit GPU commands.
const gpuCommands = commandEncoder.finish();
device.queue.submit([gpuCommands]);

Cómo leer la matriz de resultados

Leer la matriz de resultados es tan fácil como llamar a gpuReadBuffer.mapAsync() con GPUMapMode.READ y esperar a que se resuelva la promesa de resultado que indica que ahora se asignó el búfer de la GPU. En este punto, es posible obtener el rango asignado con gpuReadBuffer.getMappedRange().

Resultado de la multiplicación de matrices
Resultado de la multiplicación de matrices

En nuestro código, el resultado registrado en la consola de JavaScript de Herramientas para desarrolladores es "2, 2, 50, 60, 114, 140".

// Read buffer.
await gpuReadBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const arrayBuffer = gpuReadBuffer.getMappedRange();
console.log(new Float32Array(arrayBuffer));

¡Felicitaciones! Lo lograste. Puedes jugar con la muestra.

Un último truco

Una forma de hacer que tu código sea más fácil de leer es usar el método getBindGroupLayout útil de la canalización de procesamiento para inferir el diseño del grupo de vinculación del módulo sombreador. Con este truco, no es necesario crear un diseño de grupo de vinculaciones personalizado ni especificar un diseño de canalización en tu canalización de procesamiento, como puedes ver a continuación.

Hay una ilustración de getBindGroupLayout para el ejemplo anterior.

 const computePipeline = device.createComputePipeline({
-  layout: device.createPipelineLayout({
-    bindGroupLayouts: [bindGroupLayout]
-  }),
   compute: {

-// Bind group layout and bind group
- const bindGroupLayout = device.createBindGroupLayout({
-   entries: [
-     {
-       binding: 0,
-       visibility: GPUShaderStage.COMPUTE,
-       buffer: {
-         type: "read-only-storage"
-       }
-     },
-     {
-       binding: 1,
-       visibility: GPUShaderStage.COMPUTE,
-       buffer: {
-         type: "read-only-storage"
-       }
-     },
-     {
-       binding: 2,
-       visibility: GPUShaderStage.COMPUTE,
-       buffer: {
-         type: "storage"
-       }
-     }
-   ]
- });
+// Bind group
  const bindGroup = device.createBindGroup({
-  layout: bindGroupLayout,
+  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0 /* index */),
   entries: [

Resultados de rendimiento

Entonces, ¿cómo se compara la ejecución de la multiplicación de matrices en una GPU con la ejecución en una CPU? Para averiguarlo, escribí el programa que acabo de describir para una CPU. Y, como puedes ver en el siguiente gráfico, usar toda la potencia de la GPU parece una opción obvia cuando el tamaño de las matrices es mayor que 256 por 256.

Comparativa de GPU y CPU
Comparación de GPU y CPU

Este artículo fue solo el comienzo de mi recorrido para explorar WebGPU. Pronto, podrás ver más artículos con análisis más detallados del procesamiento de GPU y de cómo funciona la renderización (lienzo, textura, muestreador) en WebGPU.