新增了 unorm8x4-bgra 和 1 个组成部分的顶点格式，允许使用未定义值请求未知限制，WGSL 对齐规则发生变化，WGSL 性能因舍弃而提升，等等。

纹理视图使用、32 位浮点纹理混合、GPUDevice adapterInfo 属性、使用无效格式配置画布上下文会抛出 JavaScript 错误、过滤纹理上的采样器限制、扩展的子组实验、改进开发者体验、对 16 位归一化纹理格式的实验性支持等。

了解最新 GPU for the Web 工作组会议中讨论的新 AI 和渲染功能。

WGSL 中的剪裁距离、GPUCanvasContext getConfiguration()、点和线基元不得有深度偏差、针对子组的包含扫描内置函数、对多绘制间接的实验性支持、着色器模块编译选项严格数学、移除 GPUAdapter requestAdapterInfo() 等。

双源混合、缩短了 Metal 的着色器编译时间、废弃了 GPUAdapter requestAdapterInfo() 等等。

HDR 支持以及画布色调映射模式、扩展的子群组支持等功能。

使用子群组进行实验，弃用线和点的深度偏差设置，隐藏未捕获的错误开发者工具警告（如果 preventDefault），先进行 WGSL 插值采样，然后执行上述任一操作。

针对 Android 上的 OpenGL ES、GPUAdapter 信息属性、WebAssembly 互操作性改进等方面的实验性支持。

提高了 maxTextureArrayLayers 限制、针对 Vulkan 后端优化了缓冲区上传、缩短了着色器编译时间、提交的命令缓冲区必须是唯一的，以及 Dawn 更新。

阅读 2024 年 I/O 大会上的 Web AI 总结。了解适用于您的下一个 Web 应用的新模型、工具和 API。

开发中的子组，并渲染为 3D 纹理切片。

WebGPU 支持高性能 3D 图形和 Web 上的数据并行计算。

提供只读和读写存储纹理、Service Worker 和共享工作器支持，新增了适配器信息属性和 bug 修复。

DP4a 内置函数支持、不受限制的指针参数、用于在 WGSL 中解引用复合的语法糖等。

兼容模式正在开发中，提高了 maxVertexAttributes 限制，并进行了 Dawn 更新。

支持 Android 上的 WebGPU、使用 DXC 进行着色器编译、计算和渲染通道中的时间戳查询、着色器模块的默认入口点、支持将 display-p3 作为 GPUExternalTexture 颜色空间、内存堆信息等。

了解如何在标准化的硬件设置中测试基于浏览器的客户端 AI 模型，同时保持可伸缩、可自动化的特性。

探索我们的解决方案，了解如何持续实现浏览器测试的自动化并提升应用性能。

及时了解 WebGPU 的最新变化。

支持 WGSL 中的 16 位浮点值、提高限制、深度模板状态更改、适配器信息更新等。

了解 WebGPU 生态系统如何扩展到 JavaScript、C++ 领域。

可过滤的 32 位浮点纹理、unorm10-10-10-2 顶点格式、RGB10a2uint 纹理格式等。

扩展了对 copyExternalImageToTexture 的源代码支持，以及对读写和只读存储纹理的实验性支持，等等。

您可以取消设置顶点缓冲区和绑定组，让丢失的设备看起来可以正常运行，等等。

WebCodecs 集成、视频播放改进等。

支持的 WGSL 语言扩展、对 Direct3D 11 的实验性支持等。

JavaScript 优化等。

Chrome 自带 WebGPU，并在源试用中集成了 WebCodecs。

Chrome 团队推出了 WebGPU，它支持在网络上实现高性能 3D 图形和数据并行计算。

Learn why WebGPU may be disabled or not working in Chrome browser.

Learn how to build an app with WebGPU for the web and specific platforms.

Part 2/2. Learn how WebAssembly and WebGPU enhancements improve machine learning performance on the web.

Part 1/2. Learn how WebAssembly and WebGPU enhancements improve machine learning performance on the web.

Learn some tips for WebGL developers who are migrating to WebGPU.

Learn how WebGPU unlocks the power of the GPU for faster machine learning performance and better graphics rendering.

This post explores the experimental WebGPU API through examples and helps you get started with performing data-parallel computations using the GPU.