几周前我了解到新的 webGPU 标准即将成为现实，我当然想尝试一下。
我在多个来源中读到，如果您在about:config.
我尝试过，但即使如此，所有在线演示都不起作用。尝试在控制台中创建 webGPU 接口也会产生错误，就像我运行正常的 Firefox 版本一样。
您能否提供使其正常工作的详细步骤？
因此，我正在探索 WebGPU，并认为在其中实现基本神经网络将是一个有趣的练习。对 GPU 着色器编程和神经网络了解甚少，而且我对 WebGPU（w3.org/TR/webgpu 和 w3.org/TR/WGSL）的唯一参考是高度技术性的，这确实使它变得非常有趣。
不管怎样，不知何故，我已经把自己的方式搞乱了，以至于我实际上可以在小型网络上正确地执行前馈和反向传播，而且与我的 js cpu 实现相比，它的速度也非常快，尽管我确信我严重未充分利用硬件。
我已经到了想要尝试更大网络的地步，但在工作组和同步执行方面我有点不知所措。为了保持简单，我将把问题集中在前馈操作上：
目前，我正在调度与神经网络中最宽层相对应的线程数量。这个想法是，每个线程计算当前层中单个神经元的值，然后遇到障碍，然后每个线程一起移动到下一层，如此下去。
问题是，我只有两种设置屏障的方法 - 要么 workgroupBarrier() 要么结束执行并为下一层分派一堆新线程。
第一个的问题是它只能在工作组内工作，而且我只能在性能开始受到影响之前将工作组设置得这么大，因为据我了解，由于需要共享内存，只有单个 CU 可以在工作组上工作。如果我将工作组设置为 256x256，那么它将被切成多个块，单个 CU 必须在其余硬件闲置时进行处理。这限制了我的网络宽度，限制了单个 CU 可以容纳的线程数量，非常蹩脚。
第二个的问题非常明显 - 单独的调度速度很慢，比我测试的障碍慢得多。
现在，我根本不使用工作组共享内存，我想做的就是分派任意数量的线程并设置全局屏障。据我了解，WebGPU 没有全局屏障......除了 storageBarrier ？
即使在阅读了 w3.org 上关于它是什么的 2 句话之后，我仍然不知道它是什么，但我认为它与内存访问同步有关，而不是与全局屏障有关。我确实测试了它，结果是正确的，但是即使我从代码中消除了所有障碍，结果也是正确的，我猜这是 GPU 的 SIMT 执行风格的好处。但是，我不需要它“可能正确”，我需要保证正确，所以我需要一个全局屏障。是 storageBarrier 吗？如果不是的话那是什么？
额外问题 - 为什么工作组和派遣有 3 个维度，为什么不只有一个？
WebGPU has been disabled via blocklist or the command line.
Disabled Features: webgpu
Graphics Feature Status
Canvas: Hardware accelerated
Canvas out-of-process rasterization: Disabled
Direct Rendering Display Compositor: Disabled
Compositing: Hardware accelerated
Multiple Raster Threads: Enabled
OpenGL: Enabled
Rasterization: Hardware accelerated
Raw Draw: Disabled
Video Decode: Hardware accelerated
Video Encode: Software only. Hardware acceleration disabled
Vulkan: Enabled
WebGL: Hardware accelerated
WebGL2: Hardware accelerated
WebGPU: Disabled
Driver Bug Workarounds
adjust_src_dst_region_for_blitframebuffer
clear_uniforms_before_first_program_use …因此，我启用了 #enable-unsafe-webgpu 标志，甚至在打开 Chrome 时收到警告，“WebGPU 已启用，稳定性将受到影响”。然而，当尝试访问任何 WebGPU 示例网站时，我收到错误，指出我的浏览器不支持 WebGPU / WebGPU 未启用。我能做些什么？
我使用的是 Ubuntu 20.04 和 Chrome 版本 103.0.5056.0（官方版本）开发版（64 位）
谢谢
我一直在阅读有关 wgpu-rs 的内容，如果用于构建本机桌面应用程序，它会使用 Vulkan、Dx12、Metal 等。鉴于此，我们是否可以期望 wgpu-rs 和直接使用 vulkan 之间具有可比的性能？我是图形编程领域的业余爱好者，但一直在 Rust 中开发一款游戏，一旦 wgpu-rs 支持就能够构建 wasm 的想法非常有吸引力。
我试图在 WebGpu 中渲染 Web GPU 着色器对象
并返回此错误
未捕获（承诺）类型错误：无法在 cube.html:28 处读取 null 的属性“requestDevice”
这是我对 requestDevice 的代码
(async () => {
const [adapter, glslang] = await Promise.all([
navigator.gpu.requestAdapter(),
import("https://unpkg.com/@webgpu/glslang@0.0.7/web/glslang.js").then(m => m.default())
]);
const device = await adapter.requestDevice();
const canvas = document.getElementById("webgpu-canvas");
canvas.width = window.innerWidth;
canvas.height = window.innerHeight;
});
任何想法来解决这个错误？
我正在尝试编写一个 WGSL 着色器来读取存储在存储缓冲区中的八叉树。问题是，编译器不喜欢我正在计算的动态索引来访问存储缓冲区中的叶子。wgpu 产生以下验证错误：
thread 'main' panicked at 'wgpu error: Validation Error
Caused by:
In Device::create_shader_module
Function [1] 'get_voxel' is invalid
Expression [68] is invalid
The expression [67] may only be indexed by a constant
八叉树的结构使得我可以在 GPU 上遍历它。这篇 NVIDIA 论文概述了该结构：https://developer.nvidia.com/gpugems/gpugems2/part-v-image-orient-computing/chapter-37-octree-textures-gpu
本质上，八叉树是一个由IndirectionGrids 组成的数组，每个八叉树在内存中都IndirectionGrid恰好有 8个。GridCell网格单元可以表示指向另一个网格的指针IndirectionGrid，也可以表示一些数据。
假设八叉树最深处代表 16x16x16 网格。我想在 7,7,7 点到达GridCell。我们知道 7,7,7 位于根的单元格 0 中IndirectionGrid，因为坐标的每个分量都小于中点。GridCell如果我们将坐标分量相加，我们就可以获得当前 的索引IndirectionGrid。因为我正在遍历一棵树，所以我在每个级别都执行此操作。下面是演示这一点的不完整代码。
引起问题的行是let cell = grid.cells[grid_index].data;
所以最终我的问题是，是否允许动态索引？有什么我可以改变的东西可以神奇地让它发挥作用吗？或者我需要了解更多关于 WebGPU 所做的权衡的背景信息吗？
thread 'main' …我的问题很简短：是否可以读取由 WebGL2 中的 WebGPU 创建的纹理或帧缓冲区？如果可以，如何读取？
我用谷歌搜索，我发现的唯一的就是这个错误：https://bugs.chromium.org/p/chromium/issues/detail? id=1200466，但我不能说，我完全理解它，或者文档在哪里。
总体目标是在 WebGPU 中创建渲染引擎，将其复制到 WebGL 纹理，并在为 WebAssembly 编译的 QML 应用程序中使用它。QML 尚不支持 WebGPU，目前还不清楚何时支持。
如果可能的话，如何在没有第三方库的情况下使用纯 WebGPU 渲染文本？
我还在学习WebGPU的过程中，了解不多，但是我找到了这个解决方案，但是它使用了第三方库
/* Canvas initialization */
const canvas = document.getElementById("canvas") as
HTMLCanvasElement;
/* WebGPU initialization */
const adapter: GPUAdapter = await navigator.gpu.
requestAdapter() as GPUAdapter;
const device: GPUDevice = await adapter.requestDevice() as
GPUDevice;
}
/* Font initialization */
const fontParser = new FontParser(device, "fonts/RobotoRegular.ttf");
/* Text block to render */
const textBlock = new TextBlock(
device, "Hello World", fontParser,
options = {
color = [0.6, 0.5. 0.6, 1.0],
spacing = 2,
width = 2,
size = 4,
isWinding …我正在尝试将 10 位 AVIF 加载到 rgba16float 纹理中，但它没有作为 HDR 图像加载（它不会渲染任何大于 1.0 的值）。我将在下面发布屏幕截图，但这就是我正在做的：
首先，我获取 HDR 图像并将其转换为 blob：
const assetRequest = await fetch(assetUrl);
const assetBlob = await assetRequest.blob();
然后我从 blob 创建一个位图：
const bitmap = await createImageBitmap(
assetBlob,
{
colorSpaceConversion: 'none',
imageOrientation: 'flipY',
resizeQuality: 'high'
}
);
最后，我创建一个纹理并将位图上传到其中：
const tex = device.createTexture({
size: [bitmap.width, bitmap.height],
format: 'rgba16float',
usage: GPUTextureUsage.TEXTURE_BINDING | GPUTextureUsage.COPY_DST | GPUTextureUsage.RENDER_ATTACHMENT
});
device.queue.copyExternalImageToTexture(
{ source: bitmap },
{ texture: tex, colorSpace: 'display-p3' },
{ width: bitmap.width, height: bitmap.height }
);
由于图像是等距柱状投影，我使用以下着色器将其转换为立方体贴图： …