基于 WebGPU 的 GPUjs 后继产品

好了,伙计们,我们现在在原生 Web 中有计算支持,并且可以输出内核,例如这个教程: https://jott.live/markdown/webgpu_safari。 我们现在已经开始讨论基于 WebGPU 的 GPUjs 的精神继承者了,还是要从哪里开始呢? 基于 JavaScript 的内核生成是一个天才的创意,不仅能够帮助我学习 GPU 编程,而且性能也很好,而且在底层并不复杂,因为它只是为你转置文本。 然而,WebGPU 计算管线添加了一些额外的框架,用于设置命令/存储缓冲区和数据结构,尽管根据我所看到的,它可以通过宏化实现。 另一个需要考虑的问题是计算和片段着色器的链接,虽然计算可以处理光栅化,并且可能更快,而片段着色器则可以简单地将结果图像矩阵输出到屏幕。例如 https://GitHub.com/OmarShehata/WebGPU-compute-rasterizer/blob/main/how-to-build-a-compute-rasterizer.md