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GPGPU
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WebGPU 进阶：如何结合 Web Worker 玩转 GPUBuffer 零拷贝高效写入
在 WebGPU 开发中，将 CPU 端的大规模数据（如动态顶点、物理模拟粒子、大体量 GPGPU 输入）导入 GPU 往往是性能瓶颈所在。如果直接在主线程使用 device.queue.writeBuffer ，不仅会引入额外内存拷贝...
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WebGPU 性能榨汁机：利用 Workgroup 共享内存极限加速双边滤波
在 Web 端运行高画质、实时的图像后处理算法，过去常常受限于 WebGL 的性能瓶颈。随着 WebGPU 的正式到来，Web 端开发者终于拥有了直接掌控 GPU 计算管线（Compute Pipeline）的能力。 双边滤波（Bil...
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WebGPU 存储纹理写入详解与避坑指南
在 WebGPU 中，除了常规的渲染管线输出外， 存储纹理（Storage Texture） 是我们在 Compute Shader（计算着色器）中直接输出图像数据、运行 GPGPU 算法（如图像处理、粒子物理模拟、光线追踪）的核心工具...
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突破性能瓶颈：用 WebGPU Compute Shader 实现十万级粒子的高效物理碰撞
在 Web 端实现十万级别（100,000+）粒子的实时物理模拟与碰撞检测，传统的 CPU 方案甚至常规的 WebGL 渲染管线都显得无能为力。CPU 面对 $O(N^2)$ 的碰撞检测复杂度会瞬间卡死，而 WebGL 缺乏通用的计算能力...
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从 WebGL 迁移到 WebGPU：如何重构多 Pass 后期处理管线以榨干 GPU 并行性能？
在 WebGL 时代，开发复杂的后期处理特效（如 Bloom、SSAO、景深、径向模糊等）通常是一件令人头疼的事。受限于 WebGL（特别是 WebGL 2.0 之前）缺乏计算着色器（Compute Shader）的支持，我们不得不依赖*...
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WebGPU 实现 r32float 纹理双线性过滤：从硬件扩展到 WGSL 手动插值
在从 WebGL 迁移到 WebGPU 的过程中，许多开发者会遇到一个棘手的规范限制： 默认情况下，WebGPU 不允许对 32 位浮点格式（如 r32float 、 rgba32float ）的纹理进行双线性（Linear）过滤。 ...
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详解 Compute Shader 中的 workgroupBarrier 与 storageBarrier：从 GPU 硬件架构到复杂同步实战
在 GPU 编程中，Compute Shader（计算着色器）赋予了我们绕开传统渲染管线、直接利用 GPU 进行通用并行计算（GPGPU）的能力。然而，高并发带来的是臭名昭著的**数据竞争（Data Races） 和 内存一致性（Memo...
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WebGPU 显存性能优化：彻底弄懂 Uniform Buffer 与 Storage Buffer 的设计与差异
在 WebGPU 开发中，将数据从 CPU 传递到 GPU 是一项最基础、最核心的操作。WebGPU 提供了两种最主要的缓冲区绑定类型来承载这些数据： Uniform Buffer（统一缓冲区） 和 Storage Buffer（存储...
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WebGPU 进阶：如何攻克跨 Workgroup 全局同步难题与非侵入式替代方案
在 WebGPU 的计算管线（Compute Pipeline）中，开发者经常会遭遇一个经典的设计痛点： 无法直接在 WGSL 中实现跨 Workgroup（工作组）的全局屏障（Global Barrier） 。 WGSL 提供的 ...
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WebGPU超大规模物理仿真：突破Storage Buffer绑定上限的架构设计与实战
在利用 WebGPU 进行大规模物理仿真（如百万级粒子群、SPH 流体、高分辨率软体物理等）时，开发者几乎不可避免地会撞上一堵墙： Storage Buffer 的绑定尺寸上限 。 即便你在请求设备（ requestDevice ）时...