Orillusion

好的 非常感谢

WebGPU 的性能和 Vulkan 差不多，基本接近 native。

这是 2020 年 WebGPU 还没有正式上线时的数据[1]：

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2022 年的一篇评测显示 WebGPU 比 CUDA 稍慢一点[2]，要知道 CUDA 是专门为英伟达显卡优化了的，而 WebGPU 支持所有现代 GPU。

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[1] http://sci.utah.edu/~will/papers/teraweb-ldav20.pdf
[2] http://umu.diva-portal.org/smash/get/diva2:1674447/FULLTEXT01.pdf

@CJSDCQS 改成 http:// 开头就好了，起个本地服务

@shuangliu 我是尽量避免创建descriptorset 资源，但引擎内部用了很多临时性的对象，每一帧都会重构，看样子也只有改进下对象创建策略，尽量复用 texture 和 buffer 了。我觉得还是有手动控制资源释放的接口会好一些。在固定的某一时间段找准时机释放GPU 资源。 以前看到过一些资料，描述符集的使用可以按频率分组分配， 比如 vulkan , 线性分配完，reset一次就回收了，下次接重分配。

可以在github上正式提一个feature request
详细描述需求，最好有demo参考

我看到快速入门的教程了，但是为什么文档上没有写

请问 你那边有解决吗？

@huangbeyond 期待他的webgpu2.0😁

@jocay 大概率是浏览器版本问题，可以尝试升级到最新版chrome

@stayreal1994

这个问题，可以去 tf.js github 的 issue 里提

据我们所知，tf.js 正在进行基于 webgpu 的 backend 的开发，因为 webgpu 完全异步的架构，基本上是重构了整个 tf.js，大概率会有很多 API 或 用法上的区别，所以肯定不是简单 setBackEnd('webgpu') 就可以解决的，最好等他们发布官方版本后再尝试

另外，确实 WebGPU API 本身变化很大，好多功能还没有支持，像 timestamp-query 我不确定 chrome 是否加入了，目前应该是没有支持，即使加了参数也不行

例子
1.https://wonderlandengine.com/downloads/
2.figma

另外 wasm前身asm.js，figma突破性地用了这项技术。

老师，想获得该系列培训的PPT，在哪里可以下载到？

For my platform:
CPU: Intel i5 7200U
Mem: 8gb
GPU: Intel UHD 620
OS: Win10
Chrome: 100.0.4896.60（正式版本） （64 位）

Chrome
WebGL 20~ 70ms
writeBuffer 120~130 ms
mapAsync/unmap 70~90 ms

截图：

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我的平台运行WebGL绘制速度不稳定，也可能是我的电脑配置低影响的，不过通过对比，WebGPU确实比GL慢许多，兴许底层优化不够好么? 看来WebGPU的性能值得优化提升！

做过羊肉汤吗？GPUBindGroup 就是那包羊肉辅料，GPUBindGroupLayout 就是羊肉辅料的配方表。
这么比喻有点不妥，其实 bindGroup 主要负责传递到管线的资源的绑定，而 layout 对象是告诉管线进来的资源长啥样（资源的元数据）。

@webgpu 又看了看备注，那段改成“WebGL 诞生之初对压缩纹理的支持不太好，以致于后来用 extension 的方式加载压缩纹理让开发者有点不好受。现在 WebGPU 原生就支持，所以 WebGPU 在这方面还是考虑了历史经验的。”吧