GPUDevice: createComputePipelineAsync()-Methode

Limited availability

This feature is not Baseline because it does not work in some of the most widely-used browsers.

Experimentell: Dies ist eine experimentelle Technologie
Überprüfen Sie die Browser-Kompatibilitätstabelle sorgfältig, bevor Sie diese produktiv verwenden.

Sicherer Kontext: Diese Funktion ist nur in sicheren Kontexten (HTTPS) in einigen oder allen unterstützenden Browsern verfügbar.

Hinweis: Dieses Feature ist verfügbar in Web Workers.

Die createComputePipelineAsync()-Methode der GPUDevice-Schnittstelle gibt ein Promise zurück, das mit einer GPUComputePipeline erfüllt wird. Diese kann die Berechnungsschaderstufe steuern und in einem GPUComputePassEncoder verwendet werden, sobald die Pipeline ohne Blockierung benutzbar ist.

Hinweis: Diese Methode sollte generell gegenüber GPUDevice.createComputePipeline() bevorzugt werden, wann immer möglich, da sie das Blockieren der GPU-Ausführung während der Pipeline-Kompilierung verhindert.

Syntax

js
createComputePipeline(descriptor)

Parameter

descriptor

Siehe die Definition des Deskriptors für die Methode GPUDevice.createComputePipeline().

Rückgabewert

Ein Promise, das mit einer GPUComputePipeline-Objektinstanz erfüllt wird, wenn die erstellte Pipeline ohne zusätzliche Verzögerung einsatzbereit ist.

Validierung

Falls die Erstellung der Pipeline fehlschlägt und die resultierende Pipeline dadurch ungültig wird, lehnt das zurückgegebene Promise mit einem GPUPipelineError ab:

  • Wenn dies auf einen internen Fehler zurückzuführen ist, wird der GPUPipelineError einen reason von "internal" haben.
  • Wenn dies auf einen Validierungsfehler zurückzuführen ist, wird der GPUPipelineError einen reason von "validation" haben.

Ein Validierungsfehler kann auftreten, wenn eine der folgenden Bedingungen falsch ist:

  • Die Arbeitsgruppenspeichergröße, die vom im compute-Eigenschaft referenzierten module verwendet wird, ist kleiner oder gleich dem maxComputeWorkgroupStorageSize-Limit des GPUDevice.
  • Das module verwendet eine Anzahl von Berechnungsaufrufen pro Arbeitsgruppe, die kleiner oder gleich dem maxComputeInvocationsPerWorkgroup-Limit des GPUDevice ist.
  • Die Arbeitsgruppengröße des module ist kleiner oder gleich dem entsprechenden maxComputeWorkgroupSizeX, maxComputeWorkgroupSizeY oder maxComputeWorkgroupSizeZ-Limit des GPUDevice.

Beispiele

Hinweis: Die WebGPU-Beispiele bieten viele weitere Beispiele.

Einfaches Beispiel

Das folgende Beispiel zeigt einen Prozess von:

js
async function init() {
  // ...

  const bindGroupLayout = device.createBindGroupLayout({
    entries: [
      {
        binding: 0,
        visibility: GPUShaderStage.COMPUTE,
        buffer: {
          type: "storage",
        },
      },
    ],
  });

  const computePipeline = await device.createComputePipelineAsync({
    layout: device.createPipelineLayout({
      bindGroupLayouts: [bindGroupLayout],
    }),
    compute: {
      module: shaderModule,
      entryPoint: "main",
    },
  });

  // ...
}

Spezifikationen

Specification
WebGPU
# dom-gpudevice-createcomputepipelineasync

Browser-Kompatibilität

BCD tables only load in the browser

Siehe auch