GPUComputePassEncoder: dispatchWorkgroups() Methode

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Die dispatchWorkgroups()-Methode der GPUComputePassEncoder-Schnittstelle dispatcht ein spezifisches Raster von Arbeitsgruppen, um die Arbeit auszuführen, die vom aktuellen GPUComputePipeline (d.h. festgelegt durch GPUComputePassEncoder.setPipeline()) erledigt wird.

In diesem Artikel

Syntax

js
dispatchWorkgroups(workgroupCountX)
dispatchWorkgroups(workgroupCountX, workgroupCountY)
dispatchWorkgroups(workgroupCountX, workgroupCountY, workgroupCountZ)

Parameter

workgroupCountX

Die X-Dimension des Rasters der zu dispatchenden Arbeitsgruppen.

workgroupCountY Optional

Die Y-Dimension des Rasters der zu dispatchenden Arbeitsgruppen. Wird dieser Parameter weggelassen, ist der Standardwert für workgroupCountY 1.

workgroupCountZ Optional

Die Z-Dimension des Rasters der zu dispatchenden Arbeitsgruppen. Wird dieser Parameter weggelassen, ist der Standardwert für workgroupCountZ 1.

Hinweis: Die an dispatchWorkgroups() und GPUComputePassEncoder.dispatchWorkgroupsIndirect() übergebenen X-, Y- und Z-Dimensionswerte entsprechen der Anzahl der zu dispatchenden Arbeitsgruppen pro Dimension, nicht der Anzahl der Shader-Aufrufe, die über jede Dimension ausgeführt werden sollen. Dies entspricht dem Verhalten moderner nativer GPU-APIs, unterscheidet sich jedoch vom Verhalten von OpenCL. Das bedeutet, wenn ein GPUShaderModule einen Einstiegspunkt mit @workgroup_size(4, 4) definiert und die Arbeit mit dem Aufruf passEncoder.dispatchWorkgroups(8, 8); dispatcht wird, wird der Einstiegspunkt insgesamt 1024 Mal aufgerufen — Es wird eine 4 x 4 Arbeitsgruppe 8 Mal entlang beider Achsen X und Y dispatcht. 4 * 4 * 8 * 8 = 1024.

Rückgabewert

Keiner (Undefined).

Validierung

Die folgenden Kriterien müssen erfüllt sein, wenn dispatchWorkgroups() aufgerufen wird. Andernfalls wird ein GPUValidationError generiert und der GPUComputePassEncoder wird ungültig:

workgroupCountX, workgroupCountY und workgroupCountZ müssen alle kleiner oder gleich dem maxComputeWorkgroupsPerDimension Limit des GPUDevice sein.

Beispiele

In unserem Grundlegenden Compute-Demo werden mehrere Befehle über einen GPUCommandEncoder aufgezeichnet. Die meisten dieser Befehle stammen vom GPUComputePassEncoder, der über beginComputePass() erstellt wurde.

Am Anfang des Codes setzen wir eine globale Puffergröße von 1000. Beachten Sie auch, dass die Arbeitsgruppengröße im Shader auf 64 gesetzt ist.

js
const BUFFER_SIZE = 1000;

// Compute shader
const shader = `
@group(0) @binding(0)
var<storage, read_write> output: array<f32>;

@compute @workgroup_size(64)

...

`;

Später im Code wird der dispatchWorkgroups()-Parameter workgroupCountX basierend auf der globalen Puffergröße und der Arbeitsgruppengröße des Shaders festgelegt.

js
// …

// Create GPUCommandEncoder to encode commands to issue to the GPU
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();

// Initiate compute pass
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();

// Issue commands
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(Math.ceil(BUFFER_SIZE / 64));

// End the render pass
passEncoder.end();

// Copy output buffer to staging buffer
commandEncoder.copyBufferToBuffer(
  output,
  0, // Source offset
  stagingBuffer,
  0, // Destination offset
  BUFFER_SIZE,
);

// End frame by passing array of command buffers to command queue for execution
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// …

Die WebGPU API

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