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
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
einenreason
von"internal"
haben. - Wenn dies auf einen Validierungsfehler zurückzuführen ist, wird der
GPUPipelineError
einenreason
von"validation"
haben.
Ein Validierungsfehler kann auftreten, wenn eine der folgenden Bedingungen falsch ist:
- Die Arbeitsgruppenspeichergröße, die vom im
compute
-Eigenschaft referenziertenmodule
verwendet wird, ist kleiner oder gleich demmaxComputeWorkgroupStorageSize
-Limit desGPUDevice
. - Das
module
verwendet eine Anzahl von Berechnungsaufrufen pro Arbeitsgruppe, die kleiner oder gleich demmaxComputeInvocationsPerWorkgroup
-Limit desGPUDevice
ist. - Die Arbeitsgruppengröße des
module
ist kleiner oder gleich dem entsprechendenmaxComputeWorkgroupSizeX
,maxComputeWorkgroupSizeY
odermaxComputeWorkgroupSizeZ
-Limit desGPUDevice
.
Beispiele
Hinweis: Die WebGPU-Beispiele bieten viele weitere Beispiele.
Einfaches Beispiel
Das folgende Beispiel zeigt einen Prozess von:
- Erstellen eines Bind-Grup-Layouts mit
GPUDevice.createBindGroupLayout()
. - Einfügen des
bindGroupLayout
inGPUDevice.createPipelineLayout()
, um einGPUPipelineLayout
zu erstellen. - Verwenden dieses Wertes sofort in einem
createComputePipelineAsync()
-Aufruf, um eineGPUComputePipeline
zu erstellen.
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
- Die WebGPU API