Sự phát triển của đặc tả WebGPU đã làm dấy lên những cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng, đặc biệt là về các giới hạn hiệu năng và hỗ trợ nền tảng. Mặc dù công nghệ này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa đồ họa và tính toán web, các nhà phát triển đang phải đối mặt với những hạn chế hiện tại và háo hức chờ đợi những tính năng quan trọng có thể mất nhiều năm để triển khai.
Các ưu tiên phát triển hiện tại:
- Đạt được trạng thái đề xuất ứng cử viên W3C
- Triển khai chế độ tương thích để hỗ trợ nhiều thiết bị hơn
- Tích hợp WebXR
- Cải thiện khả năng tương tác với Canvas2D
- Phát triển công cụ và thư viện WGSL
Nút thắt Bindless
Một trong những mối quan tâm cấp thiết nhất của các nhà phát triển là việc WebGPU hiện thiếu hỗ trợ bindless texture. Giới hạn này ảnh hưởng đáng kể đến hiệu năng bằng cách buộc phải thay đổi trạng thái thường xuyên và áp đặt các giới hạn texture hạn chế. Cộng đồng đã chỉ ra rằng điều này đặc biệt ảnh hưởng đến các kỹ thuật render hiện đại và phát triển game. Mặc dù có các giải pháp thay thế như texture atlasing, những giải pháp này được xem là lỗi thời và không đáp ứng được nhu cầu hiện tại của ngành. Lộ trình của Google cho thấy hỗ trợ bindless có thể sẽ không xuất hiện cho đến tháng 12 năm 2026, gây lo ngại cho các nhà phát triển về khả năng ứng dụng lâu dài cho các ứng dụng đòi hỏi hiệu năng cao.
Các tính năng sắp ra mắt quan trọng của WebGPU:
- Các nhóm phụ và ma trận nhóm phụ cho AI
- Bộ đệm texel để lưu trữ dữ liệu hiệu quả
- Ánh xạ bộ đệm UMA để cải thiện hiệu suất tải lên
- Hỗ trợ bindless (dự kiến vào tháng 12/2026)
- Multi-draw Indirect cho kết xuất điều khiển bởi GPU
- Atomic 64-bit cho phần mềm rasterization
Hỗ trợ nền tảng và Công cụ đo hiệu năng
Hỗ trợ Linux vẫn là một điểm yếu đáng kể, với nhiều người dùng thắc mắc khi nào WebGPU sẽ có sẵn mà không cần các cờ đặc biệt. Việc thiếu các công cụ đo hiệu năng toàn diện cũng nổi lên như một vấn đề quan trọng. Mặc dù các truy vấn timestamp cơ bản đã có sẵn, các nhà phát triển đang tìm kiếm các khả năng đo hiệu năng tinh vi hơn để tối ưu hóa code của họ một cách hiệu quả. Hiện tại, các nhà phát triển phải dựa vào các công cụ đặc thù của nhà cung cấp như NSight, RGP, hoặc PIX để phân tích hiệu năng chi tiết.
Ứng dụng thực tế và Trường hợp sử dụng
Bất chấp những hạn chế hiện tại, WebGPU đang tìm thấy các ứng dụng thực tế ngoài gaming. Google Maps là một ví dụ điển hình, có khả năng trở thành ứng dụng WebGPU lớn nhất khi chuyển đổi từ WebGL. Công nghệ này cũng đang cho phép các trình chỉnh sửa video trên trình duyệt, ứng dụng AI và công cụ trực quan hóa dữ liệu. Tuy nhiên, cộng đồng vẫn còn chia rẽ về việc liệu chạy các ứng dụng đòi hỏi nhiều tính toán trên trình duyệt có phải là cách tiếp cận đúng đắn hay không, với những lo ngại về việc sử dụng tài nguyên và bảo mật.
Thách thức hệ sinh thái phát triển
Mối quan hệ giữa WebGPU và các framework phát triển khác nhau, đặc biệt là trong hệ sinh thái Rust, đã cho thấy những động thái thú vị. Trong khi một số dự án như Bevy đang tích cực áp dụng WebGPU, những dự án khác phải đối mặt với thách thức trong việc thích ứng với những hạn chế của nó. Cách tiếp cận thận trọng của đặc tả để duy trì khả năng tương thích với các thiết bị di động cũ đã dẫn đến một số mâu thuẫn với các nhà phát triển nhắm đến các ứng dụng hiệu năng cao.
Tương lai của WebGPU có vẻ đầy hứa hẹn nhưng phức tạp, với nhu cầu cân bằng khả năng tương thích rộng rãi với các tính năng nâng cao mà các nhà phát triển ngày càng đòi hỏi. Khi đặc tả tiến tới trạng thái đề xuất ứng viên tại W3C, sự tập trung của cộng đồng vào tối ưu hóa hiệu năng và triển khai tính năng có thể sẽ định hình đáng kể sự phát triển của nó.
Nguồn tham khảo: What's next for WebGPU