WebGPU · 26 Workgroup 크기 실험
단계: 복구·측정·통합 프로젝트 · 편집 가능한 예제 · 저장 ID: webgpu-step-26
목표와 학습 후 역량
- 한도 안에서 커널 구성을 비교한다.
- 정확성을 유지하며 비용을 측정한다.
선수 지식
25단위 결과물과 기록을 이어 사용합니다. Workgroup 크기 실험 실험에 앞서 이전 입력과 기준 출력을 보관합니다.
핵심 개념과 설명
구성 제약
workgroup 크기는 장치 한도와 shader 선언을 함께 만족해야 합니다. 크기가 커질수록 항상 빨라지는 것은 아닙니다.
공정 비교
같은 입력·같은 연산·같은 readback 정책으로 비교해야 합니다. 커널 구성을 바꾸면서 알고리즘까지 바꾸면 원인을 분리하기 어렵습니다.
실습 준비
예제 화면의 실행 범위 안내를 먼저 확인하세요. 다음은 과제를 별도 프로젝트로 확장할 때의 준비 환경입니다. 별도 localhost 또는 HTTPS 프로젝트에서 직접 구현하는 문서 안내 실습입니다. secure context, navigator.gpu, adapter 요청 결과를 확인하고 미지원 안내를 제공합니다. device.lost 처리와 자원 해제를 유지합니다.
연결된 예제는 출발점입니다. 아래 과제 전체가 완성된 코드는 아니며, 예제의 지원 범위를 넘는 작업은 별도 프로젝트에서 수행하세요.
실습 과제
- tuning.js에 32·64·128 lane kernel 변형을 준비하고 limits를 검사하세요.
- N=1003의 동일 입력을 각 구성에서 실행하세요.
- 정확성 확인 후 전체 지연 다섯 회와 지원 구성 목록을 저장하세요.
관찰할 변수
| 변수 | 기준 조건 | 바꿀 조건 | 예상할 변화·검증 가설 |
|---|---|---|---|
| workgroup 크기 | 64 | 32와 128 | 실행 효율은 장치에 따라 달라지며 모든 구성의 결과는 같아야 한다고 예상합니다. |
표의 예상은 측정 결과가 아닙니다. 한 번에 한 조건만 바꾸고 실제 결과가 다르면 원인을 기록하세요.
완료 조건
- 세 구성의 마지막 원소까지 CPU 기준을 통과한다.
- 미지원 구성은 실행하지 않고 사유를 기록한다.
자가 점검
- 큰 workgroup이 공유 메모리 사용량에 어떤 영향을 주나요?
- 한 장치의 최적값을 기본값으로 고정해도 되나요?
공식 참고
연결된 예제와 실행 범위
실제 WebGPU/WGSL 실행. HTTPS/localhost와 지원 adapter 필요; 미지원 환경에는 사유를 표시하며 CPU 결과를 GPU로 대체하지 않습니다.
원본 코드·기록은 자동으로 덮어쓰지 않습니다. 기존 예제를 초기화할 때도 필기는 유지됩니다.
다음 학습
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