TL;DR
WebGPU は「ブラウザでネイティブに近いGPU機能（グラフィックス＋汎用計算）を使うための新しい標準API」です。W3C の勧告プロセスが進み、主要ブラウザ実装（Chromium 系 / Firefox / WebKit）が順次出揃いつつあり、ゲーム・可視化・ブラウザ内 ML（LLM 推論など）といった分野で急速に採用が進んでいます。
1. WebGPUとは？（ざっくり）
- 目的：Web 上でグラフィックスと汎用GPU計算（GPGPU）を効率的に利用できる低レベルAPI。設計は Vulkan / Metal / Direct3D12 に近く、WebGL の後継として位置付けられています。
- 特徴：よりモダンなパイプライン、明示的なリソース管理、サーバー／クライアント双方での計算利用（例：画像処理・物理シミュレーション・機械学習推論）に適します。
2. 仕様・シェーディング言語（WGSL）について
- 公式仕様（W3C） は Candidate Recommendation（勧告草案）段階にあり、API の主要な形は安定化しています（※実装差異は残る）。
- WGSL（WebGPU Shading Language）：WebGPU が標準で使うシェーダー言語。型安全性や移植性を考慮した言語設計で、プラットフォームごとの中間表現（SPIR-V 等）への変換ツール（Tint / Naga 等）も実用化されています。
3. ブラウザと実装状況（要チェック）
- 実装状況は急速に進展しています。Chrome / Edge（Chromium 系）は早期からサポート、Firefox は 2025 年中に主要プラットフォームで有効化が進み、Safari / WebKit も 2025 年にベータ→出荷フェーズへ移りました。ただし「全ブラウザで完全同一仕様が動く」わけではなく、プラットフォーム差（サポートする features / limits / validation エラーの挙動など）があります。必ず動作検証が必要です。
4. 代表的な実装・ライブラリ（エコシステム）
- Dawn：Chromium の WebGPU 実装の核（Google が開発）。ブラウザ側の実装で重要なプロジェクトです。
- wgpu（Rust）：WebGPU 仕様ベースのクロスプラットフォーム Rust API。ネイティブ環境と wasm（ブラウザ）で動作し、Deno / Firefox / ネイティブエンジンなどで使われます。
- Tint / Naga：WGSL と他シェーダ言語間のコンパイル・翻訳を担うツール群（Tint は Chromium/Dawn 関連、Naga は wgpu チーム由来）。これらは実装の互換性やパイプライン作成で重要です。
5. なにができる？ユースケース
- リッチな 3D レンダリング（ゲーム／ビジュアライゼーション） — WebGL より低レイヤで効率的。
- 汎用計算（GPGPU）：画像処理、物理シミュレーション、特徴量抽出など。
- ブラウザ内 ML（推論）：ONNX Runtime Web、TensorFlow.js の WebGPU バックエンド、WebLLM 等が WebGPU を利用してブラウザ内モデル推論を加速しています（サーバ不要で低遅延・プライバシー保護が可能）。
6. 最低限の始め方（短いコード例）
// feature detection
if (!navigator.gpu) {
throw new Error('WebGPU is not available on this browser/device.');
}
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
if (!adapter) throw new Error('No suitable GPU adapter found.');
const device = await adapter.requestDevice();
// canvas を webgpu 用に設定
const canvas = document.querySelector('canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
// 推奨フォーマットを取得（プラットフォーム最適値）
const format = navigator.gpu.getPreferredCanvasFormat();
// コンテキストを構成
context.configure({
device,
format,
});
最小の WGSL フラグメント例（色を返す）
// simple.wgsl
@fragment
fn fs_main() -> @location(0) vec4<f32> {
return vec4<f32>(0.2, 0.6, 1.0, 1.0);
}
7. 実務で気をつけるポイント（ベストプラクティス）
-
ブラウザ差分の検出：機能（
requiredFeatures）や limits（例：最大バッファサイズ）に差があるため、起動時にadapter.features/adapter.limitsを確認し、フォールバック経路を用意する。 - セキュリティと配布：WebGPU は強力なハードウェアアクセスを伴うため、ブラウザ側で厳格な validation が入ります（HTTPS 必須など）。公開サイトでの運用前にテストを徹底。
- 開発ツール／デバッグ：Shader のコンパイルエラーや WebGPU の validation エラーは環境依存で表現が異なる。開発時はローカルの Canary/Nightly/TP 版で検証することを推奨。
- WGSL を学ぶ：既存の GLSL/HLSL 資産がある場合でも、WGSL のパターン（型／メモリモデル）が違うため変換ツール（Tint / Naga）を使った検証が必要。
- パフォーマンスの落とし穴：GPU と CPU の間の転送（Buffer map/unmap, readback）は高コスト。頻繁な readback を避け、できるだけ GPU 上で完結する設計にする。
8. すぐ試せる学習リソース（実践向け）
- MDN の WebGPU ドキュメント（API リファレンスと小さな例）。
- W3C WebGPU specification（候補勧告ドキュメント）。
- WebGPU fundamentals / Observable のチュートリアル（「Triangle」等のハンズオン）。
- 実装リポジトリ：Dawn（Chromium 実装）および wgpu（Rust 実装）。
- ML に関心があるなら：ONNX Runtime Web（WebGPU EP）や WebLLM のリポジトリ／チュートリアルで「ブラウザ内推論」を試すと理解が早いです。
9. まとめ — いつ WebGPU を選ぶべきか？
- 採用を検討すべきケース：高パフォーマンスなブラウザUI（3D / 可視化）、大量データの並列処理（画像/信号処理）、ブラウザ内での機械学習推論（オフライン/プライバシー）など。
- まだ慎重にするケース：広いブラウザ互換性が必須で、すぐに全ユーザーへ同一挙動を保証したい場合（ブラウザ差を吸収する十分なフォールバックが必要）。
参考リンク
- MDN WebGPU API ドキュメント
- W3C WebGPU Specification (Draft)
- WebGPU Fundamentals
- Dawn (Google / Chromium WebGPU 実装)
- wgpu (Rust / cross-platform WebGPU implementation)
- ONNX Runtime Web (WebGPU EP)
- WebLLM (ブラウザ内 LLM 推論)