WebGPU作為下一代高效能繪圖與運算API，正積極推進標準化，並將人工智慧應用列為核心開發重點。其發展重點包括提升GPU執行緒通訊效率、最佳化矩陣運算、處理小型資料等，以滿足機器學習和推理場景的需求。同時，WebGPU也擴展了圖形渲染能力，提升了網頁技術整合，並計劃擴充WGSL，以滿足更廣泛的開發需求。WebGPU的標準化進度穩步推進，預計短期內達到W3C候選推薦階段，為網頁應用帶來更強大的運算能力和人工智慧應用前景。

🚀 **人工智慧應用成為WebGPU核心開發重點：** WebGPU工作小組將人工智慧應用列為未來發展重點，並積極開發Subgroups、Subgroup Matrices等功能，以提升GPU執行緒間通訊效率和矩陣運算能力，為機器學習和推理提供高效運算基礎。

💡 **提升資料處理效率：** Texel Buffers被提出用於處理小型資料，例如16位元和8位元資料，這對於影像處理演算法至關重要。UMA Buffer Mapping則縮短資料上傳過程的延遲，減少記憶體瓶頸，提升人工智慧計算效能。

🎨 **擴展圖形渲染能力：** WebGPU引入Bindless技術，突破資源使用限制，提供更靈活的著色器資源管理；Multi-draw Indirect和64-bit Atomics則擴展GPU驅動渲染能力，提供多元運算和繪圖解決方案。

🌐 **強化網頁技術整合：** WebGPU積極開發相容模式，提升在OpenGL ES 3.1裝置上的相容性，擴大應用範圍；並與WebXR深度整合，拓展虛擬實境和增強實境領域的應用；同時強化Canvas 2D效能和可用性，提升用戶體驗。

📝 **WGSL擴充計畫：** WebGPU小組提出WESL（WGSL Extended Shading Language）擴充計畫，期望藉由社群力量滿足更廣泛的開發需求。

WebGPU身負下一代高效能繪圖與運算API重任，吸引了企業與開發者的廣泛關注。由多家科技公司共組的WebGPU工作小組會議中，人工智慧應用技術被明確列為未來核心開發計畫重點。此行動不僅展現WebGPU在滿足現有需求上的技術支援，也顯示了其面對未來運算和人工智慧應用的前瞻應用性。WebGPU發展進度目前重點在於Milestone 0的推進工作，這是標準化過程中重要的一步，目的是要解決剩餘的技術問題，並為進入W3C候選推薦（Candidate Recommendation）作準備。要成為候選推薦，穩定性、跨平臺支援和智慧財產全保護皆需達到一定水準，根據與會成員的共識，目前進度顯示WebGPU所需條件預期能在短期內解決，標準化程序正穩步推進，WebGPU已非常接近W3C候選推薦階段。在最近的一次會議中，強調了人工智慧相關功能在WebGPU規範中的重要性，幾項技術被認為是人工智慧應用的重點發展方向。Subgroups和Subgroup Matrices為重要改進之一，這些功能將進一步提升GPU執行緒之間的本地通訊效率，並最佳化矩陣運算硬體的利用，替機器學習和推理場景提供高效的運算基礎。同時，Texel Buffers被提出作為處理小型資料，諸如16位元和8位元的解決方案，對於影像處理演算法特別重要。此外，UMA Buffer Mapping縮短資料上傳過程的同步與複製延遲，減少記憶體瓶頸，提升人工智慧計算效能。除了人工智慧功能，WebGPU小組也擴展圖形渲染的能力，Bindless技術突破目前資源使用的數量限制，使得著色器資源更加靈活，替實作大型場景資源管理提供技術基礎。同時Multi-draw Indirect和64-bit Atomics的引入，進一步擴展GPU驅動渲染的能力，提供多元運算和繪圖解決方案。WebGPU在網頁技術的整合也有所加強，包括相容模式的開發，提升WebGPU在只支援OpenGL ES 3.1裝置上的相容性，以擴大應用範圍。而與WebXR深度整合，使WebGPU在虛擬實境與增強實境領域也能發揮功能。還有，WebGPU也針對Canvas 2D效能和可用性強化，以解決用戶體驗方面的問題。WebGPU小組的會議也討論了WGSL（WebGPU Shading Language）擴充計畫，提出WESL（WGSL Extended Shading Language），並期望藉由社群的力量發展專案，滿足更廣泛的開發需求。