docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
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This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,172 @@
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id: wiki-2026-0508-timestamp-queries
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title: Timestamp Queries
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [GPU Timestamp Queries, WebGPU Timestamp]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [webgpu, profiling, gpu, performance]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: javascript
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framework: webgpu
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# Timestamp Queries
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## 매 한 줄
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> **"매 nanosecond-precision GPU timing"**. WebGPU `timestamp-query` feature 의 GPU command buffer 안 의 timestamp 의 record 의 pass-level / draw-level latency 의 measure. 매 CPU `performance.now()` 의 GPU work 의 invisible 의 problem 의 solve, 매 2026 production profiling 의 standard.
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## 매 핵심
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### 매 동작 원리
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- `timestamp` query type 의 query set 의 allocate.
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- `pass.writeTimestamp(querySet, index)` 의 command buffer 의 inject.
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- `commandEncoder.resolveQuerySet()` 의 GPU buffer 의 result 의 write.
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- `mapAsync(GPUMapMode.READ)` 의 CPU 의 read — 매 BigInt64Array 의 nanosecond.
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### 매 caveat
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- 매 feature flag 의 `requiredFeatures: ['timestamp-query']` 의 device 의 request 의 require.
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- 매 timestamp resolution 의 driver-dependent — 매 Chrome 의 100ns granularity 의 quantize (privacy).
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- 매 GPU clock 의 CPU clock 의 unsynced — 매 absolute time 의 X.
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- 매 query result 의 readback 의 1+ frame 의 lag — 매 real-time 의 X 의 best-effort.
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### 매 응용
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1. Render pass / compute pass 의 cost breakdown.
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2. Shader optimization 의 before/after 의 measure.
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3. Adaptive quality (timestamp 의 budget exceed 의 case 의 LOD drop).
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4. Production telemetry 의 GPU bottleneck 의 detect.
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## 💻 패턴
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### Request feature
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```javascript
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const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
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if (!adapter.features.has('timestamp-query')) {
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throw new Error('timestamp-query unsupported');
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}
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const device = await adapter.requestDevice({
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requiredFeatures: ['timestamp-query'],
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});
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```
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### Create query set + buffer
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```javascript
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const querySet = device.createQuerySet({ type: 'timestamp', count: 2 });
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const queryBuffer = device.createBuffer({
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size: 16, // 2 × u64
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usage: GPUBufferUsage.QUERY_RESOLVE | GPUBufferUsage.COPY_SRC,
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||||
});
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const readBuffer = device.createBuffer({
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size: 16,
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usage: GPUBufferUsage.MAP_READ | GPUBufferUsage.COPY_DST,
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});
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```
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### Inject into render pass
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```javascript
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const pass = encoder.beginRenderPass({
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colorAttachments: [...],
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timestampWrites: {
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querySet,
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beginningOfPassWriteIndex: 0,
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||||
endOfPassWriteIndex: 1,
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},
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});
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pass.setPipeline(...);
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pass.draw(...);
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pass.end();
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```
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### Resolve + readback
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```javascript
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encoder.resolveQuerySet(querySet, 0, 2, queryBuffer, 0);
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encoder.copyBufferToBuffer(queryBuffer, 0, readBuffer, 0, 16);
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device.queue.submit([encoder.finish()]);
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||||
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
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const times = new BigInt64Array(readBuffer.getMappedRange());
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const deltaNs = Number(times[1] - times[0]);
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||||
console.log(`Pass: ${(deltaNs / 1e6).toFixed(2)} ms`);
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readBuffer.unmap();
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```
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### Three.js helper (r170+)
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```javascript
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const renderer = new THREE.WebGPURenderer({ trackTimestamp: true });
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await renderer.init();
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||||
await renderer.renderAsync(scene, camera);
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||||
const renderTime = await renderer.resolveTimestampsAsync(THREE.TimestampQuery.RENDER);
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||||
console.log(`Render GPU: ${renderTime} ms`);
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```
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### Multiple pass labels
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```javascript
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||||
const querySet = device.createQuerySet({ type: 'timestamp', count: 6 });
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// pass A: index 0, 1
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// pass B: index 2, 3
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// pass C: index 4, 5
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// 매 single resolve 의 batch
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```
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### Ring buffer 의 frame-over-frame
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```javascript
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class GpuProfiler {
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||||
constructor(device, frames = 4) {
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||||
this.queries = Array.from({ length: frames }, () => ({
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||||
set: device.createQuerySet({ type: 'timestamp', count: 2 }),
|
||||
buf: device.createBuffer({ size: 16, usage: GPUBufferUsage.MAP_READ | GPUBufferUsage.COPY_DST }),
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||||
pending: false,
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||||
}));
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||||
this.frame = 0;
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}
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||||
acquire() {
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||||
const slot = this.queries[this.frame % this.queries.length];
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||||
this.frame++;
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return slot;
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}
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}
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Coarse CPU+GPU 의 frame time | `performance.now()` + `requestAnimationFrame` |
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| Per-pass GPU breakdown | timestamp-query |
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| Shader instruction-level | Chrome WebGPU Inspector / RenderDoc |
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| Production telemetry | timestamp-query + sampling (1% session) |
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| WebGL fallback | EXT_disjoint_timer_query (degraded, deprecated) |
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**기본값**: 매 WebGPU app 의 production 의 ring-buffered timestamp-query — 매 1-frame lag 의 accept.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[WebGPU]]
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- Adjacent: [[performance.now]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 GPU bottleneck 의 suspect, 매 pass-level cost 의 attribute 의 want.
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**언제 X**: 매 CPU-bound problem (e.g. JS hot loop) — 매 DevTools profiler 의 use.
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## ❌ 안티패턴
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- **Sync `mapAsync` await 의 매 frame**: 매 pipeline stall — 매 ring buffer 의 use.
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- **Single timestamp 의 absolute time 의 interpret**: 매 GPU clock 의 CPU 의 unsync.
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- **100ns 의 below 의 reliance**: 매 browser 의 quantize — 매 noise.
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- **Feature 의 unrequest 의 use**: 매 `device.createQuerySet` 의 throw.
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- **Profiler 의 production 의 always-on**: 매 overhead minor 의 X 의 budget — 매 sample.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (W3C WebGPU spec §22 Queries, Chrome WebGPU release notes).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — query set, ring buffer, Three.js integration |
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Reference in New Issue
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