Webgl와 Webgpu의 개념 및 차이를 알아보자

웹 개발자라면 누구나 한 번쯤은 3D 그래픽스나 복잡한 시각화를 구현해야 하는 상황에 직면합니다.
지금까지 WebGL이 웹에서 고성능 그래픽스를 구현하는 표준이었다면, 이제는 WebGPU라는 새로운 선택지가 등장했습니다.

이 글에서는 WebGL과 WebGPU의 핵심 차이점을 분석하고, 각각의 장단점을 살펴보겠습니다.
또한 실제 개발 현장에서 어떤 기술을 선택해야 할지에 대한 실용적인 가이드를 제공합니다.

WebGL이란 무엇인가?

WebGL(Web Graphics Library)은 2011년경 처음 등장한 JavaScript API로, 웹 브라우저에서 고성능 3D 및 2D 그래픽스를 렌더링할 수 있게 해줍니다. OpenGL ES 2.0을 기반으로 하여 GPU의 성능을 직접 활용할 수 있다는 점이 혁신적이었죠.

WebGL의 가장 큰 강점은 폭넓은 브라우저 지원입니다.
Chrome 9(2011년), Firefox 4(2011년), Safari 5.1(2011년) 버전부터 지원되기 시작했으며, 현재는 거의 모든 모던 브라우저에서 안정적으로 동작합니다.

하지만 WebGL에는 몇 가지 한계가 있습니다:

복잡한 상태 관리: 전역 상태가 많아 라이브러리 작성이 어려움
동기식 API: 비동기 처리가 제한적
제한적인 GPU 활용: 최신 GPU 기능을 충분히 활용하지 못함

WebGPU: 차세대 웹 그래픽스 API

WebGPU는 WebGL의 후속 기술로, 현대적인 GPU 아키텍처에 최적화된 API입니다.
단순히 그래픽스 렌더링뿐만 아니라 범용 GPU 컴퓨팅(GPGPU)까지 지원하는 것이 특징입니다.

WebGPU가 해결하고자 하는 주요 문제들은 다음과 같습니다:

WebGL의 복잡한 상태 관리 문제
현대 GPU의 성능을 충분히 활용하지 못하는 문제
컴퓨트 셰이더 지원 부재

Mozilla 문서에 따르면, WebGPU는 "현대 GPU와의 호환성 향상, 범용 GPU 컴퓨팅 지원, 더 빠른 연산, 고급 GPU 기능 접근"라고 설명합니다.

핵심 차이점 분석

API 설계 철학의 차이

WebGL의 상태 기반 설계
WebGL은 OpenGL의 전통을 이어받아 전역 상태를 광범위하게 사용합니다.
이는 간단한 애플리케이션에서는 직관적이지만, 복잡한 애플리케이션이나 라이브러리를 만들 때는 상태 관리가 어려워집니다.

WebGPU의 스테이트리스 설계
WebGPU는 파이프라인(pipeline) 개념을 도입하여 렌더링 상태를 캡슐화합니다.
이로 인해 개발자가 추적해야 할 상태의 양이 크게 줄어들었습니다.

// WebGPU 파이프라인 예시
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {module: shaderModule,entryPoint: 'vertex_main',
  },
  fragment: {module: shaderModule,entryPoint: 'fragment_main',
  },
  primitive: {topology: 'triangle-list',
  },
  // 모든 렌더링 상태가 하나의 객체에 캡슐화됨
});

셰이딩 언어의 진화

WebGL: GLSL(OpenGL Shading Language) 사용
WebGPU: WGSL(WebGPU Shading Language) 사용

WGSL은 최신 GPU 아키텍처에 최적화되어 설계되었으며, 더 직관적이고 안전한 문법을 제공합니다.

비동기 처리의 혁신

WebGPU는 완전히 비동기식으로 설계되었습니다.
이는 메인 스레드를 블로킹하지 않고 GPU 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

// WebGPU의 비동기 디바이스 초기화
async function initWebGPU() {
  if (!navigator.gpu) {throw Error("WebGPU가 지원되지 않습니다.");
  }

  const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
  if (!adapter) {throw Error("WebGPU 어댑터를 요청할 수 없습니다.");
  }

  const device = await adapter.requestDevice();
  return device;
}

컴퓨트 셰이더 지원

WebGPU의 가장 큰 혁신 중 하나는 컴퓨트 셰이더의 네이티브 지원입니다.
이를 통해 그래픽스 렌더링 외에도 다양한 범용 컴퓨팅 작업을 GPU에서 수행할 수 있습니다.

활용 예시는 다음과 같습니다:

물리 시뮬레이션
이미지 처리
머신러닝 추론
대용량 데이터 처리

향상된 오류 처리

WebGPU는 API에서 반환되는 모든 메시지에 대해 호출 스택을 제공합니다.
또한 각 WebGPU 객체에 커스텀 라벨을 지정할 수 있어 디버깅이 훨씬 수월해졌습니다.

성능 비교 분석

이론적 성능 우위

WebGPU는 다음과 같은 이유로 이론적으로 더 나은 성능을 제공합니다:

낮은 CPU 오버헤드: 파이프라인 기반 설계로 상태 변경 비용 감소
현대 GPU 기능 활용: 최신 GPU 아키텍처에 최적화된 설계
비동기 처리: 메인 스레드 블로킹 최소화

실제 성능 테스트 결과

하지만 실제 성능 테스트에서는 흥미로운 결과가 나왔습니다.
Babylon.js 커뮤니티의 보고에 따르면:

“WebGL이 WebGPU 엔진보다 눈에 띄게 더 나은 성능을 보였습니다.
특히 GPU 파티클이 많은 장면에서 WebGL이 압도적으로 우수했습니다.”

구체적인 수치:

WebGPU: 85~90 FPS
WebGL: 144 FPS 유지

이는 WebGPU가 아직 초기 단계이며, 드라이버 최적화와 구현 성숙도 면에서 개선이 필요함을 보여줍니다.

성능 최적화 방법

WebGPU에서 최적의 성능을 얻으려면 다음을 고려하세요:

렌더 번들(Render Bundles) 활용
고급 최적화 기법 적용
적절한 메모리 관리 수행

현재로서는 WebGPU의 성능 잠재력을 완전히 끌어내기 위해 더 많은 학습과 경험이 필요합니다.

브라우저 지원 현황

WebGL 브라우저 지원

WebGL은 거의 모든 브라우저에서 완전하게 지원됩니다:

데스크톱: Chrome, Firefox, Safari, Edge 모두 완전 지원
모바일: iOS Safari, Chrome Mobile, Samsung Internet 모두 지원
안정성: 10년 이상의 검증된 안정성

WebGPU 브라우저 지원

WebGPU는 아직 제한적인 지원 상황입니다 (2023년 11월 기준):

Chrome/Edge: ChromeOS, macOS, Windows에서 부분 지원
Firefox: Windows에서만 플래그 활성화 필요
Safari: 아직 실험적 지원

완전한 지원은 다음과 같습니다:

Safari 26 → 2025년 9월 15일 예정
Chrome Android 121 → 2024년 1월 23일
Samsung Internet 25 → 2024년 4월 24일

실무 적용 가이드

WebGL을 선택해야 하는 경우

넓은 브라우저 호환성이 필요한 프로젝트
검증된 생태계와 라이브러리를 활용해야 하는 경우
빠른 개발과 안정성이 우선인 프로젝트

WebGPU를 고려해야 하는 경우

컴퓨트 셰이더가 필요한 프로젝트
최신 GPU 성능을 최대한 활용해야 하는 경우
미래 지향적인 기술 스택을 구축하려는 경우

하이브리드 접근법

현실적인 해결책은 점진적 향상(Progressive Enhancement) 접근법입니다.

async function initGraphicsAPI() {
  if (navigator.gpu) {try {  const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();  if (adapter) {    return await initWebGPU(adapter);  }} catch (error) {  console.warn('WebGPU 초기화 실패, WebGL로 대체:', error);}
  }

  // WebGL 폴백
  return initWebGL();
}

학습 리소스와 커뮤니티

WebGL 학습 자료

WebGL Fundamentals: 가장 포괄적인 WebGL 튜토리얼
Three.js: WebGL을 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리
Babylon.js: 3D 엔진으로 WebGL 추상화 제공

WebGPU 학습 자료

MDN WebGPU 문서: 공식 API 레퍼런스
WebGPU Samples: Google 제공 예제 코드
WGSL 사양: 셰이딩 언어 학습 자료

미래 전망과 개발 트렌드

웹 그래픽스의 진화 방향

WebGPU는 단순한 WebGL의 대체재가 아니라,
웹 플랫폼의 컴퓨팅 능력을 확장하는 핵심 기술입니다.

특히 다음 분야에서 큰 변화를 일으킬 것으로 기대됩니다:

웹 기반 머신러닝 — TensorFlow.js와의 통합
실시간 시뮬레이션 — 물리·유체 역학 등
고급 시각화 — 과학 데이터, 의료 영상 등