توزيع العمل في تظليل الحساب WebGL: نظرة معمقة في تخصيص مؤشرات ترابط وحدة معالجة الرسومات

توفر تظليلات الحساب في WebGL طريقة قوية للاستفادة من إمكانيات المعالجة المتوازية لوحدة معالجة الرسومات لمهام الحوسبة للأغراض العامة (GPGPU) مباشرةً داخل متصفح الويب. يعد فهم كيفية توزيع العمل على مؤشرات ترابط وحدة معالجة الرسومات الفردية أمرًا بالغ الأهمية لكتابة نوى حسابية فعالة وعالية الأداء. تقدم هذه المقالة استكشافًا شاملاً لتوزيع العمل في تظليلات الحساب WebGL، وتغطي المفاهيم الأساسية واستراتيجيات تخصيص مؤشرات الترابط وتقنيات التحسين.

فهم نموذج تنفيذ تظليل الحساب

قبل الخوض في توزيع العمل، دعنا نضع أساسًا من خلال فهم نموذج تنفيذ تظليل الحساب في WebGL. هذا النموذج هرمي، ويتكون من عدة مكونات رئيسية:

• تظليل الحساب: البرنامج الذي يتم تنفيذه على وحدة معالجة الرسومات، ويحتوي على منطق للحساب المتوازي.
• مجموعة العمل: مجموعة من عناصر العمل التي يتم تنفيذها معًا ويمكنها مشاركة البيانات من خلال الذاكرة المحلية المشتركة. فكر في هذا على أنه فريق من العمال ينفذون جزءًا من المهمة الشاملة.
• عنصر العمل: مثيل فردي لتظليل الحساب، يمثل مؤشر ترابط GPU واحد. يقوم كل عنصر عمل بتنفيذ نفس رمز التظليل ولكن يعمل على بيانات مختلفة محتملة. هذا هو العامل الفردي في الفريق.
• معرف الاستدعاء العام: معرف فريد لكل عنصر عمل عبر إرسال الحساب بأكمله.
• معرف الاستدعاء المحلي: معرف فريد لكل عنصر عمل داخل مجموعة عمله.
• معرف مجموعة العمل: معرف فريد لكل مجموعة عمل في إرسال الحساب.

عند إرسال تظليل حساب، فإنك تحدد أبعاد شبكة مجموعة العمل. تحدد هذه الشبكة عدد مجموعات العمل التي سيتم إنشاؤها وعدد عناصر العمل التي ستحتوي عليها كل مجموعة عمل. على سبيل المثال، سيؤدي إرسال dispatchCompute(16, 8, 4) إلى إنشاء شبكة ثلاثية الأبعاد من مجموعات العمل بأبعاد 16 × 8 × 4. ثم يتم ملء كل مجموعة من مجموعات العمل هذه بعدد محدد مسبقًا من عناصر العمل.

تكوين حجم مجموعة العمل

يتم تحديد حجم مجموعة العمل في كود مصدر تظليل الحساب باستخدام مؤهل layout:

            layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;
            

              
                Copy
              
            
          

يحدد هذا الإعلان أن كل مجموعة عمل ستحتوي على 8 * 8 * 1 = 64 عنصر عمل. يجب أن تكون قيم local_size_x وlocal_size_y وlocal_size_z تعبيرات ثابتة وعادةً ما تكون قوى للرقم 2. يعتمد الحد الأقصى لحجم مجموعة العمل على الأجهزة ويمكن الاستعلام عنه باستخدام gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS). علاوة على ذلك، هناك قيود على الأبعاد الفردية لمجموعة العمل التي يمكن الاستعلام عنها باستخدام gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE) والتي تُرجع مصفوفة من ثلاثة أرقام تمثل الحجم الأقصى لأبعاد X و Y و Z على التوالي.

مثال: إيجاد الحد الأقصى لحجم مجموعة العمل

            const maxWorkGroupInvocations = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS);
const maxWorkGroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE);

console.log("Maximum workgroup invocations: ", maxWorkGroupInvocations);
console.log("Maximum workgroup size: ", maxWorkGroupSize); // Output: [1024, 1024, 64]

            

              
                Copy
              
            
          

يعد اختيار حجم مجموعة العمل المناسب أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق الأداء. قد لا تستخدم مجموعات العمل الأصغر توازي وحدة معالجة الرسومات بالكامل، بينما قد تتجاوز مجموعات العمل الأكبر قيود الأجهزة أو تؤدي إلى أنماط وصول غير فعالة للذاكرة. غالبًا ما يكون التجريب مطلوبًا لتحديد حجم مجموعة العمل الأمثل لنواة حسابية معينة والأجهزة المستهدفة. نقطة البداية الجيدة هي تجربة أحجام مجموعات العمل التي هي قوى للرقم اثنين (على سبيل المثال، 4، 8، 16، 32، 64) وتحليل تأثيرها على الأداء.

تخصيص مؤشرات ترابط وحدة معالجة الرسومات ومعرف الاستدعاء العام

عند إرسال تظليل حساب، فإن تطبيق WebGL مسؤول عن تخصيص كل عنصر عمل لمؤشر ترابط GPU معين. يتم تحديد كل عنصر عمل بشكل فريد من خلال معرف الاستدعاء العام، وهو متجه ثلاثي الأبعاد يمثل موضعه داخل شبكة إرسال الحساب بأكملها. يمكن الوصول إلى هذا المعرف داخل تظليل الحساب باستخدام متغير GLSL المدمج gl_GlobalInvocationID.

يتم حساب gl_GlobalInvocationID من gl_WorkGroupID وgl_LocalInvocationID باستخدام الصيغة التالية:

            gl_GlobalInvocationID = gl_WorkGroupID * gl_WorkGroupSize + gl_LocalInvocationID;
            

              
                Copy
              
            
          

حيث gl_WorkGroupSize هو حجم مجموعة العمل المحدد في مؤهل layout. تسلط هذه الصيغة الضوء على العلاقة بين شبكة مجموعة العمل وعناصر العمل الفردية. يتم تعيين معرف فريد لكل مجموعة عمل (gl_WorkGroupID)، ويتم تعيين معرف محلي فريد لكل عنصر عمل داخل مجموعة العمل هذه (gl_LocalInvocationID). ثم يتم حساب المعرف العام من خلال الجمع بين هذين المعرفين.

مثال: الوصول إلى معرف الاستدعاء العام

            #version 450

layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) buffer DataBuffer {
    float data[];
} outputData;

void main() {
    uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;
    outputData.data[index] = float(index);
}
            

              
                Copy
              
            
          

في هذا المثال، يحسب كل عنصر عمل فهرسه في المخزن المؤقت outputData باستخدام gl_GlobalInvocationID. هذا نمط شائع لتوزيع العمل عبر مجموعة بيانات كبيرة. السطر `uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;` أمر بالغ الأهمية. دعونا نقسمها: * `gl_GlobalInvocationID.x` يوفر الإحداثي x لعنصر العمل في الشبكة العالمية. * `gl_GlobalInvocationID.y` يوفر الإحداثي y لعنصر العمل في الشبكة العالمية. * `gl_NumWorkGroups.x` يوفر العدد الإجمالي لمجموعات العمل في البعد x. * `gl_WorkGroupSize.x` يوفر عدد عناصر العمل في البعد x لكل مجموعة عمل. تتيح هذه القيم معًا لكل عنصر عمل حساب فهرسه الفريد داخل مصفوفة بيانات الإخراج المسطحة. إذا كنت تعمل مع بنية بيانات ثلاثية الأبعاد، فستحتاج إلى دمج `gl_GlobalInvocationID.z` و`gl_NumWorkGroups.y` و`gl_WorkGroupSize.y` و`gl_NumWorkGroups.z` و`gl_WorkGroupSize.z` في حساب الفهرس أيضًا.

أنماط الوصول إلى الذاكرة والوصول الموحد إلى الذاكرة

يمكن أن تؤثر الطريقة التي تصل بها عناصر العمل إلى الذاكرة بشكل كبير على الأداء. من الناحية المثالية، يجب أن تصل عناصر العمل داخل مجموعة العمل إلى مواقع الذاكرة المتجاورة. يُعرف هذا باسم الوصول الموحد إلى الذاكرة، ويسمح لوحدة معالجة الرسومات بجلب البيانات بكفاءة في أجزاء كبيرة. عندما يكون الوصول إلى الذاكرة مبعثرًا أو غير متجاور، قد تحتاج وحدة معالجة الرسومات إلى إجراء معاملات ذاكرة أصغر متعددة، مما قد يؤدي إلى اختناقات في الأداء.

لتحقيق الوصول الموحد إلى الذاكرة، من المهم مراعاة تخطيط البيانات في الذاكرة والطريقة التي يتم بها تعيين عناصر العمل لعناصر البيانات بعناية. على سبيل المثال، عند معالجة صورة ثنائية الأبعاد، يمكن أن يؤدي تعيين عناصر العمل إلى وحدات البكسل المتجاورة في نفس الصف إلى الوصول الموحد إلى الذاكرة.

مثال: الوصول الموحد إلى الذاكرة لمعالجة الصور

            #version 450

layout (local_size_x = 16, local_size_y = 16, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) uniform sampler2D inputImage;
layout (binding = 1) writeonly uniform image2D outputImage;

void main() {
    ivec2 pixelCoord = ivec2(gl_GlobalInvocationID.xy);
    vec4 pixelColor = texture(inputImage, vec2(pixelCoord) / textureSize(inputImage, 0));

    // Perform some image processing operation (e.g., grayscale conversion)
    float gray = dot(pixelColor.rgb, vec3(0.299, 0.587, 0.114));
    vec4 outputColor = vec4(gray, gray, gray, pixelColor.a);

    imageStore(outputImage, pixelCoord, outputColor);
}
            

              
                Copy
              
            
          

في هذا المثال، يعالج كل عنصر عمل بكسل واحد في الصورة. نظرًا لأن حجم مجموعة العمل هو 16 × 16، فإن عناصر العمل المتجاورة في نفس مجموعة العمل ستعالج وحدات البكسل المتجاورة في نفس الصف. يعزز هذا الوصول الموحد إلى الذاكرة عند القراءة من inputImage والكتابة إلى outputImage.

ومع ذلك، ضع في اعتبارك ما سيحدث إذا قمت بتبديل بيانات الصورة، أو إذا قمت بالوصول إلى وحدات البكسل بترتيب عمود رئيسي بدلاً من ترتيب صف رئيسي. من المحتمل أن ترى انخفاضًا كبيرًا في الأداء حيث ستصل عناصر العمل المتجاورة إلى مواقع ذاكرة غير متجاورة.

الذاكرة المحلية المشتركة

الذاكرة المحلية المشتركة، والمعروفة أيضًا باسم الذاكرة المشتركة المحلية (LSM)، هي منطقة ذاكرة صغيرة وسريعة يتم مشاركتها بواسطة جميع عناصر العمل داخل مجموعة العمل. يمكن استخدامه لتحسين الأداء عن طريق تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر مؤقتًا أو عن طريق تسهيل الاتصال بين عناصر العمل داخل نفس مجموعة العمل. يتم تعريف الذاكرة المحلية المشتركة باستخدام الكلمة الأساسية shared في GLSL.

مثال: استخدام الذاكرة المحلية المشتركة لتقليل البيانات

            #version 450

layout (local_size_x = 64, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) buffer InputBuffer {
    float inputData[];
} inputBuffer;

layout (binding = 1) buffer OutputBuffer {
    float outputData[];
} outputBuffer;

shared float localSum[gl_WorkGroupSize.x];

void main() {
    uint localId = gl_LocalInvocationID.x;
    uint globalId = gl_GlobalInvocationID.x;

    localSum[localId] = inputBuffer.inputData[globalId];

    barrier(); // Wait for all work items to write to shared memory

    // Perform reduction within the workgroup
    for (uint i = gl_WorkGroupSize.x / 2; i > 0; i /= 2) {
        if (localId < i) {
            localSum[localId] += localSum[localId + i];
        }
        barrier(); // Wait for all work items to complete the reduction step
    }

    // Write the final sum to the output buffer
    if (localId == 0) {
        outputBuffer.outputData[gl_WorkGroupID.x] = localSum[0];
    }
}
            

              
                Copy