Структура за ускорение на WebGL Raytracing: Организация на пространствените данни за глобални 3D приложения

Raytracing е мощна техника за рендиране, която симулира начина, по който светлината се държи в реалния свят. Тя произвежда фотореалистични изображения, като проследява пътя на светлинните лъчи през сцената. Въпреки че raytracing предлага превъзходно визуално качество, той е изчислително интензивен. За да се постигнат кадрови честоти в реално време или интерактивни кадрови честоти, особено в приложения на WebGL, базирани на браузър, структурите за ускорение са от съществено значение. Тази статия разглежда основните концепции на структурите за ускорение, използвани в WebGL raytracing, фокусирайки се върху организацията на пространствените данни и нейното въздействие върху производителността.

Необходимостта от структури за ускорение

Без структури за ускорение, raytracing включва пресичане на всеки лъч с всеки обект в сцената. Този брутален подход води до сложност O(n) за всеки лъч, където 'n' е броят на примитивите (триъгълници, сфери и т.н.) в сцената. За сложни сцени с милиони примитиви това става непосилно скъпо.

Структурите за ускорение смекчават този проблем, като организират геометрията на сцената по начин, който ни позволява бързо да отхвърлим големи части от сцената, които е малко вероятно да бъдат пресечени от даден лъч. Те намаляват броя на тестовете за пресичане на лъч-примитив, драстично подобрявайки производителността на рендирането. Представете си, че търсите конкретна книга в библиотека. Без индекс (структура за ускорение) ще трябва да проверите всяка книга на всеки рафт. Индексът ви позволява бързо да намерите съответния раздел и да намерите книгата ефективно. Структурите за ускорение служат за подобна цел в raytracing.

Общи структури за ускорение

Няколко типа структури за ускорение обикновено се използват в raytracing. Най-разпространеният е Bounding Volume Hierarchy (BVH), но други като k-d дървета и униформни мрежи също се използват. Тази статия се фокусира върху BVH заради тяхната гъвкавост и ефективност при работа с различни сцени.

Bounding Volume Hierarchy (BVH)

BVH е структура от данни, подобна на дърво, където всеки възел представлява ограничаващ обем, който обхваща набор от примитиви. Коренният възел обхваща цялата сцена, а всеки вътрешен възел обхваща подмножество от геометрията на сцената. Листовите възли съдържат препратки към действителните примитиви (напр. триъгълници).

Основният принцип на BVH е да тества лъч срещу граничния обем на възела. Ако лъчът не пресича граничния обем, тогава той не може да пресече нито един от примитивите, съдържащи се в този възел, и можем да пропуснем обхождането на поддървото. Ако лъчът пресича граничния обем, ние рекурсивно обхождаме дъщерните възли, докато достигнем листовите възли, където извършваме тестове за пресичане на лъч-примитив.

Създаване на BVH:

Създаването на BVH е решаваща стъпка, която значително влияе върху неговата производителност. Добре конструираният BVH минимизира броя на тестовете за пресичане на лъч-ограничаващ обем. Има два основни подхода за създаване на BVH: отгоре надолу и отдолу нагоре.

• Създаване отгоре надолу: Този подход започва с коренния възел и го разделя рекурсивно, докато бъдат изпълнени определени критерии за прекратяване. Процесът на подразделяне обикновено включва избор на разделяща равнина, която разделя примитивите на две групи. Изборът на разделящата равнина е критичен. Общите стратегии включват:
• Spatial Median Split: Разделя примитивите въз основа на тяхната пространствена позиция по дадена ос (напр. X, Y или Z). Това е прост и бърз метод, но не винаги може да доведе до балансирани дървета.
• Object Median Split: Разделя примитивите въз основа на медианата на техните центроиди. Това често дава по-добре балансирани дървета от разделянето на пространствената медиана.
• Surface Area Heuristic (SAH): Това е по-сложен подход, който оценява цената на обхождането на дървото въз основа на площта на повърхността на ограничаващите обеми. SAH има за цел да минимизира очакваната цена на обхождане, като избере разделящата равнина, която води до най-ниската обща цена. SAH обикновено произвежда най-ефективните BVH, но също така е най-скъпата за изграждане.
• Създаване отдолу нагоре: Този подход започва с отделни примитиви като листови възли и итеративно ги слива в по-големи ограничаващи обеми, докато не се формира един корен възел. Това е по-рядко срещано за raytracing BVH, но може да бъде полезно в динамични сцени, където геометрията се променя често.

Критерии за прекратяване:

Процесът на подразделяне продължава, докато не бъде изпълнен критерий за прекратяване. Общите критерии за прекратяване включват:

• Максимална дълбочина на дървото: Ограничава дълбочината на дървото, за да се предотврати прекомерно използване на паметта или натоварване при обхождане.
• Минимален брой примитиви на възел: Спира подразделянето на възел, когато съдържа малък брой примитиви. Типична стойност е 1-4 примитива.
• Праг на цена: Спира подразделянето на възел, когато прогнозната цена на допълнителното подразделяване надвишава определен праг.

Обхождане на BVH:

Алгоритъмът за обхождане на BVH е рекурсивен процес, който ефективно определя кои примитиви в сцената се пресичат от даден лъч. Алгоритъмът започва от коренния възел и протича както следва:

1. Тествайте лъча срещу граничния обем на текущия възел.
2. Ако лъчът не пресича граничния обем, обхождането спира за този възел и неговото поддърво.
3. Ако лъчът пресича граничния обем, алгоритъмът рекурсивно обхожда дъщерните възли.
4. Когато бъде достигнат листен възел, алгоритъмът извършва тестове за пресичане на лъч-примитив за всеки примитив, съдържащ се в листения възел.

Техники за организация на пространствени данни

Начинът, по който данните са организирани в структурата за ускорение, значително влияе върху нейната производителност. Използват се няколко техники за оптимизиране на организацията на пространствените данни:

Ограничаваща плътност на обема

По-плътните ограничаващи обеми намаляват вероятността от фалшиви положителни резултати по време на тестове за пресичане на лъч-ограничаващ обем. Плътен граничен обем плътно пасва на затворената геометрия, минимизирайки празното пространство около нея. Общите типове гранични обеми включват:

• Ограничаващи кутии, подравнени по ос (AABB): AABB са най-често срещаният тип граничен обем поради тяхната простота и ефективност. Те се дефинират от техните минимални и максимални координати по всяка ос. AABB са лесни за конструиране и пресичане с лъчи.
• Ориентирани гранични кутии (OBB): OBB са по-плътно прилягащи от AABB, особено за обекти, които не са подравнени с координатните оси. Въпреки това, OBB са по-скъпи за конструиране и пресичане с лъчи.
• Сфери: Сферите са лесни за конструиране и пресичане с лъчи, но може да не са подходящи за всички видове геометрия.

Изборът на подходящ тип граничен обем зависи от конкретното приложение и компромиса между плътност и производителност.

Подреждане на възли и оформление на паметта

Редът, в който възлите са съхранени в паметта, може значително да повлияе на кохерентността на кеша и производителността на обхождането. Съхраняването на възли, които е вероятно да бъдат достъпни заедно в съседни местоположения в паметта, може да подобри използването на кеша и да намали латентността при достъп до паметта.

Общите техники за подреждане на възли включват:

• Подреждане по дълбочина: Възлите се съхраняват в реда, в който са посетени по време на обхождане на дървото по дълбочина. Този подход може да подобри кохерентността на кеша за лъчи, които преминават по дълъг път през дървото.
• Подреждане по ширина: Възлите се съхраняват в реда, в който са посетени по време на обхождане на дървото по ширина. Този подход може да подобри кохерентността на кеша за лъчи, които пресичат голям брой възли на същото ниво на дървото.
• Линеаризация: BVH се линеаризира в плосък масив, често с помощта на код на Morton или подобна крива, запълваща пространството. Това може да подобри кохерентността на кеша и да даде възможност за ефективно обхождане на GPU.

Оптималната техника за подреждане на възли зависи от конкретната хардуерна архитектура и характеристиките на сцената.

Подреждане на примитиви

Редът, в който примитивите са съхранени в листовите възли, също може да повлияе на производителността. Групирането на пространствено кохерентни примитиви може да подобри кохерентността на кеша и да намали броя на пропуските в кеша по време на тестове за пресичане на лъч-примитив. Техники като криви, запълващи пространството (напр. ред на Morton) могат да се използват за подреждане на примитиви въз основа на тяхното пространствено местоположение.

Съображения за WebGL

Прилагането на raytracing и структури за ускорение в WebGL представлява уникални предизвикателства и съображения:

Прехвърляне на данни и управление на паметта

Прехвърлянето на големи количества данни (напр. данни за върхове, BVH възли) от JavaScript към GPU може да бъде тясно място. Ефективните техники за пренос на данни са от решаващо значение за постигане на добра производителност. Използването на типизирани масиви (напр. Float32Array, Uint32Array) и минимизиране на броя на прехвърлянията на данни може да помогне за намаляване на натоварването.

Управлението на паметта също е важно, особено за големи сцени. WebGL има ограничени ресурси на паметта и е важно да се разпределя и освобождава паметта ефективно, за да се избегнат грешки при изчерпване на паметта.

Производителност на шейдъра

Логиката за raytracing и обхождане на BVH обикновено се прилага в шейдъри (напр. GLSL). Оптимизирането на кода на шейдъра е от решаващо значение за постигане на добра производителност. Това включва минимизиране на броя на инструкциите, използване на ефективни типове данни и избягване на разклоняване.

Пример: Вместо да използвате обща `if` инструкция, за да проверите за пресичане на лъч-AABB, използвайте оптимизирания алгоритъм за пресичане на плочи за по-добра производителност. Алгоритъмът за пресичане на плочи е специално проектиран за AABB и може да бъде внедрен с по-малко инструкции.

Асинхронни операции

Изграждането на структурата за ускорение може да бъде отнемащ време процес, особено за големи сцени. Извършването на тази операция асинхронно (напр. с помощта на Web Workers) може да попречи на браузъра да стане неотзивчив. Основният поток може да продължи да рендира сцената, докато структурата за ускорение се изгражда във фонов режим.

WebGPU

Появата на WebGPU носи по-директен контрол върху GPU, отваряйки възможности за по-сложни реализации на raytracing. С функции като изчислителни шейдъри, разработчиците могат да управляват паметта по-ефективно и да прилагат персонализирани структури за ускорение. Това води до подобрена производителност в сравнение с традиционния WebGL.

Примери за глобални приложения

Raytracing в WebGL, ускорен от ефективна организация на пространствени данни, отключва нови възможности за различни глобални приложения:

• Интерактивни конфигуратори на продукти: Позволяват на клиенти от цял свят да персонализират продукти (напр. мебели, автомобили) в реално време с фотореалистично рендиране. Представете си европейска мебелна компания, която позволява на потребители в Азия да визуализират как ще изглежда диванът в тяхната всекидневна с различни тъкани и условия на осветление, всичко това в уеб браузър.
• Архитектурна визуализация: Позволява на архитекти и дизайнери от цял свят да създават и изследват реалистични рендери на сгради и интериори в браузъра. Дизайнерска фирма в Австралия може да си сътрудничи с клиенти в Северна Америка по строителен проект, като използва WebGL raytracing, за да визуализира промените в дизайна в реално време.
• Научна визуализация: Визуализирайте сложни научни набори от данни (напр. медицински сканирания, климатични модели) в 3D с висока визуална точност. Изследователи от цял свят могат да си сътрудничат при анализирането на данни чрез подробни raytraced визуализации.
• Игри и развлечения: Създавайте завладяващи игрови преживявания с реалистично осветление и сенки, достъпни за играчи от цял свят чрез техните уеб браузъри.
• Електронна търговия: Подобрявайте онлайн пазаруването, като предоставяте реалистични визуализации на продуктите. Например, търговец на бижута в Хонг Конг може да покаже блясъка и отраженията на своите диаманти с raytraced рендериране, позволявайки на потенциалните купувачи от цял свят да оценят качеството на скъпоценните камъни.

Практични прозрения и най-добри практики

• Изберете правилната структура за ускорение: Помислете за характеристиките на вашата сцена (напр. статична спрямо динамична, брой примитиви) при избора на структура за ускорение. BVH обикновено са добър избор за повечето сцени, но други структури като k-d дървета или униформни мрежи може да са по-подходящи за конкретни случаи на употреба.
• Оптимизирайте изграждането на BVH: Използвайте SAH за висококачествени BVH, но помислете за по-прости стратегии за разделяне като пространствена медиана или медиана на обекти за по-бързо време за изграждане, особено в динамични сцени.
• Използвайте плътни гранични обеми: Изберете тип граничен обем, който плътно пасва на геометрията, за да намалите броя на фалшивите положителни резултати по време на тестове за пресичане на лъч-ограничаващ обем.
• Оптимизирайте подреждането на възлите: Експериментирайте с различни техники за подреждане на възли (напр. по дълбочина, по ширина, линеаризация), за да подобрите кохерентността на кеша и производителността на обхождане.
• Минимизирайте прехвърлянето на данни: Използвайте типизирани масиви и минимизирайте броя на прехвърлянията на данни между JavaScript и GPU.
• Оптимизирайте кода на шейдъра: Минимизирайте броя на инструкциите, използвайте ефективни типове данни и избягвайте разклоняване във вашите шейдъри.
• Използвайте асинхронни операции: Извършвайте изграждането на BVH и други отнемащи време операции асинхронно, за да предотвратите браузърът да стане неотзивчив.
• Възползвайте се от WebGPU: Разгледайте възможностите на WebGPU за по-ефективно управление на паметта и персонализирани реализации на структура за ускорение.
• Профилирайте и сравнявайте: Редовно профилирайте и сравнявайте вашия код, за да идентифицирате тесни места в производителността и да оптимизирате съответно. Използвайте инструментите за разработчици на браузъра, за да анализирате кадровите честоти, използването на паметта и производителността на шейдърите.

Заключение

Структурите за ускорение са от съществено значение за постигане на производителност на raytracing в реално време в WebGL. Чрез ефективно организиране на пространствените данни, тези структури намаляват броя на тестовете за пресичане на лъч-примитив и дават възможност за рендиране на сложни 3D сцени. Разбирането на различните видове структури за ускорение, техниките за организация на пространствени данни и специфичните за WebGL съображения е от решаващо значение за разработването на високопроизводителни, глобално достъпни raytracing приложения. Тъй като WebGPU продължава да се развива, възможностите за raytracing в браузъра ще се разширят още повече, давайки възможност за нови и вълнуващи приложения в различни индустрии.