WebGL'i arvutusvarjutite töögruppide demüstifitseerimine: sügav sukeldumine paralleeltöötluse organiseerimisse

WebGL'i arvutusvarjutid avavad võimsa paralleeltöötluse maailma otse teie veebibrauseris. See võimekus võimaldab teil kasutada graafikaprotsessori (GPU) töötlemisvõimsust paljude erinevate ülesannete jaoks, mis ulatuvad kaugemale traditsioonilisest graafika renderdamisest. Töögruppide mõistmine on selle võimsuse tõhusaks rakendamiseks fundamentaalse tähtsusega.

Mis on WebGL'i arvutusvarjutid?

Arvutusvarjutid on sisuliselt programmid, mis töötavad GPU-l. Erinevalt tipu- ja fragmendivarjutitest, mis on peamiselt keskendunud graafika renderdamisele, on arvutusvarjutid mõeldud üldotstarbeliseks arvutamiseks. Need võimaldavad teil arvutusmahukaid ülesandeid Keskprotsessorilt (CPU) üle kanda GPU-le, mis on sageli paralleelsete operatsioonide jaoks oluliselt kiirem.

WebGL'i arvutusvarjutite peamised omadused on järgmised:

• Üldotstarbeline arvutus: Tehke arvutusi andmetega, töödelge pilte, simuleerige füüsikalisi süsteeme ja palju muud.
• Paralleeltöötlus: Kasutage GPU võimet teostada paljusid arvutusi samaaegselt.
• Veebipõhine käivitamine: Käivitage arvutusi otse veebibrauseris, võimaldades platvormiüleseid rakendusi.
• Otsene juurdepääs GPU-le: Suhelge GPU mälu ja ressurssidega tõhusaks andmetöötluseks.

Töögruppide roll paralleeltöötluses

Arvutusvarjutite paralleelsuse keskmes on töögruppide kontseptsioon. Töögrupp on kogum tööelemente (tuntud ka kui lõimed), mis täidavad GPU-l samaaegselt käske. Mõelge töögruppist kui meeskonnast ja tööelementidest kui individuaalsetest meeskonnaliikmetest, kes kõik töötavad koos suurema probleemi lahendamise nimel.

Põhimõisted:

• Töögrupi suurus: Määrab tööelementide arvu töögrupi sees. Te määrate selle oma arvutusvarjutit defineerides. Levinud konfiguratsioonid on 2 astmed, näiteks 8, 16, 32, 64, 128 jne.
• Töögrupi mõõtmed: Töögrupid võivad olla organiseeritud 1D, 2D või 3D struktuuridesse, peegeldades, kuidas tööelemendid on paigutatud mälus või andmeruumis.
• Kohalik mälu: Igal töögrupil on oma jagatud kohalik mälu (tuntud ka kui töögrupi jagatud mälu), millele selle grupi tööelemendid saavad kiiresti ligi. See hõlbustab suhtlust ja andmete jagamist sama töögrupi tööelementide vahel.
• Globaalne mälu: Arvutusvarjutid suhtlevad ka globaalse mäluga, mis on peamine GPU mälu. Globaalsele mälule juurdepääs on üldiselt aeglasem kui kohalikule mälule.
• Globaalsed ja kohalikud ID-d: Igal tööelemendil on unikaalne globaalne ID (mis identifitseerib selle asukoha kogu tööruumis) ja kohalik ID (mis identifitseerib selle asukoha oma töögrupi sees). Need ID-d on andmete kaardistamisel ja arvutuste koordineerimisel üliolulised.

Töögrupi täitmismudeli mõistmine

Arvutusvarjuti täitmismudel, eriti töögruppidega, on loodud ära kasutama tänapäevaste GPU-de olemuslikku parallelismi. See toimib tavaliselt järgmiselt:

1. Lähetamine (Dispatch): Te ütlete GPU-le, kui palju töögruppe käivitada. Seda tehakse, kutsudes välja konkreetse WebGL'i funktsiooni, mis võtab argumentidena töögruppide arvu igas mõõtmes (x, y, z).
2. Töögrupi instantsimine: GPU loob määratud arvu töögruppe.
3. Tööelemendi täitmine: Iga tööelement igas töögrupis täidab arvutusvarjuti koodi iseseisvalt ja samaaegselt. Nad kõik käitavad sama varjutiprogrammi, kuid töötlevad potentsiaalselt erinevaid andmeid oma unikaalsete globaalsete ja kohalike ID-de põhjal.
4. Sünkroniseerimine töögrupi sees (kohalik mälu): Töögrupi tööelemendid saavad sünkroniseerida, kasutades sisseehitatud funktsioone nagu `barrier()`, et tagada, et kõik tööelemendid on lõpetanud teatud sammu enne jätkamist. See on kriitilise tähtsusega kohalikus mälus hoitavate andmete jagamisel.
5. Juurdepääs globaalsele mälule: Tööelemendid loevad ja kirjutavad andmeid globaalsesse mällu, mis sisaldab arvutuse sisend- ja väljundandmeid.
6. Väljund: Tulemused kirjutatakse tagasi globaalsesse mällu, millele saate seejärel oma JavaScripti koodist ligi pääseda, et neid ekraanil kuvada või edasiseks töötlemiseks kasutada.

Olulised kaalutlused:

• Töögrupi suuruse piirangud: Töögruppide maksimaalsele suurusele on piirangud, mis on sageli määratud riistvara poolt. Neid piiranguid saate pärida WebGL'i laiendusfunktsioonide abil, nagu `getParameter()`.
• Sünkroniseerimine: Korralikud sünkroniseerimismehhanismid on hädavajalikud võidujooksu tingimuste (race conditions) vältimiseks, kui mitu tööelementi pääseb ligi jagatud andmetele.
• Mälupöördumismustrid: Optimeerige mälupöördumismustreid latentsuse minimeerimiseks. Koondatud mälupöördus (coalesced memory access), kus töögrupi tööelemendid pääsevad ligi järjestikustele mälukohtadele, on üldiselt kiirem.

WebGL'i arvutusvarjutite töögruppide praktilised näited

WebGL'i arvutusvarjutite rakendused on laiaulatuslikud ja mitmekesised. Siin on mõned näited:

1. Pilditöötlus

Stsenaarium: Hägufiltri rakendamine pildile.

Implementatsioon: Iga tööelement võiks töödelda ühte pikslit, lugedes selle naaberpiksleid, arvutades keskmise värvi hägukerneli alusel ja kirjutades hägustatud värvi tagasi pildipuhvrisse. Töögruppe saab organiseerida pildi piirkondade töötlemiseks, parandades vahemälu kasutust ja jõudlust.

2. Maatriksitehted

Stsenaarium: Kahe maatriksi korrutamine.

Implementatsioon: Iga tööelement saab arvutada ühe elemendi väljundmaatriksis. Tööelemendi globaalset ID-d saab kasutada, et määrata, millise rea ja veeru eest see vastutab. Töögrupi suurust saab häälestada jagatud mälu kasutuse optimeerimiseks. Näiteks võiksite kasutada 2D töögruppi ja salvestada sisendmaatriksite olulised osad iga töögrupi kohalikku jagatud mällu, kiirendades mälupöördumisi arvutuse ajal.

3. Osakeste süsteemid

Stsenaarium: Arvukate osakestega osakeste süsteemi simuleerimine.

Implementatsioon: Iga tööelement võib esindada ühte osakest. Arvutusvarjuti arvutab osakese asukoha, kiiruse ja muud omadused rakendatud jõudude, gravitatsiooni ja kokkupõrgete põhjal. Iga töögrupp võiks käsitleda osakeste alamhulka, kusjuures jagatud mälu kasutatakse osakeste andmete vahetamiseks naaberosakeste vahel kokkupõrgete tuvastamiseks.

4. Andmeanalüüs

Stsenaarium: Arvutuste tegemine suure andmehulga peal, näiteks suure arvumassiivi keskmise arvutamine.

Implementatsioon: Jagage andmed tükkideks. Iga tööelement loeb osa andmetest, arvutab osasumma. Töögrupi tööelemendid kombineerivad osasummad. Lõpuks saab üks töögrupp (või isegi üks tööelement) arvutada lõpliku keskmise osasummadest. Kohalikku mälu saab kasutada vahearvutusteks, et operatsioone kiirendada.

5. Füüsikasimulatsioonid

Stsenaarium: Vedeliku käitumise simuleerimine.

Implementatsioon: Kasutage arvutusvarjutit vedeliku omaduste (nagu kiirus ja rõhk) uuendamiseks aja jooksul. Iga tööelement võiks arvutada vedeliku omadused konkreetses võrgusilmas, arvestades interaktsioone naabersilmadega. Piirtingimusi (simulatsiooni servade käsitlemine) hallatakse sageli barjäärifunktsioonide ja jagatud mäluga andmeedastuse koordineerimiseks.

WebGL'i arvutusvarjuti koodinäide: lihtne liitmine

See lihtne näide demonstreerib, kuidas liita kaks arvumassiivi, kasutades arvutusvarjutit ja töögruppe. See on lihtsustatud näide, kuid see illustreerib põhikontseptsioone, kuidas kirjutada, kompileerida ja kasutada arvutusvarjutit.

1. GLSL arvutusvarjuti kood (compute_shader.glsl):

            #version 300 es
precision highp float;

// Sisendmassiivid (globaalne mälu)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Väljundmassiiv (globaalne mälu)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Elementide arv töögrupi kohta
layout(local_size_x = 64) in;

// Töögrupi ID ja kohalik ID on varjutile automaatselt kättesaadavad.
void main() {
  // Arvuta indeks massiivide sees
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Kasuta gl_GlobalInvocationID globaalse indeksi jaoks

  // Liida vastavad elemendid
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
            

              
                Copy
              
            
          

2. JavaScripti kood:

            // Hangi WebGL kontekst
const canvas = document.createElement('canvas');
document.body.appendChild(canvas);
const gl = canvas.getContext('webgl2');
if (!gl) {
    console.error('WebGL2 not supported');
}

// Varjuti lähtekood
const shaderSource = `#version 300 es
precision highp float;

// Sisendmassiivid (globaalne mälu)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Väljundmassiiv (globaalne mälu)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Elementide arv töögrupi kohta
layout(local_size_x = 64) in;

// Töögrupi ID ja kohalik ID on varjutile automaatselt kättesaadavad.
void main() {
  // Arvuta indeks massiivide sees
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Kasuta gl_GlobalInvocationID globaalse indeksi jaoks

  // Liida vastavad elemendid
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
`;

// Kompileeri varjuti
function createShader(gl, type, source) {
    const shader = gl.createShader(type);
    gl.shaderSource(shader, source);
    gl.compileShader(shader);
    if (!gl.getShaderParameter(shader, gl.COMPILE_STATUS)) {
        console.error('An error occurred compiling the shaders: ' + gl.getShaderInfoLog(shader));
        gl.deleteShader(shader);
        return null;
    }
    return shader;
}

// Loo ja lingi arvutusprogramm
function createComputeProgram(gl, shaderSource) {
    const computeShader = createShader(gl, gl.COMPUTE_SHADER, shaderSource);
    if (!computeShader) {
        return null;
    }

    const program = gl.createProgram();
    gl.attachShader(program, computeShader);
    gl.linkProgram(program);

    if (!gl.getProgramParameter(program, gl.LINK_STATUS)) {
        console.error('Unable to initialize the shader program: ' + gl.getProgramInfoLog(program));
        return null;
    }

    // Koristus
    gl.deleteShader(computeShader);

    return program;
}

// Loo ja seo puhvrid
function createBuffers(gl, size, dataA, dataB) {
  // Sisend A
  const bufferA = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferA);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataA, gl.STATIC_DRAW);

  // Sisend B
  const bufferB = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferB);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataB, gl.STATIC_DRAW);

  // Väljund C
  const bufferC = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, size * 4, gl.STATIC_DRAW);
  // Märkus: suurus * 4, sest kasutame ujukomaarve, millest igaüks on 4 baiti
  return { bufferA, bufferB, bufferC };
}

// Seadista mälupuhvri sidumispunktid
function bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC) {
  gl.useProgram(program);
  // Seo puhvrid programmiga
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, bufferA);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 1, bufferB);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 2, bufferC);
}

// Käivita arvutusvarjuti
function runComputeShader(gl, program, numElements) {
  gl.useProgram(program);

  // Määra töögruppide arv
  const workgroupSize = 64;
  const numWorkgroups = Math.ceil(numElements / workgroupSize);

  // Läheta arvutusvarjuti
  gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);

  // Veendu, et arvutusvarjuti on töö lõpetanud
  gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
}

// Hangi tulemused
function getResults(gl, bufferC, numElements) {
  const results = new Float32Array(numElements);
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.getBufferSubData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, results);
  return results;
}

// Peamine täitmine
function main() {
  const numElements = 1024;
  const dataA = new Float32Array(numElements);
  const dataB = new Float32Array(numElements);

  // Initsialiseeri sisendandmed
  for (let i = 0; i < numElements; i++) {
    dataA[i] = i;
    dataB[i] = 2 * i;
  }

  const program = createComputeProgram(gl, shaderSource);
  if (!program) {
      return;
  }

  const { bufferA, bufferB, bufferC } = createBuffers(gl, numElements * 4, dataA, dataB);

  bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC);

  runComputeShader(gl, program, numElements);

  const results = getResults(gl, bufferC, numElements);

  console.log('Results:', results);
  // Kontrolli tulemusi
  let allCorrect = true;
  for (let i = 0; i < numElements; ++i) {
      if (results[i] !== dataA[i] + dataB[i]) {
          console.error(`Error at index ${i}: Expected ${dataA[i] + dataB[i]}, got ${results[i]}`);
          allCorrect = false;
          break;
      }
  }
  if(allCorrect) {
      console.log('All results are correct.');
  }

  // Korista puhvrid
  gl.deleteBuffer(bufferA);
  gl.deleteBuffer(bufferB);
  gl.deleteBuffer(bufferC);
  gl.deleteProgram(program);
}

main();

            

              
                Copy
              
            
          

Selgitus:

• Varjuti lähtekood: GLSL kood defineerib arvutusvarjuti. See võtab kaks sisendmassiivi (`inputArrayA`, `inputArrayB`) ja kirjutab summa väljundmassiivi (`outputArrayC`). Rida `layout(local_size_x = 64) in;` defineerib töögrupi suuruse (64 tööelementi töögrupi kohta piki x-telge).
• JavaScripti seadistus: JavaScripti kood loob WebGL konteksti, kompileerib arvutusvarjuti, loob ja seob puhvriobjektid sisend- ja väljundmassiividele ning lähetab varjuti käivitamiseks. See initsialiseerib sisendmassiivid, loob väljundmassiivi tulemuste vastuvõtmiseks, täidab arvutusvarjuti ja hangib arvutatud tulemused konsoolis kuvamiseks.
• Andmeedastus: JavaScripti kood edastab andmed GPU-le puhvriobjektide kujul. See näide kasutab Shader Storage Buffer Objects (SSBO), mis on loodud otse varjutist mälule juurdepääsemiseks ja sinna kirjutamiseks ning on arvutusvarjutite jaoks hädavajalikud.
• Töögrupi lähetamine: Rida `gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);` määrab käivitatavate töögruppide arvu. Esimene argument määrab töögruppide arvu X-teljel, teine Y-teljel ja kolmas Z-teljel. Selles näites kasutame 1D töögruppe. Arvutus tehakse X-telge kasutades.
• Barjäär: Funktsiooni `gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);` kutsutakse välja, et tagada kõigi arvutusvarjuti operatsioonide lõpuleviimine enne andmete hankimist. See samm unustatakse sageli ära, mis võib põhjustada väljundi ebakorrektsust või süsteemi näilist tegevusetust.
• Tulemuste hankimine: JavaScripti kood hangib tulemused väljundpuhvrist ja kuvab need.

See on lihtsustatud näide fundamentaalsete sammude illustreerimiseks, kuid see demonstreerib protsessi: arvutusvarjuti kompileerimine, puhvrite (sisend ja väljund) seadistamine, puhvrite sidumine, arvutusvarjuti lähetamine ja lõpuks tulemuse hankimine väljundpuhvrist ning tulemuste kuvamine. Seda põhistruktuuri saab kasutada mitmesuguste rakenduste jaoks, alates pilditöötlusest kuni osakeste süsteemideni.

WebGL'i arvutusvarjuti jõudluse optimeerimine

Optimaalse jõudluse saavutamiseks arvutusvarjutitega kaaluge neid optimeerimistehnikaid:

• Töögrupi suuruse häälestamine: Katsetage erinevate töögrupi suurustega. Ideaalne töögrupi suurus sõltub riistvarast, andmete suurusest ja varjuti keerukusest. Alustage levinud suurustest nagu 8, 16, 32, 64 ja arvestage oma andmete suuruse ning tehtavate operatsioonidega. Proovige mitut suurust, et leida parim lähenemine. Parim töögrupi suurus võib riistvaraseadmete vahel erineda. Teie valitud suurus võib jõudlust oluliselt mõjutada.
• Kohaliku mälu kasutus: Kasutage jagatud kohalikku mälu andmete vahemällu salvestamiseks, millele töögrupi tööelemendid sageli ligi pääsevad. Vähendage globaalse mälu pöördumisi.
• Mälupöördumismustrid: Optimeerige mälupöördumismustreid. Koondatud mälupöördus (coalesced memory access), kus töögrupi tööelemendid pääsevad ligi järjestikustele mälukohtadele, on oluliselt kiirem. Proovige oma arvutusi korraldada nii, et mälule pääsetakse ligi koondatud viisil läbilaskevõime optimeerimiseks.
• Andmete joondamine: Joondage andmed mälus vastavalt riistvara eelistatud joondamisnõuetele. See võib vähendada mälupöördumiste arvu ja suurendada läbilaskevõimet.
• Minimeerige hargnemist: Vähendage hargnemist arvutusvarjuti sees. Tingimuslaused võivad häirida tööelementide paralleelset täitmist ja vähendada jõudlust. Hargnemine vähendab parallelismi, sest GPU peab arvutusi erinevate riistvaraüksuste vahel hargnema ja laiali jaotama.
• Vältige liigset sünkroniseerimist: Minimeerige barjääride kasutamist tööelementide sünkroniseerimiseks. Sage sünkroniseerimine võib vähendada parallelismi. Kasutage neid ainult siis, kui see on absoluutselt vajalik.
• Kasutage WebGL'i laiendusi: Kasutage ära olemasolevaid WebGL'i laiendusi. Kasutage laiendusi jõudluse parandamiseks ja funktsioonide toetamiseks, mis ei ole standardse WebGL'iga alati saadaval.
• Profileerimine ja võrdlusanalüüs: Profileerige oma arvutusvarjuti koodi ja tehke selle jõudluse võrdlusanalüüs erineval riistvaral. Pudelikaelade tuvastamine on optimeerimiseks ülioluline. Profileerimiseks ja analüüsiks saab kasutada brauseri arendaja tööriistadesse sisseehitatud tööriistu või kolmandate osapoolte tööriistu nagu RenderDoc.

Platvormiülesed kaalutlused

WebGL on loodud platvormiüleseks ühilduvuseks. Siiski on platvormispetsiifilisi nüansse, mida meeles pidada.

• Riistvara varieeruvus: Teie arvutusvarjuti jõudlus varieerub sõltuvalt kasutaja seadme GPU riistvarast (nt integreeritud vs. eraldiseisvad GPU-d, erinevad tootjad).
• Brauseri ühilduvus: Testige oma arvutusvarjuteid erinevates veebibrauserites (Chrome, Firefox, Safari, Edge) ja erinevatel operatsioonisüsteemidel, et tagada ühilduvus.
• Mobiilseadmed: Optimeerige oma varjutid mobiilseadmete jaoks. Mobiilsetel GPU-del on sageli erinevad arhitektuurilised omadused ja jõudlusnäitajad kui lauaarvutite GPU-del. Olge teadlik energiatarbimisest.
• WebGL'i laiendused: Tagage vajalike WebGL'i laienduste kättesaadavus sihtplatvormidel. Funktsioonide tuvastamine ja sujuv tagavaralahendus on hädavajalikud.
• Jõudluse häälestamine: Optimeerige oma varjutid sihtriistvara profiili jaoks. See võib tähendada optimaalsete töögrupi suuruste valimist, mälupöördumismustrite kohandamist ja muid varjutikoodi muudatusi.

WebGPU ja arvutusvarjutite tulevik

Kuigi WebGL'i arvutusvarjutid on võimsad, peitub veebipõhise GPU-arvutuse tulevik WebGPU-s. WebGPU on uus veebistandard (praegu arendamisel), mis pakub otsesemat ja paindlikumat juurdepääsu kaasaegsetele GPU funktsioonidele ja arhitektuuridele. See pakub olulisi täiustusi võrreldes WebGL'i arvutusvarjutitega, sealhulgas:

• Rohkem GPU funktsioone: Toetab selliseid funktsioone nagu arenenumad varjutikeeled (nt WGSL – WebGPU Shading Language), parem mäluhaldus ja suurem kontroll ressursside jaotamise üle.
• Parem jõudlus: Loodud jõudluse jaoks, pakkudes potentsiaali keerukamate ja nõudlikumate arvutuste tegemiseks.
• Kaasaegne GPU arhitektuur: WebGPU on loodud paremini sobima kaasaegsete GPU-de funktsioonidega, pakkudes tihedamat kontrolli mälu üle, prognoositavamat jõudlust ja keerukamaid varjutioperatsioone.
• Vähendatud üldkulu: WebGPU vähendab veebipõhise graafika ja arvutustega seotud üldkulusid, mille tulemuseks on parem jõudlus.

Kuigi WebGPU on veel arenemisjärgus, on see selge suund veebipõhise GPU-arvutuse jaoks ja loomulik areng WebGL'i arvutusvarjutite võimekustest. WebGL'i arvutusvarjutite õppimine ja kasutamine loob aluse lihtsamaks üleminekuks WebGPU-le, kui see saavutab küpsuse.

Kokkuvõte: paralleeltöötluse omaksvõtmine WebGL'i arvutusvarjutitega

WebGL'i arvutusvarjutid pakuvad võimsat vahendit arvutusmahukate ülesannete GPU-le delegeerimiseks teie veebirakendustes. Mõistes töögruppe, mäluhaldust ja optimeerimistehnikaid, saate avada paralleeltöötluse täieliku potentsiaali ja luua suure jõudlusega graafikat ning üldotstarbelisi arvutusi kogu veebis. WebGPU arenguga lubab veebipõhise paralleeltöötluse tulevik veelgi suuremat võimsust ja paindlikkust. Kasutades täna WebGL'i arvutusvarjuteid, loote aluse homsetele edusammudele veebipõhises arvutuses, valmistudes uuteks silmapiiril olevateks uuendusteks.

Võtke omaks parallelismi jõud ja vabastage arvutusvarjutite potentsiaal!