WebGL Compute Shaderi käivitamise optimeerimine: töögrupi suuruse häälestamine

Compute shaderid, WebGL-i võimas funktsioon, võimaldavad arendajatel kasutada GPU tohutut parallelismi üldotstarbeliseks arvutamiseks (GPGPU) otse veebibrauseris. See avab võimalused paljude ülesannete kiirendamiseks, alates pilditöötlusest ja füüsikasimulatsioonidest kuni andmeanalüüsi ja masinõppeni. Optimaalse jõudluse saavutamine compute shader'itega sõltub aga töögrupi suuruse mõistmisest ja hoolikast häälestamisest – see on kriitiline parameeter, mis määrab, kuidas arvutus jagatakse ja GPU-s teostatakse.

Compute shader'ite ja töögruppide mõistmine

Enne optimeerimistehnikatesse süvenemist loome selge arusaama põhitõdedest:

• Compute Shaderid: Need on GLSL-is (OpenGL Shading Language) kirjutatud programmid, mis töötavad otse GPU-s. Erinevalt traditsioonilistest vertex- või fragment-shader'itest ei ole compute shaderid seotud renderdustoruga ja saavad teostada suvalisi arvutusi.
• Käivitamine: Compute shaderi käivitamist nimetatakse käivitamiseks. Funktsioon gl.dispatchCompute(x, y, z) määrab shaderit käitavate töögruppide koguarvu. Need kolm argumenti määravad käivitusvõrgustiku mõõtmed.
• Töögrupp: Töögrupp on tööelementide (tuntud ka kui lõimed) kogum, mis käivitatakse samaaegselt ühel GPU töötlemisüksusel. Töögrupid pakuvad mehhanismi andmete jagamiseks ja operatsioonide sünkroniseerimiseks grupi sees.
• Tööelement: Compute shaderi üksik käivitusjuhtum töögrupi sees. Igal tööelemendil on oma töögrupi sees unikaalne ID, millele pääseb juurde sisseehitatud GLSL-muutuja gl_LocalInvocationID kaudu.
• Globaalne käivitus-ID: Iga tööelemendi unikaalne identifikaator kogu käivitamise ulatuses. See on kombinatsioon gl_GlobalInvocationID-st (üldine ID) ja gl_LocalInvocationID-st (töögrupi sisene ID).

Nende mõistete vahelist seost võib kokku võtta järgmiselt: käivitamine algatab töögruppide võrgustiku ja iga töögrupp koosneb mitmest tööelemendist. Compute shaderi kood määratleb iga tööelemendi poolt teostatavad operatsioonid ja GPU täidab neid operatsioone paralleelselt, kasutades oma mitme protsessorituuma võimsust.

Näide: Kujutage ette suure pildi töötlemist compute shaderiga filtri rakendamiseks. Võite jagada pildi plaatideks, kus iga plaat vastab ühele töögrupile. Igas töögrubis saaksid üksikud tööelemendid töödelda plaadi sees olevaid üksikuid piksleid. gl_LocalInvocationID esindaks siis piksli asukohta plaadi sees, samas kui käivitussuurus määrab töödeldavate plaatide (töögruppide) arvu.

Töögrupi suuruse häälestamise olulisus

Töögrupi suuruse valikul on sügav mõju teie compute shader'ite jõudlusele. Valesti konfigureeritud töögrupi suurus võib põhjustada:

• Ebaoptimaalne GPU kasutus: Kui töögrupi suurus on liiga väike, võivad GPU töötlemisüksused olla alakasutatud, mis toob kaasa madalama üldise jõudluse.
• Suurenenud üldkulu: Äärmiselt suured töögrupid võivad tekitada üldkulusid suurenenud ressursikonfliktide ja sünkroniseerimiskulude tõttu.
• Mälupöörduse kitsaskohad: Ebaefektiivsed mälupöördusmustrid töögrupi sees võivad põhjustada mälupöörduse kitsaskohti, aeglustades arvutust.
• Jõudluse varieeruvus: Jõudlus võib oluliselt erineda erinevate GPU-de ja draiverite vahel, kui töögrupi suurust ei ole hoolikalt valitud.

Optimaalse töögrupi suuruse leidmine on seega ülioluline teie WebGL compute shader'ite jõudluse maksimeerimiseks. Optimaalne suurus sõltub riistvarast ja töökoormusest ning nõuab seetõttu katsetamist.

Töögrupi suurust mõjutavad tegurid

Antud compute shaderi optimaalset töögrupi suurust mõjutavad mitmed tegurid:

• GPU arhitektuur: Erinevatel GPU-del on erinev arhitektuur, sealhulgas erinev arv töötlemisüksusi, mälu ribalaius ja vahemälu suurused. Optimaalne töögrupi suurus erineb sageli erinevate GPU tootjate (nt AMD, NVIDIA, Intel) ja mudelite vahel.
• Shaderi keerukus: Compute shaderi koodi keerukus ise võib mõjutada optimaalset töögrupi suurust. Keerukamad shaderid võivad kasu saada suurematest töögruppidest, et paremini varjata mälu latentsust.
• Mälupöördusmustrid: See, kuidas compute shader mälule juurde pääseb, mängib olulist rolli. Ühendatud mälupöördusmustrid (kus töögrupi tööelemendid pääsevad juurde järjestikustele mälukohtadele) tagavad üldiselt parema jõudluse.
• Andmesõltuvused: Kui töögrupi tööelemendid peavad andmeid jagama või oma toiminguid sünkroniseerima, võib see tekitada üldkulusid, mis mõjutavad optimaalset töögrupi suurust. Liigne sünkroniseerimine võib muuta väiksemad töögrupid paremini toimivaks.
• WebGL-i piirangud: WebGL seab piirangud maksimaalsele töögrupi suurusele. Saate neid piiranguid pärida kasutades gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS) ja gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_COUNT).

Strateegiad töögrupi suuruse häälestamiseks

Arvestades nende tegurite keerukust, on süstemaatiline lähenemine töögrupi suuruse häälestamisele hädavajalik. Siin on mõned strateegiad, mida saate kasutada:

1. Alustage jõudlustestidest

Iga optimeerimispüüdluse nurgakivi on jõudluse testimine (benchmarking). Teil on vaja usaldusväärset viisi oma compute shaderi jõudluse mõõtmiseks erinevate töögrupi suurustega. Selleks tuleb luua testimiskeskkond, kus saate oma compute shaderit korduvalt käivitada erinevate töögrupi suurustega ja mõõta täitmisaega. Lihtne lähenemine on kasutada performance.now(), et mõõta aega enne ja pärast gl.dispatchCompute() kutset.

Näide:

const workgroupSizeX = 8;
const workgroupSizeY = 8;
const workgroupSizeZ = 1;

gl.useProgram(computeProgram);
// Set uniforms and textures

gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
gl.finish(); // Ensure completion before timing

const startTime = performance.now();

for (let i = 0; i < numIterations; ++i) {
    gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
    gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT); // Ensure writes are visible
    gl.finish();
}

const endTime = performance.now();
const elapsedTime = (endTime - startTime) / numIterations;
console.log(`Workgroup size (${workgroupSizeX}, ${workgroupSizeY}, ${workgroupSizeZ}): ${elapsedTime.toFixed(2)} ms`);

Peamised kaalutlused jõudlustestide tegemisel:

• Soojendus: Käivitage compute shader paar korda enne mõõtmiste alustamist, et lasta GPU-l soojeneda ja vältida esialgseid jõudluse kõikumisi.
• Mitu iteratsiooni: Käivitage compute shader mitu korda ja arvutage täitmisaegade keskmine, et vähendada müra ja mõõtmisvigade mõju.
• Sünkroniseerimine: Kasutage gl.memoryBarrier() ja gl.finish(), et tagada compute shaderi täitmise lõpuleviimine ja kõigi mälukirjutuste nähtavus enne täitmisaja mõõtmist. Ilma nendeta ei pruugi teatatud aeg tegelikku arvutusaega täpselt kajastada.
• Reprodutseeritavus: Veenduge, et testimiskeskkond oleks erinevate käitamiste vahel järjepidev, et minimeerida tulemuste varieeruvust.

2. Töögrupi suuruste süstemaatiline uurimine

Kui teil on jõudlustestide seadistus olemas, võite hakata uurima erinevaid töögrupi suurusi. Hea lähtepunkt on proovida kahe astmeid iga töögrupi mõõtme jaoks (nt 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, ...). Oluline on arvestada ka WebGL-i seatud piirangutega.

Näide:

const maxWidthgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[0];
const maxHeightgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[1];
const maxZWorkgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[2];

for (let x = 1; x <= maxWidthgroupSize; x *= 2) {
    for (let y = 1; y <= maxHeightgroupSize; y *= 2) {
        for (let z = 1; z <= maxZWorkgroupSize; z *= 2) {
            if (x * y * z <= gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS)) {
              // Määra x, y, z oma töögrupi suuruseks ja testi jõudlust.
            }
        }
    }
}

Võtke arvesse järgmisi punkte:

• Lokaalse mälu kasutus: Kui teie compute shader kasutab märkimisväärsel hulgal lokaalset mälu (jagatud mälu töögrupi sees), peate võib-olla vähendama töögrupi suurust, et vältida saadaoleva lokaalse mälu ületamist.
• Töökoormuse omadused: Teie töökoormuse iseloom võib samuti mõjutada optimaalset töögrupi suurust. Näiteks kui teie töökoormus hõlmab palju hargnemisi või tingimuslikku täitmist, võivad väiksemad töögrupid olla tõhusamad.
• Tööelementide koguarv: Veenduge, et tööelementide koguarv (gl.dispatchCompute(x, y, z) * workgroupSizeX * workgroupSizeY * workgroupSizeZ) on piisav GPU täielikuks ärakasutamiseks. Liiga väheste tööelementide käivitamine võib viia alakasutuseni.

3. Analüüsige mälupöördusmustreid

Nagu varem mainitud, mängivad mälupöördusmustrid jõudluses olulist rolli. Ideaalis peaksid töögrupi tööelemendid pääsema juurde järjestikustele mälukohtadele, et maksimeerida mälu ribalaiust. Seda nimetatakse ühendatud mälupöörduseks (coalesced memory access).

Näide:

Mõelgem stsenaariumile, kus töötlete 2D-pilti. Kui iga tööelement vastutab ühe piksli töötlemise eest, saavutab 2D-võrgustikku (nt 8x8) paigutatud töögrupp, mis pääseb pikslitele juurde reahaaval (row-major order), ühendatud mälupöörduse. Seevastu pikslitele veeruhaaval (column-major order) juurdepääs tooks kaasa hajutatud mälupöörduse, mis on vähem tõhus.

Tehnikad mälupöörduse parandamiseks:

• Andmestruktuuride ümberkorraldamine: Korraldage oma andmestruktuurid ümber, et soodustada ühendatud mälupöördust.
• Kasutage lokaalset mälu: Kopeerige andmed lokaalsesse mällu (jagatud mälu töögrupi sees) ja tehke arvutused lokaalse koopia peal. See võib oluliselt vähendada globaalse mälu poole pöördumiste arvu.
• Optimeerige sammu pikkust: Kui hajutatud mälupöördus on vältimatu, proovige sammu pikkust minimeerida.

4. Minimeerige sünkroniseerimise üldkulu

Sünkroniseerimismehhanismid, nagu barrier() ja atomaarsed operatsioonid, on vajalikud töögrupi tööelementide tegevuste koordineerimiseks. Liigne sünkroniseerimine võib aga tekitada märkimisväärset üldkulu ja vähendada jõudlust.

Tehnikad sünkroniseerimise üldkulu vähendamiseks:

• Vähendage sõltuvusi: Struktureerige oma compute shaderi kood ümber, et minimeerida andmesõltuvusi tööelementide vahel.
• Kasutage lainetaseme operatsioone: Mõned GPU-d toetavad lainetaseme operatsioone (tuntud ka kui alagrupi operatsioonid), mis võimaldavad laine (riistvaraliselt defineeritud tööelementide rühm) tööelementidel andmeid jagada ilma selgesõnalise sünkroniseerimiseta.
• Atomaarsete operatsioonide hoolikas kasutamine: Atomaarsed operatsioonid võimaldavad teha aatomi tasemel uuendusi jagatud mälus. Need võivad aga olla kulukad, eriti kui sama mälukoha pärast on konkurents. Kaaluge alternatiivseid lähenemisviise, näiteks lokaalse mälu kasutamist tulemuste kogumiseks ja seejärel ühe atomaarse uuenduse tegemist töögrupi lõpus.

5. Adaptiivne töögrupi suuruse häälestamine

Optimaalne töögrupi suurus võib varieeruda sõltuvalt sisendandmetest ja hetke GPU koormusest. Mõnel juhul võib olla kasulik töögrupi suurust nende tegurite alusel dünaamiliselt kohandada. Seda nimetatakse adaptiivseks töögrupi suuruse häälestamiseks.

Näide:

Kui töötlete erineva suurusega pilte, võiksite kohandada töögrupi suurust, et tagada käivitatud töögruppide arvu proportsionaalsus pildi suurusega. Alternatiivina võiksite jälgida GPU koormust ja vähendada töögrupi suurust, kui GPU on juba tugevalt koormatud.

Rakendamise kaalutlused:

• Üldkulu: Adaptiivne töögrupi suuruse häälestamine tekitab üldkulusid, kuna on vaja mõõta jõudlust ja dünaamiliselt kohandada töögrupi suurust. Seda üldkulu tuleb kaaluda potentsiaalse jõudluse kasvu suhtes.
• Heuristika: Töögrupi suuruse kohandamiseks kasutatavate heuristikate valik võib jõudlust oluliselt mõjutada. Oma konkreetse töökoormuse jaoks parima heuristika leidmiseks on vaja hoolikat katsetamist.

Praktilised näited ja juhtumiuuringud

Vaatame mõningaid praktilisi näiteid selle kohta, kuidas töögrupi suuruse häälestamine võib mõjutada jõudlust reaalsetes stsenaariumites:

Näide 1: Pildi filtreerimine

Mõelge compute shaderile, mis rakendab pildile hägustusfiltrit. Naiivne lähenemine võiks olla väikese töögrupi suuruse (nt 1x1) kasutamine ja iga tööelemendi poolt ühe piksli töötlemine. See lähenemine on aga väga ebaefektiivne ühendatud mälupöörduse puudumise tõttu.

Suurendades töögrupi suurust 8x8-le või 16x16-le ja paigutades töögrupi 2D-võrgustikku, mis on joondatud pildipikslitega, saame saavutada ühendatud mälupöörduse ja oluliselt parandada jõudlust. Lisaks võib asjakohase pikslite naabruskonna kopeerimine jagatud lokaalsesse mällu kiirendada filtreerimisoperatsiooni, vähendades üleliigseid globaalse mälu poole pöördumisi.

Näide 2: Osakeste simulatsioon

Osakeste simulatsioonis kasutatakse sageli compute shaderit iga osakese asukoha ja kiiruse uuendamiseks. Optimaalne töögrupi suurus sõltub osakeste arvust ja uuendusloogika keerukusest. Kui uuendusloogika on suhteliselt lihtne, saab kasutada suuremat töögrupi suurust, et töödelda rohkem osakesi paralleelselt. Kui aga uuendusloogika hõlmab palju hargnemisi või tingimuslikku täitmist, võivad väiksemad töögrupid olla tõhusamad.

Lisaks, kui osakesed interakteeruvad üksteisega (nt kokkupõrke tuvastamise või jõuväljade kaudu), võivad olla vajalikud sünkroniseerimismehhanismid, et tagada osakeste uuenduste korrektne teostamine. Nende sünkroniseerimismehhanismide üldkulu tuleb töögrupi suuruse valimisel arvesse võtta.

Juhtumiuuring: WebGL-i kiirtejälitaja optimeerimine

Berliinis WebGL-põhise kiirtejälitaja kallal töötanud projektimeeskond koges alguses kehva jõudlust. Nende renderdustoru tuum tugines suuresti compute shaderile, et arvutada iga piksli värv kiirte ja objektide ristumiste põhjal. Pärast profileerimist avastasid nad, et töögrupi suurus oli märkimisväärne kitsaskoht. Nad alustasid töögrupi suurusega (4, 4, 1), mis tõi kaasa palju väikeseid töögruppe ja alakasutatud GPU ressursse.

Seejärel katsetasid nad süstemaatiliselt erinevate töögrupi suurustega. Nad leidsid, et töögrupi suurus (8, 8, 1) parandas oluliselt jõudlust NVIDIA GPU-del, kuid põhjustas probleeme mõnedel AMD GPU-del lokaalse mälu piirangute ületamise tõttu. Selle lahendamiseks rakendasid nad töögrupi suuruse valiku, mis põhines tuvastatud GPU tootjal. Lõplik implementatsioon kasutas (8, 8, 1) NVIDIA jaoks ja (4, 4, 1) AMD jaoks. Samuti optimeerisid nad oma kiirte ja objektide ristumiskatseid ning jagatud mälu kasutamist töögruppides, mis aitas muuta kiirtejälitaja brauseris kasutatavaks. See parandas dramaatiliselt renderdusaega ja muutis selle ka järjepidevaks erinevate GPU mudelite vahel.

Parimad tavad ja soovitused

Siin on mõned parimad tavad ja soovitused töögrupi suuruse häälestamiseks WebGL compute shader'ites:

• Alustage jõudlustestidest: Alustage alati jõudlustestide seadistuse loomisest, et mõõta oma compute shaderi jõudlust erinevate töögrupi suurustega.
• Mõistke WebGL-i piiranguid: Olge teadlik WebGL-i poolt seatud piirangutest maksimaalsele töögrupi suurusele ja käivitatavate tööelementide koguarvule.
• Arvestage GPU arhitektuuriga: Võtke töögrupi suuruse valimisel arvesse siht-GPU arhitektuuri.
• Analüüsige mälupöördusmustreid: Püüdke saavutada ühendatud mälupöördusmustreid, et maksimeerida mälu ribalaiust.
• Minimeerige sünkroniseerimise üldkulu: Vähendage andmesõltuvusi tööelementide vahel, et minimeerida sünkroniseerimise vajadust.
• Kasutage lokaalset mälu targalt: Kasutage lokaalset mälu, et vähendada globaalse mälu poole pöördumiste arvu.
• Katsetage süstemaatiliselt: Uurige süstemaatiliselt erinevaid töögrupi suurusi ja mõõtke nende mõju jõudlusele.
• Profileerige oma koodi: Kasutage profileerimisvahendeid jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks ja oma compute shaderi koodi optimeerimiseks.
• Testige mitmel seadmel: Testige oma compute shaderit erinevatel seadmetel, et tagada selle hea toimimine erinevatel GPU-del ja draiveritel.
• Kaaluge adaptiivset häälestamist: Uurige võimalust dünaamiliselt kohandada töögrupi suurust sisendandmete ja GPU koormuse alusel.
• Dokumenteerige oma leiud: Dokumenteerige testitud töögrupi suurused ja saadud jõudlustulemused. See aitab teil tulevikus teha teadlikke otsuseid töögrupi suuruse häälestamise kohta.

Kokkuvõte

Töögrupi suuruse häälestamine on WebGL compute shader'ite jõudluse optimeerimise kriitiline aspekt. Mõistes tegureid, mis mõjutavad optimaalset töögrupi suurust, ja kasutades süstemaatilist lähenemist häälestamisele, saate avada GPU täieliku potentsiaali ja saavutada märkimisväärset jõudluse kasvu oma arvutusmahukates veebirakendustes.

Pidage meeles, et optimaalne töögrupi suurus sõltub suuresti konkreetsest töökoormusest, siht-GPU arhitektuurist ja teie compute shaderi mälupöördusmustritest. Seetõttu on hoolikas katsetamine ja profileerimine hädavajalikud teie rakenduse jaoks parima töögrupi suuruse leidmiseks. Järgides selles artiklis toodud parimaid tavasid ja soovitusi, saate maksimeerida oma WebGL compute shader'ite jõudlust ning pakkuda sujuvamat ja reageerivamat kasutajakogemust.

Jätkates WebGL compute shader'ite maailma avastamist, pidage meeles, et siin käsitletud tehnikad ei ole pelgalt teoreetilised kontseptsioonid. Need on praktilised tööriistad, mida saate kasutada reaalsete probleemide lahendamiseks ja uuenduslike veebirakenduste loomiseks. Niisiis, sukelduge sisse, katsetage ja avastage optimeeritud compute shader'ite võimsus!