WebGL klasterdatud valguse määramine: dünaamiline valguse jaotus

Reaalajas stseenide renderdamine suure hulga dünaamiliste valgusetega on märkimisväärne väljakutse. Lihtsustatud lähenemised, nagu näiteks iga fragmendi jaoks kõigi valguste läbikäimine, muutuvad kiiresti arvutuslikult liiga kulukaks. WebGL-i klasterdatud valguse määramine pakub sellele probleemile võimsa ja tõhusa lahenduse, jagades vaatefrustumi klastrite võrgustikuks ja määrates valgused klastritele nende ruumilise asukoha alusel. See vähendab oluliselt iga fragmendi jaoks arvesse võetavate valguste arvu, mis parandab jõudlust.

Probleemi mõistmine: dünaamilise valgustuse väljakutse

Traditsiooniline otserenderdus (forward rendering) seisab silmitsi skaleeritavuse probleemidega, kui tegemist on suure tihedusega dünaamiliste valgustega. Iga fragmendi (piksli) jaoks peab varjutaja valgustuse panuse arvutamiseks läbima kõik valgused. Selle keerukus on O(n), kus n on valguste arv, muutes selle jätkusuutmatuks stseenide puhul, kus on sadu või tuhandeid valguseid. Hilisrenderdus (deferred rendering), kuigi lahendab mõned neist probleemidest, toob kaasa oma keerukused ja ei ole alati optimaalne valik, eriti mobiilseadmetes või WebGL-i keskkondades, kus G-puhvri ribalaius võib olla pudelikaelaks.

Sissejuhatus klasterdatud valguse määramisse

Klasterdatud valguse määramine pakub hübriidset lähenemist, mis kasutab nii otse- kui ka hilisrenderduse eeliseid, leevendades samal ajal nende puudusi. Põhiidee on jagada 3D-stseen väikeste mahtude ehk klastrite võrgustikuks. Iga klaster hoiab nimekirja valgustest, mis potentsiaalselt mõjutavad selles klastris asuvaid piksleid. Renderdamise ajal peab varjutaja läbi käima ainult need valgused, mis on määratud hetke fragmenti sisaldavale klastrile, vähendades oluliselt valgusarvutuste arvu.

Põhimõisted:

• Klastrid: Need on väikesed 3D-mahud, mis jaotavad vaatefrustumi osadeks. Klastrite suurus ja paigutus mõjutavad oluliselt jõudlust.
• Valguse määramine: See protsess määrab, millised valgused milliseid klastreid mõjutavad. Tõhusad määramisalgoritmid on optimaalse jõudluse jaoks üliolulised.
• Varjutaja optimeerimine: Fragmendivarjutaja peab tõhusalt pääsema juurde ja töötlema määratud valguse andmeid.

Kuidas klasterdatud valguse määramine töötab

Klasterdatud valguse määramise protsessi saab jagada järgmisteks sammudeks:

1. Klastrite genereerimine: Vaatefrustum jaotatakse 3D-klastrite võrgustikuks. Võrgustiku mõõtmed (nt klastrite arv X-, Y- ja Z-teljel) valitakse tavaliselt ekraani eraldusvõime ja jõudluskaalutluste alusel. Levinud konfiguratsioonid on 16x9x16 või 32x18x32, kuigi neid numbreid tuleks kohandada vastavalt platvormile ja sisule.
2. Valguse-klastri määramine: Iga valguse puhul määrab algoritm, millised klastrid jäävad valguse mõjuraadiusesse. See hõlmab valguse asukoha ja iga klastri keskpunkti vahelise kauguse arvutamist. Raadiusesse jäävad klastrid lisatakse valguse mõjualasse ja valgus lisatakse klastri valgusnimekirja. See on optimeerimise võtmevaldkond, kus kasutatakse sageli tehnikaid nagu piirdekehade hierarhiad (BVH) või ruumiline räsistamine.
3. Andmestruktuuri loomine: Iga klastri valgusnimekirjad salvestatakse tavaliselt puhverobjekti, millele varjutaja pääseb juurde. See puhver võib olla struktureeritud mitmel viisil juurdepääsumustrite optimeerimiseks, näiteks kasutades kompaktset valgusindeksite loendit või salvestades täiendavaid valguse omadusi otse klastri andmetesse.
4. Fragmendivarjutaja täitmine: Fragmendivarjutaja määrab, millisesse klastrisse praegune fragment kuulub. Seejärel käib see läbi selle klastri valgusnimekirja ja arvutab iga määratud valguse valgustuse panuse.

Rakendamise üksikasjad WebGL-is

Klasterdatud valguse määramise rakendamine WebGL-is nõuab hoolikat varjutajate programmeerimise ja andmehalduse kaalumist GPU-s.

1. Klastrite seadistamine

Klastrite võrgustik määratletakse kaamera omaduste (vaateväli, kuvasuhe, lähi- ja kaugtasand) ning soovitud klastrite arvu alusel igas mõõtmes. Klastri suurust saab nende parameetrite põhjal arvutada. Tüüpilises rakenduses on klastrite mõõtmed fikseeritud.

            
const numClustersX = 16;
const numClustersY = 9;
const numClustersZ = 16; // Sügavusklastrid on eriti olulised suurte stseenide puhul

// Arvuta klastrite mõõtmed kaamera parameetrite ja klastrite arvu põhjal.
function calculateClusterDimensions(camera, numClustersX, numClustersY, numClustersZ) {
 const tanHalfFOV = Math.tan(camera.fov / 2 * Math.PI / 180);
 const clusterWidth = 2 * tanHalfFOV * camera.aspectRatio / numClustersX;
 const clusterHeight = 2 * tanHalfFOV / numClustersY;
 const clusterDepthScale = Math.pow(camera.far / camera.near, 1 / numClustersZ);

 return { clusterWidth, clusterHeight, clusterDepthScale };
}

            

              
                Copy
              
            
          

2. Valguse määramise algoritm

Valguse määramise algoritm käib läbi iga valguse ja määrab, milliseid klastreid see mõjutab. Lihtne lähenemine hõlmab valguse ja iga klastri keskpunkti vahelise kauguse arvutamist. Optimeeritum lähenemine eelarvutab valguste piirdesfääri. Arvutuslikuks pudelikaelaks on siin tavaliselt vajadus korrata protsessi väga suure arvu klastrite jaoks. Optimeerimistehnikad on siin üliolulised. Selle sammu saab teha protsessoril (CPU) või kasutades arvutusvarjutajaid (compute shaders) (WebGL 2.0+).

            
// Pseudokood valguse määramiseks
for (let light of lights) {
 for (let x = 0; x < numClustersX; ++x) {
 for (let y = 0; y < numClustersY; ++y) {
 for (let z = 0; z < numClustersZ; ++z) {
  // Arvuta klastri keskpunkti maailma asukoht
  const clusterCenter = calculateClusterCenter(x, y, z);

  // Arvuta valguse ja klastri keskpunkti vaheline kaugus
  const distance = vec3.distance(light.position, clusterCenter);

  // Kui kaugus on valguse raadiuses, lisa valgus klastrisse
  if (distance <= light.radius) {
  addLightToCluster(light, x, y, z);
  }
 }
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

3. Valgusnimekirjade andmestruktuur

Iga klastri valgusnimekirjad tuleb salvestada vormingus, mis on varjutajale tõhusalt juurdepääsetav. Levinud lähenemine on kasutada tekstuuripuhvri objekti (Texture Buffer Object, TBO) või varjutaja salvestuspuhvri objekti (Shader Storage Buffer Object, SSBO) WebGL 2.0-s. TBO salvestab valguse indekseid või valguse andmeid tekstuuris, samas kui SSBO võimaldab paindlikumaid salvestus- ja juurdepääsumustreid. TBO-d on laialdaselt toetatud WebGL1 rakendustes laienduste kaudu, pakkudes laiemat ühilduvust.

Võimalikud on kaks peamist lähenemist:

• Kompaktne valgusnimekiri: Salvestab ainult igale klastrile määratud valguste indeksid. Nõuab täiendavat otsingut eraldi valguse andmete puhvrist.
• Valguse andmed klastris: Salvestab valguse omadused (asukoht, värv, intensiivsus) otse klastri andmetesse. Väldib lisapäringut, kuid tarbib rohkem mälu.

            
// Näide tekstuuripuhvri objekti (TBO) kasutamisest kompaktse valgusnimekirjaga

// LightIndices: Massiiv igale klastrile määratud valgusindeksitest
// LightData: Massiiv, mis sisaldab tegelikke valguse andmeid (asukoht, värv jne)

// Varjutajas:
uniform samplerBuffer lightIndices;
uniform samplerBuffer lightData;
uniform ivec3 numClusters;

int clusterIndex = x + y * numClusters.x + z * numClusters.x * numClusters.y;

// Hangi selle klastri valgusnimekirja algus- ja lõpuindeks
int startIndex = texelFetch(lightIndices, clusterIndex * 2).r; // Eeldades, et iga teksel on üks valgusindeks ning startIndex/endIndex on pakitud järjestikku.
int endIndex = texelFetch(lightIndices, clusterIndex * 2 + 1).r;

for (int i = startIndex; i < endIndex; ++i) {
 int lightIndex = texelFetch(lightIndices, i).r;
 // Hangi tegelikud valguse andmed, kasutades lightIndex'it
 vec4 lightPosition = texelFetch(lightData, lightIndex * NUM_LIGHT_PROPERTIES).rgba; // NUM_LIGHT_PROPERTIES oleks uniform-muutuja.
 ...
}

            

              
                Copy
              
            
          

4. Fragmendivarjutaja rakendamine

Fragmendivarjutaja määrab klastri, kuhu praegune fragment kuulub, ja seejärel käib läbi selle klastri valgusnimekirja. Varjutaja arvutab iga määratud valguse valgustuspanuse ja kogub tulemused kokku.

            
// Fragmendivarjutajas
uniform ivec3 numClusters;
uniform vec2 resolution;

// Arvuta praeguse fragmendi klastriindeks
ivec3 clusterIndex = ivec3(
 int(gl_FragCoord.x / (resolution.x / float(numClusters.x))),
 int(gl_FragCoord.y / (resolution.y / float(numClusters.y))),
 int(log(gl_FragCoord.z) / log(clusterDepthScale)) // Eeldab logaritmilist sügavuspuhvrit.
);

// Veendu, et klastriindeks jääb vahemikku.
clusterIndex = clamp(clusterIndex, ivec3(0), numClusters - ivec3(1));

int linearClusterIndex = clusterIndex.x + clusterIndex.y * numClusters.x + clusterIndex.z * numClusters.x * numClusters.y;

// Käi läbi klastri valgusnimekiri
// (Pääse ligi valguse andmetele TBO-st või SSBO-st vastavalt rakendusele)

// Teosta iga valguse jaoks valgustusarvutused


            

              
                Copy
              
            
          

Jõudluse optimeerimise strateegiad

Klasterdatud valguse määramise jõudlus sõltub suuresti rakendamise tõhususest. Jõudluse parandamiseks saab kasutada mitmeid optimeerimistehnikaid:

• Klastri suuruse optimeerimine: Optimaalne klastri suurus sõltub stseeni keerukusest, valguse tihedusest ja ekraani eraldusvõimest. Erinevate klastri suurustega katsetamine on ülioluline, et leida parim tasakaal valguse määramise täpsuse ja varjutaja jõudluse vahel.
• Vaatefrustumi eemaldamine (Frustum Culling): Vaatefrustumi eemaldamist saab kasutada valguste elimineerimiseks, mis on enne valguse määramise protsessi täielikult väljaspool vaatefrustumit.
• Valguse eemaldamise tehnikad: Kasutage ruumilisi andmestruktuure nagu oktapuud või KD-puud, et kiirendada valguse eemaldamist. See vähendab oluliselt iga klastri jaoks arvesse võetavate valguste arvu.
• GPU-põhine valguse määramine: Valguse määramise protsessi üleviimine GPU-le arvutusvarjutajate abil (WebGL 2.0+) võib oluliselt parandada jõudlust, eriti suure hulga dünaamiliste valgusetega stseenide puhul.
• Bitimaski optimeerimine: Esitage klastri-valguse nähtavust bitimaskide abil. See võib parandada vahemälu sidusust ja vähendada mälu ribalaiuse nõudeid.
• Varjutaja optimeerimised: Optimeerige fragmendivarjutajat, et minimeerida käskude ja mälupöörduste arvu. Kasutage valgustusarvutustes tõhusaid andmestruktuure ja algoritme. Kerige tsüklid lahti, kui see on asjakohane.
• LOD (detailitase) valguste jaoks: Vähendage kaugete objektide jaoks töödeldavate valguste arvu. Seda saab saavutada valgustusarvutuste lihtsustamise või valguste täieliku väljalülitamisega.
• Ajaline koherentsus: Kasutage ajalist koherentsust, taaskasutades eelmiste kaadrite valguse määramisi. Uuendage ainult oluliselt liikunud valguste määramisi.
• Ujukoma täpsus: Kaaluge varjutajas mõne valgustusarvutuse jaoks madalama täpsusega ujukomaarvude (nt `mediump`) kasutamist, mis võib mõne GPU puhul jõudlust parandada.
• Mobiilne optimeerimine: Optimeerige mobiilseadmete jaoks, vähendades valguste arvu, lihtsustades varjutajaid ja kasutades madalama eraldusvõimega tekstuure.

Eelised ja puudused

Eelised:

• Parem jõudlus: Vähendab oluliselt fragmendi kohta vajalike valgusarvutuste arvu, mis viib parema jõudluseni võrreldes traditsioonilise otserenderdusega.
• Skaleeritavus: Skaleerub hästi stseenides, kus on suur hulk dünaamilisi valguseid.
• Paindlikkus: Saab kombineerida teiste renderdustehnikatega, nagu varjude kaardistamine ja ümbritsev oklusioon.

Puudused:

• Keerukus: Keerulisem rakendada kui traditsiooniline otserenderdus.
• Mälukulu: Nõuab lisamälu klastriandmete ja valgusnimekirjade salvestamiseks.
• Parameetrite häälestamine: Optimaalse jõudluse saavutamiseks on vaja hoolikalt häälestada klastri suurust ja muid parameetreid.

Alternatiivid klasterdatud valgustusele

Kuigi klasterdatud valgustus pakub mitmeid eeliseid, ei ole see ainus lahendus dünaamilise valgustuse käsitlemiseks. On olemas mitmeid alternatiivseid tehnikaid, millest igaühel on oma kompromissid.

• Hilisrenderdus (Deferred Rendering): Renderdab stseeniinfo (normaalid, sügavus jne) G-puhvritesse ja teostab valgustusarvutused eraldi läbimisel. Tõhus suure arvu staatiliste valguste puhul, kuid võib olla ribalaiusemahukas ja keeruline rakendada WebGL-is, eriti vanemal riistvaral.
• Forward+ renderdus: Otserenderduse variant, mis kasutab arvutusvarjutajat valgusvõrgustiku eelarvutamiseks, sarnaselt klasterdatud valgustusega. Võib mõnel riistvaral olla tõhusam kui hilisrenderdus.
• Plaadipõhine hilisrenderdus (Tiled Deferred Rendering): Jagab ekraani plaatideks ja teostab iga plaadi jaoks hilisrenderduse valgustusarvutused. Võib olla tõhusam kui traditsiooniline hilisrenderdus, eriti mobiilseadmetes.
• Valgusindekseeritud hilisrenderdus (Light Indexed Deferred Rendering): Sarnane plaadipõhise hilisrenderdusega, kuid kasutab valguse andmetele tõhusaks juurdepääsuks valgusindeksit.
• Eelarvutatud kiirgusülekande (Precomputed Radiance Transfer, PRT): Eelarvutab staatiliste objektide valgustuse ja salvestab tulemused tekstuuri. Tõhus staatiliste stseenide puhul keeruka valgustusega, kuid ei tööta hästi dünaamiliste objektidega.

Globaalne perspektiiv: kohandatavus erinevatel platvormidel

Klasterdatud valgustuse rakendatavus varieerub erinevatel platvormidel ja riistvarakonfiguratsioonides. Kuigi kaasaegsed lauaarvuti GPU-d saavad kergesti hakkama keerukate klasterdatud valgustuse rakendustega, nõuavad mobiilseadmed ja madalama jõudlusega süsteemid sageli agressiivsemaid optimeerimisstrateegiaid.

• Lauaarvuti GPU-d: Kasutavad ära suuremat mälu ribalaiust ja töötlemisvõimsust, võimaldades suuremaid klastri suurusi ja keerukamaid varjutajaid.
• Mobiilsed GPU-d: Nõuavad piiratud ressursside tõttu agressiivsemat optimeerimist. Sageli on vajalikud väiksemad klastri suurused, madalama täpsusega ujukomaarvud ja lihtsamad varjutajad.
• WebGL-i ühilduvus: Tagage ühilduvus vanemate WebGL-i rakendustega, kasutades sobivaid laiendusi ja vältides funktsioone, mis on saadaval ainult WebGL 2.0-s. Kaaluge funktsioonide tuvastamist ja varustrateegiaid vanemate brauserite jaoks.

Kasutusjuhtude näited

Klasterdatud valguse määramine sobib paljudele rakendustele, sealhulgas:

• Mängud: Stseenide renderdamine arvukate dünaamiliste valgusetega, nagu osakeste efektid, plahvatused ja tegelaste valgustus. Kujutage ette elavat turgu Marrakechis sadade vilkuvate laternatega, millest igaüks heidab dünaamilisi varje.
• Visualiseerimised: Keerukate andmekogumite visualiseerimine dünaamiliste valgusefektidega, nagu meditsiiniline pildindus ja teaduslikud simulatsioonid. Kaaluge valguse jaotuse simuleerimist keerulises tööstusmasinas või tihedas linnakeskkonnas nagu Tokyo.
• Virtuaalreaalsus (VR) ja liitreaalsus (AR): Realistlike keskkondade renderdamine dünaamilise valgustusega kaasahaaravate kogemuste saamiseks. Mõelge VR-tuurile iidses Egiptuse hauakambris, kus on vilkuv tõrvikuvalgus ja dünaamilised varjud.
• Tootekonfiguraatorid: Võimaldab kasutajatel interaktiivselt konfigureerida tooteid dünaamilise valgustusega, näiteks autosid ja mööblit. Kasutaja, kes kujundab veebis eritellimusel autot, näeb virtuaalses keskkonnas täpseid peegeldusi ja varje.

Rakendatavad teadmised

Siin on mõned rakendatavad teadmised klasterdatud valguse määramise rakendamiseks ja optimeerimiseks WebGL-is:

• Alustage lihtsast rakendusest: Alustage põhilise klasterdatud valguse määramise rakendusega ja lisage järk-järgult optimeerimisi vastavalt vajadusele.
• Profileerige oma koodi: Kasutage WebGL-i profileerimisvahendeid jõudluse pudelikaelade tuvastamiseks ja suunake oma optimeerimispüüdlused kõige kriitilisematele aladele.
• Katsetage erinevate parameetritega: Optimaalne klastri suurus, valguse eemaldamise algoritm ja varjutaja optimeerimised sõltuvad konkreetsest stseenist ja riistvarast. Katsetage erinevate parameetritega, et leida parim konfiguratsioon.
• Kaaluge GPU-põhist valguse määramist: Kui teie sihtmärgiks on WebGL 2.0, kaaluge arvutusvarjutajate kasutamist valguse määramise protsessi üleviimiseks GPU-le.
• Püsige kursis: Hoidke end kursis uusimate WebGL-i parimate tavade ja optimeerimistehnikatega, et tagada teie rakenduse võimalikult tõhus toimimine.

Kokkuvõte

WebGL-i klasterdatud valguse määramine pakub võimsa ja tõhusa lahenduse suure hulga dünaamiliste valgusetega stseenide renderdamiseks. Jagades vaatefrustumi klastriteks ja määrates valgused klastritele nende ruumilise asukoha alusel, vähendab see tehnika oluliselt fragmendi kohta vajalike valgusarvutuste arvu, mis parandab jõudlust. Kuigi rakendamine võib olla keeruline, muudavad selle eelised jõudluse ja skaleeritavuse osas väärtuslikuks tööriistaks igale WebGL-i arendajale, kes töötab dünaamilise valgustusega. WebGL-i ja GPU riistvara jätkuv areng toob kahtlemata kaasa edasisi edusamme klasterdatud valgustuse tehnikates, võimaldades veelgi realistlikumaid ja kaasahaaravamaid veebipõhiseid kogemusi.

Pidage meeles, et oma koodi tuleb põhjalikult profileerida ja katsetada erinevate parameetritega, et saavutada optimaalne jõudlus teie konkreetse rakenduse ja sihtriistvara jaoks.