WebGL-i mälubasseini eraldamise strateegia: põhjalik ülevaade puhvrihalduse optimeerimisest

Reaalajas veebipõhise 3D-graafika maailmas ei ole jõudlus lihtsalt omadus; see on kasutajakogemuse alus. Sujuv ja kõrge kaadrisagedusega rakendus tundub reageeriv ja kaasahaarav, samas kui hangumise ja kaadrite kaoga vaevlev rakendus võib olla häiriv ja kasutuskõlbmatu. Üks levinumaid, kuid sageli tähelepanuta jäetud süüdlasi WebGL-i halva jõudluse taga on ebaefektiivne GPU mäluhaldus, täpsemalt puhvriandmete käsitlemine.

Iga kord, kui saadate GPU-le uut geomeetriat, maatrikseid või muid tipuandmeid, suhtlete WebGL-i puhvritega. Naiivne lähenemine – uute puhvrite loomine ja andmete üleslaadimine vastavalt vajadusele – võib kaasa tuua märkimisväärse lisakoormuse, CPU-GPU sünkroniseerimispeatused ja mälu fragmenteerumise. Siin muutub keerukas mälubasseini eraldamise strateegia mängu muutvaks teguriks.

See põhjalik juhend on mõeldud kesktaseme ja edasijõudnud WebGL-i arendajatele, graafikainseneridele ja jõudlusele keskendunud veebispetsialistidele, kes soovivad liikuda põhitõdedest kaugemale. Uurime, miks vaikimisi puhvrihalduse lähenemine suuremahuliste rakenduste puhul ebaõnnestub, ja süveneme robustsete mälubasseini eraldajate projekteerimisse ja rakendamisse, et saavutada prognoositav ja kõrge jõudlusega renderdamine.

Dünaamilise puhvri eraldamise kõrge hind

Enne parema süsteemi loomist peame kõigepealt mõistma levinud lähenemise piiranguid. WebGL-i õppimisel demonstreerivad enamik õpetusi lihtsat mustrit andmete GPU-le saatmiseks:

1. Loo puhver: gl.createBuffer()
2. Seo puhver: gl.bindBuffer(gl.ARRAY_BUFFER, myBuffer)
3. Laadi andmed puhvrisse: gl.bufferData(gl.ARRAY_BUFFER, myData, gl.STATIC_DRAW)

See toimib suurepäraselt staatiliste stseenide puhul, kus geomeetria laaditakse üks kord ja see ei muutu kunagi. Dünaamilistes rakendustes – mängud, andmete visualiseerimised, interaktiivsed tootekonfiguraatorid – muutuvad andmed aga sageli. Teil võib tekkida kiusatus kutsuda välja gl.bufferData igas kaadris, et uuendada animeeritud mudeleid, osakeste süsteeme või kasutajaliidese elemente. See on otsetee jõudlusprobleemideni.

Miks on sage gl.bufferData kasutamine nii kulukas?

• Draiveri lisakoormus ja kontekstivahetus: Iga WebGL-i funktsiooni, nagu gl.bufferData, väljakutse ei täitu ainult teie JavaScripti keskkonnas. See ületab piiri brauseri JavaScripti mootorist natiivsesse graafikadraiverisse, mis suhtleb GPU-ga. Sellel üleminekul on märkimisväärne kulu. Sagedased, korduvad väljakutsed tekitavad pideva voo sellest lisakoormusest.
• GPU sünkroniseerimispeatused: Kui kutsute välja gl.bufferData, annate sisuliselt draiverile käsu eraldada GPU-s uus mälutükk ja kanda teie andmed sinna üle. Kui GPU on hetkel hõivatud *vana* puhvri kasutamisega, mida proovite asendada, võib kogu graafikakonveier peatuda ja oodata, kuni GPU oma töö lõpetab, enne kui mälu saab vabastada ja uuesti eraldada. See tekitab konveierisse "mulli" ja on peamine hangumise põhjus.
• Mälu fragmenteerumine: Nii nagu süsteemi RAM-is, võib ka GPU-s erineva suurusega mälutükkide sage eraldamine ja vabastamine viia fragmenteerumiseni. Draiverile jääb palju väikeseid, mitte-järjestikuseid vabu mälublokke. Tulevane eraldamistaotlus suure, järjestikuse bloki jaoks võib ebaõnnestuda või käivitada kuluka prügikogumise ja tihendamise tsükli GPU-s, isegi kui vaba mälu koguhulk on piisav.

Vaatleme seda naiivset (ja problemaatilist) lähenemist dünaamilise võrgu uuendamiseks igas kaadris:

            // VÄLTIGE SEDA MUSTERIT JÕUDLUSKRIITILISES KOODIS
function renderLoop(gl, mesh) {
  // See eraldab ja laadib uuesti üles kogu puhvri igas kaadris!
  const vertexBuffer = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.ARRAY_BUFFER, vertexBuffer);
  gl.bufferData(gl.ARRAY_BUFFER, mesh.getUpdatedVertices(), gl.DYNAMIC_DRAW);
  
  // ... seadista atribuudid ja joonista ...

  gl.deleteBuffer(vertexBuffer); // Ja seejärel kustutab selle

  requestAnimationFrame(() => renderLoop(gl, mesh));
}
            

              
                Copy
              
            
          

See kood on potentsiaalne jõudluse pudelikael. Selle lahendamiseks peame võtma mäluhalduse enda kontrolli alla mälubasseini abil.

Sissejuhatus mälubasseini eraldamisse

Mälubassein on oma olemuselt klassikaline arvutiteaduse tehnika mälu tõhusaks haldamiseks. Selle asemel, et küsida süsteemilt (meie puhul WebGL-i draiverilt) palju väikeseid mälutükke, küsime me ühe väga suure tüki ette. Seejärel haldame seda suurt plokki ise, jagades oma "basseinist" väiksemaid tükke vastavalt vajadusele. Kui tükki enam ei vajata, tagastatakse see basseini taaskasutamiseks, ilma draiverit kunagi tülitamata.

Põhimõisted

• Bassein: Üksainus suur WebGLBuffer. Loome selle ühe korra suure mahuga, kasutades gl.bufferData(target, poolSizeInBytes, gl.DYNAMIC_DRAW). Oluline on see, et anname andmeallikaks null, mis lihtsalt reserveerib mälu GPU-s ilma esialgse andmeedastuseta.
• Blokid/tükid: Loogilised alampiirkonnad suures puhvris. Meie eraldaja ülesanne on neid blokke hallata. Eraldamistaotlus tagastab viite blokile, mis on sisuliselt lihtsalt nihe ja suurus peamises basseinis.
• Eraldaja: JavaScripti loogika, mis toimib mäluhaldurina. See peab arvet selle üle, millised basseini osad on kasutusel ja millised vabad. See teenindab eraldamis- ja vabastamistaotlusi.
• Alamandmete uuendused: Kuluka gl.bufferData asemel kasutame gl.bufferSubData(target, offset, data). See võimas funktsioon uuendab *juba eraldatud* puhvri kindlat osa ilma uuesti eraldamise lisakoormuseta. See on iga mälubasseini strateegia tööhobune.

Basseini kasutamise eelised

• Drastiliselt vähenenud draiveri lisakoormus: Kutsume kalli gl.bufferData välja üks kord initsialiseerimiseks. Kõik järgnevad "eraldamised" on lihtsalt arvutused JavaScriptis, millele järgneb palju odavam gl.bufferSubData väljakutse.
• Kõrvaldatud GPU peatused: Mälutsüklit hallates saame rakendada strateegiaid (nagu ringpuhvrid, millest räägime hiljem), mis tagavad, et me ei ürita kunagi kirjutada mälupiirkonda, mida GPU hetkel loeb.
• Null GPU-poolne fragmenteerumine: Kuna haldame ühte suurt, järjestikust mälublokki, ei pea GPU draiver fragmenteerumisega tegelema. Kõik fragmenteerumise probleemid lahendab meie enda eraldaja loogika, mille saame kujundada väga tõhusaks.
• Prognoositav jõudlus: Eemaldades ettearvamatud peatused ja draiveri lisakoormuse, saavutame sujuvama ja ühtlasema kaadrisageduse, mis on reaalajas rakenduste jaoks kriitilise tähtsusega.

Oma WebGL-i mälueraldaja disainimine

Pole olemas ühtset mälueraldajat, mis sobiks kõigile. Parim strateegia sõltub täielikult teie rakenduse mälukasutuse mustritest – eraldiste suurusest, nende sagedusest ja elueast. Uurime kolme levinud ja võimsat eraldaja disaini.

1. The Stack Allocator (LIFO)

Stack Allocator (magasini eraldaja) on kõige lihtsam ja kiirem disain. See töötab "viimasena sisse, esimesena välja" (LIFO) põhimõttel, täpselt nagu funktsioonikutsete magasin.

Kuidas see töötab: See haldab ühte kursorit või nihet, mida sageli nimetatakse magasini `top`-iks (tipuks). Mälu eraldamiseks liigutate seda kursorit lihtsalt soovitud suuruse võrra edasi ja tagastate eelmise asukoha. Vabastamine on veelgi lihtsam: saate vabastada ainult *viimase* eraldatud elemendi. Tavalisem on aga kõik korraga vabastada, lähtestades `top`-kursori tagasi nulli.

Kasutusjuhtum: See sobib ideaalselt kaadri-ajutiste andmete jaoks. Kujutage ette, et peate renderdama kasutajaliidese teksti, silumisjooni või mõningaid osakeste efekte, mis genereeritakse igas kaadris nullist uuesti. Saate eraldada kogu vajaliku puhvrimahu magasinist kaadri alguses ja kaadri lõpus lihtsalt lähtestada kogu magasini. Keerulist jälgimist pole vaja.

Eelised:

• Äärmiselt kiire, praktiliselt tasuta eraldamine (lihtsalt liitmine).
• Puudub mälu fragmenteerumine ühe kaadri eraldiste piires.

Puudused:

• Paindumatu vabastamine. Te ei saa vabastada blokki magasini keskelt.
• Sobib ainult andmetele, millel on rangelt pesastatud LIFO eluiga.

            class StackAllocator {
  constructor(gl, target, sizeInBytes) {
    this.gl = gl;
    this.target = target;
    this.size = sizeInBytes;
    this.top = 0;

    this.buffer = gl.createBuffer();
    gl.bindBuffer(this.target, this.buffer);
    // Eralda bassein GPU-s, aga ära veel andmeid edasta
    gl.bufferData(this.target, this.size, gl.DYNAMIC_DRAW);
  }

  allocate(data) {
    const size = data.byteLength;
    if (this.top + size > this.size) {
      console.error("StackAllocator: Out of memory");
      return null;
    }

    const offset = this.top;
    this.top += size;

    // Jõudluse huvides joonda 4 baidile, see on levinud nõue
    this.top = (this.top + 3) & ~3;

    // Laadi andmed eraldatud kohta üles
    this.gl.bindBuffer(this.target, this.buffer);
    this.gl.bufferSubData(this.target, offset, data);
    
    return { buffer: this.buffer, offset, size };
  }

  // Lähtesta kogu magasin, tavaliselt tehakse seda kord kaadris
  reset() {
    this.top = 0;
  }
}
            

              
                Copy
              
            
          

2. The Ring Buffer (Circular Buffer)

Ring Buffer (ringpuhver) on üks võimsamaid eraldajaid dünaamiliste andmete voogedastuseks. See on Stack Allocator'i edasiarendus, kus eraldamiskursor liigub puhvri lõpust tagasi algusesse, nagu kellaosuti.

Kuidas see töötab: Ringpuhvri väljakutse on vältida andmete ülekirjutamist, mida GPU veel eelmisest kaadrist kasutab. Kui meie CPU töötab kiiremini kui GPU, võib eraldamiskursor (`head`) ringi täis teha ja hakata üle kirjutama andmeid, mille renderdamist GPU pole veel lõpetanud. Seda nimetatakse võidujooksu tingimuseks (race condition).

Lahendus on sünkroniseerimine. Kasutame mehhanismi, et küsida, millal on GPU lõpetanud käskude töötlemise kuni teatud punktini. WebGL2-s lahendatakse see elegantselt sünkroonimisobjektidega (Sync Objects / fences).

1. Haldame head-kursorit järgmise eraldamiskoha jaoks.
2. Samuti haldame tail-kursorit, mis tähistab andmete lõppu, mida GPU veel aktiivselt kasutab.
3. Kui me eraldame, liigutame head-i edasi. Pärast seda, kui oleme kaadri joonistamiskutsed esitanud, sisestame GPU käsuliinile "tõkke" (fence) kasutades gl.fenceSync().
4. Järgmises kaadris kontrollime enne eraldamist vanima tõkke staatust. Kui GPU on sellest möödunud (gl.clientWaitSync() või gl.getSyncParameter()), teame, et kõik andmed enne seda tõket on ohutud ülekirjutamiseks. Saame seejärel liigutada oma tail-kursorit edasi, vabastades ruumi.

Kasutusjuhtum: Absoluutselt parim valik andmetele, mida uuendatakse igas kaadris, kuid mis peavad püsima vähemalt ühe kaadri vältel. Näideteks on animeeritud tegelaste tipuandmed, osakeste süsteemid, dünaamiline tekst ja pidevalt muutuvad ühtsete puhvrite andmed (Uniform Buffer Objects).

Eelised:

• Äärmiselt kiired, järjestikused eraldised.
• Ideaalne voogedastatavate andmete jaoks.
• Väldib disaini poolest CPU-GPU peatusi.

Puudused:

• Nõuab hoolikat sünkroniseerimist, et vältida võidujooksu tingimusi. WebGL1-l puuduvad natiivsed tõkked, mis nõuab lahendusi nagu mitmekordne puhverdamine (eraldades basseini, mis on 3x kaadri suurusest ja neid tsükliliselt kasutades).
• Kogu bassein peab olema piisavalt suur, et mahutada mitme kaadri andmed, andes GPU-le piisavalt aega järele jõuda.

            // Kontseptuaalne Ring Buffer Allocator (lihtsustatud, ilma täieliku tõkete halduseta)
class RingBufferAllocator {
  constructor(gl, target, sizeInBytes) {
    this.gl = gl;
    this.target = target;
    this.size = sizeInBytes;
    this.head = 0;
    this.tail = 0; // Reaalses implementatsioonis uuendatakse seda tõkete kontrolliga

    this.buffer = gl.createBuffer();
    gl.bindBuffer(this.target, this.buffer);
    gl.bufferData(this.target, this.size, gl.DYNAMIC_DRAW);
    
    // Reaalses rakenduses oleks siin tõkete järjekord
  }

  allocate(data) {
    const size = data.byteLength;
    const alignedSize = (size + 3) & ~3;

    // Kontrolli vaba ruumi
    // See loogika on lihtsustatud. Reaalne kontroll oleks keerulisem,
    // arvestades puhvri ümberpöörlemist.
    if (this.head >= this.tail && this.head + alignedSize > this.size) {
        // Proovi ringi alustada
        if (alignedSize > this.tail) {
            console.error("RingBuffer: Out of memory");
            return null;
        }
        this.head = 0; // Vii head algusesse tagasi
    } else if (this.head < this.tail && this.head + alignedSize > this.tail) {
        console.error("RingBuffer: Out of memory, head caught tail");
        return null;
    }

    const offset = this.head;
    this.head += alignedSize;

    this.gl.bindBuffer(this.target, this.buffer);
    this.gl.bufferSubData(this.target, offset, data);
    
    return { buffer: this.buffer, offset, size };
  }
  
  // Seda kutsutakse igas kaadris pärast tõkete kontrollimist
  updateTail(newTail) {
      this.tail = newTail;
  }
}
            

              
                Copy
              
            
          

3. The Free List Allocator

Free List Allocator on kolmest kõige paindlikum ja üldotstarbelisem. See suudab hallata erineva suuruse ja elueaga eraldisi ja vabastamisi, sarnaselt traditsioonilisele `malloc`/`free` süsteemile.

Kuidas see töötab: Eraldaja haldab andmestruktuuri – tavaliselt ahellisti – kõigist basseinis olevatest vabadest mälublokkidest. See on "vabade nimekiri" (free list).

• Eraldamine: Kui saabub mälutaotlus, otsib eraldaja vabade nimekirjast piisavalt suurt blokki. Levinud otsingustrateegiad on First-Fit (võta esimene sobiv blokk) või Best-Fit (võta väikseim sobiv blokk). Kui leitud blokk on nõutust suurem, jagatakse see kaheks: üks osa tagastatakse kasutajale ja väiksem jääk pannakse tagasi vabade nimekirja.
• Vabastamine: Kui kasutaja on mälublokiga lõpetanud, tagastab ta selle eraldajale. Eraldaja lisab selle bloki tagasi vabade nimekirja.
• Ühendamine: Fragmenteerumise vastu võitlemiseks kontrollib eraldaja bloki vabastamisel, kas selle naaberblokid mälus on samuti vabade nimekirjas. Kui jah, ühendab ta need üheks suuremaks vabaks blokiks. See on kriitiline samm basseini tervise hoidmiseks aja jooksul.

Kasutusjuhtum: Ideaalne ressursside haldamiseks, millel on ettearvamatu või pikk eluiga, näiteks stseeni erinevate mudelite võrgud, mida saab igal ajal laadida ja eemaldada, tekstuurid või mis tahes andmed, mis ei sobi Stack või Ring eraldajate rangete mustritega.

Eelised:

• Väga paindlik, haldab erineva suuruse ja elueaga eraldisi.
• Vähendab fragmenteerumist ühendamise kaudu.

Puudused:

• Oluliselt keerulisem rakendada kui Stack või Ring eraldajaid.
• Eraldamine ja vabastamine on aeglasemad (O(n) lihtsa nimekirjaotsingu puhul) nimekirja haldamise tõttu.
• Võib endiselt kannatada välise fragmenteerumise all, kui eraldatakse palju väikeseid, mitteühendatavaid objekte.

            // Väga kontseptuaalne struktuur Free List Allocator'i jaoks
// Tootmiskõlbulik implementatsioon nõuaks robustset ahellisti ja rohkem olekuinfot.
class FreeListAllocator {
  constructor(gl, target, sizeInBytes) {
    this.gl = gl;
    this.target = target;
    this.size = sizeInBytes;
    this.buffer = gl.createBuffer(); // ... initsialiseerimine ...
    
    // freeList sisaldaks objekte nagu { offset, size }
    // Algselt sisaldab see ühte suurt blokki, mis katab kogu puhvri.
    this.freeList = [{ offset: 0, size: this.size }];
  }

  allocate(size) {
    // 1. Leia sobiv blokk this.freeList'ist (nt first-fit)
    // 2. Kui leitud:
    //    a. Eemalda see vabade nimekirjast.
    //    b. Kui blokk on nõutust palju suurem, jaga see.
    //       - Tagasta vajalik osa (offset, size).
    //       - Lisa jääk tagasi vabade nimekirja.
    //    c. Tagasta eraldatud bloki info.
    // 3. Kui ei leita, tagasta null (mälu otsas).
    // See meetod ei tegele gl.bufferSubData väljakutsega; see haldab ainult piirkondi.
    // Kasutaja võtaks tagastatud nihke ja teostaks üleslaadimise.
  }

  deallocate(offset, size) {
    // 1. Loo vabastatav bloki objekt { offset, size }.
    // 2. Lisa see tagasi vabade nimekirja, hoides nimekirja nihke järgi sorteerituna.
    // 3. Proovi ühendada eelmise ja järgmise blokiga nimekirjas.
    //    - Kui eelnev blokk on külgnev (prev.offset + prev.size === offset),
    //      ühenda need üheks suuremaks blokiks.
    //    - Tee sama ka järgneva bloki puhul.
  }
}
            

              
                Copy
              
            
          

Praktiline rakendamine ja parimad praktikad

Õige usage vihje valimine

Kolmas parameeter gl.bufferData funktsioonile on jõudluse vihje draiverile. Mälubasseinide puhul on see valik oluline.

• gl.STATIC_DRAW: Annate draiverile teada, et andmed määratakse üks kord ja neid kasutatakse mitu korda. Hea stseeni geomeetria jaoks, mis kunagi ei muutu.
• gl.DYNAMIC_DRAW: Andmeid muudetakse korduvalt ja kasutatakse mitu korda. See on sageli parim valik basseini puhvri enda jaoks, kuna kirjutate sellesse pidevalt gl.bufferSubData abil.
• gl.STREAM_DRAW: Andmeid muudetakse üks kord ja kasutatakse vaid paar korda. See võib olla hea vihje Stack Allocator'ile, mida kasutatakse kaader-kaadri haaval andmete jaoks.

Puhvri suuruse muutmisega toimetulek

Mis saab siis, kui teie basseinil saab mälu otsa? See on kriitiline disainikaalutlus. Halvim, mida saate teha, on dünaamiliselt GPU puhvri suurust muuta, kuna see hõlmab uue, suurema puhvri loomist, kõigi vanade andmete ülekopeerimist ja vana kustutamist – äärmiselt aeglane operatsioon, mis nullib basseini eesmärgi.

Strateegiad:

1. Profileeri ja määra suurus õigesti: Parim lahendus on ennetamine. Profileerige oma rakenduse mäluvajadused suure koormuse all ja initsialiseerige bassein helde suurusega, võib-olla 1,5 korda suurem kui maksimaalne täheldatud kasutus.
2. Basseinide basseinid: Ühe hiiglasliku basseini asemel saate hallata basseinide nimekirja. Kui esimene bassein on täis, proovige eraldada teisest. See on keerulisem, kuid väldib ühtainsat massiivset suuruse muutmise operatsiooni.
3. Sujuv degradeerumine: Kui mälu on ammendatud, laske eraldamisel sujuvalt ebaõnnestuda. See võib tähendada uue mudeli laadimata jätmist või osakeste arvu ajutist vähendamist, mis on parem kui rakenduse kokkujooksmine või hangumine.

Juhtumiuuring: osakeste süsteemi optimeerimine

Seome kõik kokku praktilise näitega, mis demonstreerib selle tehnika tohutut jõudu.

Probleem: Me tahame renderdada süsteemi, kus on 500 000 osakest. Igal osakesel on 3D-asukoht (3 ujukomaarvu) ja värv (4 ujukomaarvu), mis kõik muutuvad igas kaadris CPU-s toimuva füüsikasimulatsiooni põhjal. Andmete kogumaht kaadri kohta on 500 000 osakest * (3+4) ujukomaarvu/osake * 4 baiti/ujukomaarv = 14 MB.

Naiivne lähenemine: kutsuda välja gl.bufferData selle 14 MB massiiviga igas kaadris. Enamikus süsteemides põhjustab see massiivse kaadrisageduse languse ja märgatava hangumise, kuna draiver näeb vaeva nende andmete uuesti eraldamise ja edastamisega, samal ajal kui GPU üritab renderdada.

Optimeeritud lahendus ringpuhvriga:

1. Initsialiseerimine: Loome Ring Buffer eraldaja. Ohutuse tagamiseks ja GPU ning CPU teineteise segamise vältimiseks teeme basseini piisavalt suureks, et mahutada kolme täiskaadri andmed. Basseini suurus = 14 MB * 3 = 42 MB. Loome selle puhvri üks kord käivitamisel, kasutades gl.bufferData(..., 42 * 1024 * 1024, gl.DYNAMIC_DRAW).
2. Renderdustsükkel (kaader N):
   • Esmalt kontrollime oma vanimat GPU tõket (kaadrist N-2). Kas GPU on selle kaadri renderdamise lõpetanud? Kui jah, saame liigutada oma `tail`-kursorit edasi, vabastades selle kaadri andmete poolt kasutatud 14 MB ruumi.
   • Käivitame oma osakeste simulatsiooni CPU-s, et genereerida uued tipuandmed kaadri N jaoks.
   • Palume oma ringpuhvril eraldada 14 MB. See annab meile basseinist vaba bloki (nihe ja suurus).
   • Laadime oma uued osakeste andmed sinna konkreetsesse asukohta üles, kasutades ühte kiiret kutset: gl.bufferSubData(target, receivedOffset, particleData).
   • Anname välja oma joonistamiskäsu (gl.drawArrays), veendudes, et kasutame tipuatribuutide kursorite seadistamisel (gl.vertexAttribPointer) saadud `receivedOffset`-it.
   • Lõpuks sisestame GPU käsuliinile uue tõkke, et märkida kaadri N töö lõppu.

Tulemus: gl.bufferData kurnav kaadripõhine lisakoormus on täielikult kadunud. See on asendatud äärmiselt kiire mälukoopiaga gl.bufferSubData kaudu eelnevalt eraldatud piirkonda. CPU saab töötada järgmise kaadri simuleerimisega, samal ajal kui GPU renderdab samaaegselt praegust. Tulemuseks on sujuv, kõrge kaadrisagedusega osakeste süsteem, isegi kui miljonid tipud muutuvad igas kaadris. Hangumine on kõrvaldatud ja jõudlus muutub prognoositavaks.

Kokkuvõte

Liikumine naiivselt puhvrihaldusstrateegialt tahtlikule mälubasseini eraldussüsteemile on oluline samm graafikaprogrammeerijana küpsemisel. See seisneb mõtteviisi muutuses ressursside lihtsalt draiverilt küsimisest nende aktiivseks haldamiseks maksimaalse jõudluse saavutamiseks.

Põhilised järeldused:

• Vältige sagedasi gl.bufferData väljakutseid samale puhvrile jõudluskriitilistes koodilõikudes. See on hangumise ja draiveri lisakoormuse peamine allikas.
• Eel-eraldage suur mälubassein üks kord initsialiseerimisel ja uuendage seda palju odavama gl.bufferSubData abil.
• Valige ülesandele sobiv eraldaja:
  • Stack Allocator: Kaadri-ajutiste andmete jaoks, mis visatakse korraga minema.
  • Ring Buffer Allocator: Kõrge jõudlusega voogedastuse kuningas andmetele, mis uuenevad igas kaadris.
  • Free List Allocator: Üldotstarbeliseks ressursside haldamiseks, millel on erinev ja ettearvamatu eluiga.
• Sünkroniseerimine ei ole valikuline. Peate tagama, et te ei tekita CPU/GPU võidujooksu tingimusi, kus kirjutate üle andmeid, mida GPU veel kasutab. WebGL2 tõkked on selleks ideaalne tööriist.

Rakenduse profileerimine on esimene samm. Kasutage brauseri arendaja tööriistu, et tuvastada, kas puhvri eraldamisele kulub märkimisväärselt aega. Kui jah, siis mälubasseini eraldaja rakendamine ei ole lihtsalt optimeerimine – see on vajalik arhitektuurne otsus keerukate, kõrge jõudlusega WebGL-kogemuste loomiseks globaalsele publikule. Mälu üle kontrolli võttes avate brauseris reaalajas graafika tegeliku potentsiaali.