WebGL:n klusteroitu valonmääritys: dynaaminen valonjako

Kohtausten reaaliaikainen renderöinti suurella määrällä dynaamisia valoja on merkittävä haaste. Naiivit lähestymistavat, kuten kaikkien valojen läpikäynti jokaiselle fragmentille, muuttuvat nopeasti laskennallisesti liian raskaaksi. WebGL:n klusteroitu valonmääritys tarjoaa tehokkaan ratkaisun tähän ongelmaan jakamalla näkymäkartion (view frustum) klustereiden ruudukkoon ja määrittämällä valot klustereihin niiden sijainnin perusteella. Tämä vähentää merkittävästi kunkin fragmentin kohdalla huomioon otettavien valojen määrää, mikä johtaa parempaan suorituskykyyn.

Ongelman ymmärtäminen: Dynaamisen valaistuksen haaste

Perinteisellä forward-renderöinnillä on skaalautuvuusongelmia käsiteltäessä suurta määrää dynaamisia valoja. Jokaisen fragmentin (pikselin) osalta varjostimen on käytävä läpi kaikki valot laskeakseen valaistuksen vaikutuksen. Tämän monimutkaisuus on O(n), jossa n on valojen lukumäärä, mikä tekee siitä kestämättömän kohtauksissa, joissa on satoja tai tuhansia valoja. Vaikka deferred-renderöinti ratkaiseekin osan näistä ongelmista, se tuo mukanaan omat monimutkaisuutensa eikä ole aina optimaalinen valinta, erityisesti mobiililaitteilla tai WebGL-ympäristöissä, joissa G-puskurin kaistanleveys voi olla pullonkaula.

Esittelyssä klusteroitu valonmääritys

Klusteroitu valonmääritys tarjoaa hybridilähestymistavan, joka hyödyntää sekä forward- että deferred-renderöinnin etuja lieventäen samalla niiden haittoja. Perusideana on jakaa 3D-kohtaus pienten tilavuuksien eli klustereiden ruudukkoon. Jokainen klusteri ylläpitää listaa valoista, jotka mahdollisesti vaikuttavat kyseisen klusterin sisällä oleviin pikseleihin. Renderöinnin aikana varjostimen tarvitsee käydä läpi vain ne valot, jotka on määritetty nykyisen fragmentin sisältävälle klusterille, mikä vähentää merkittävästi valolaskelmien määrää.

Avainkäsitteet:

• Klusterit: Nämä ovat pieniä 3D-tilavuuksia, jotka jakavat näkymäkartion osiin. Klustereiden koko ja järjestely vaikuttavat merkittävästi suorituskykyyn.
• Valonmääritys: Tämä prosessi määrittää, mitkä valot vaikuttavat mihinkin klustereihin. Tehokkaat määritysalgoritmit ovat ratkaisevan tärkeitä optimaalisen suorituskyvyn kannalta.
• Varjostimen optimointi: Fragmenttivarjostimen on kyettävä tehokkaasti käyttämään ja käsittelemään määritettyjä valotietoja.

Miten klusteroitu valonmääritys toimii

Klusteroidun valonmäärityksen prosessi voidaan jakaa seuraaviin vaiheisiin:

1. Klustereiden luonti: Näkymäkartio jaetaan 3D-klusteriruudukkoon. Ruudukon mitat (esim. klustereiden määrä X-, Y- ja Z-akseleilla) valitaan tyypillisesti näytön resoluution ja suorituskykyyn liittyvien seikkojen perusteella. Yleisiä kokoonpanoja ovat 16x9x16 tai 32x18x32, vaikka näitä lukuja tulisi säätää alustan ja sisällön perusteella.
2. Valojen ja klustereiden välinen määritys: Jokaisen valon osalta algoritmi määrittää, mitkä klusterit ovat valon vaikutussäteen sisällä. Tämä edellyttää etäisyyden laskemista valon sijainnin ja kunkin klusterin keskipisteen välillä. Säteen sisällä olevat klusterit lisätään valon vaikutuslistaan, ja valo lisätään klusterin valolistaan. Tämä on keskeinen optimointialue, jossa käytetään usein tekniikoita, kuten rajaavien tilavuuksien hierarkioita (BVH) tai spatiaalista hajautusta.
3. Tietorakenteen luonti: Kunkin klusterin valolistat tallennetaan tyypillisesti puskuriobjektiin, johon varjostin pääsee käsiksi. Tämä puskuri voidaan rakentaa eri tavoin pääsymallien optimoimiseksi, kuten käyttämällä tiivistä listaa valoindekseistä tai tallentamalla ylimääräisiä valon ominaisuuksia suoraan klusteridataan.
4. Fragmenttivarjostimen suoritus: Fragmenttivarjostin määrittää, mihin klusteriin nykyinen fragmentti kuuluu. Sitten se käy läpi kyseisen klusterin valolistan ja laskee valaistuksen vaikutuksen jokaisesta määritetystä valosta.

Toteutuksen yksityiskohdat WebGL:ssä

Klusteroidun valonmäärityksen toteuttaminen WebGL:ssä vaatii huolellista varjostinohjelmoinnin ja datanhallinnan harkintaa GPU:lla.

1. Klustereiden määrittäminen

Klusteriruudukko määritellään kameran ominaisuuksien (näkökenttä, kuvasuhde, lähi- ja kaukotasot) ja halutun klusterimäärän perusteella kussakin ulottuvuudessa. Klusterin koko voidaan laskea näiden parametrien perusteella. Tyypillisessä toteutuksessa klusterin mitat ovat kiinteät.

            
const numClustersX = 16;
const numClustersY = 9;
const numClustersZ = 16; //Syvyysklusterit ovat erityisen tärkeitä suurissa kohtauksissa

// Laske klusterin mitat kameran parametrien ja klusterimäärien perusteella.
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. Valonmääritysalgoritmi

Valonmääritysalgoritmi käy läpi jokaisen valon ja määrittää, mihin klustereihin se vaikuttaa. Yksinkertainen lähestymistapa sisältää etäisyyden laskemisen valon ja kunkin klusterin keskipisteen välillä. Optimoidumpi lähestymistapa esilaskee valojen rajaavan pallon (bounding sphere). Laskennallinen pullonkaula tässä on yleensä tarve käydä läpi erittäin suuri määrä klustereita. Optimointitekniikat ovat tässä ratkaisevan tärkeitä. Tämä vaihe voidaan tehdä suorittimella (CPU) tai käyttämällä laskentavarjostimia (WebGL 2.0+).

            
// Pseudokoodi valonmääritykselle
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) {
  // Laske klusterin keskipisteen maailman sijainti
  const clusterCenter = calculateClusterCenter(x, y, z);

  // Laske etäisyys valon ja klusterin keskipisteen välillä
  const distance = vec3.distance(light.position, clusterCenter);

  // Jos etäisyys on valon säteen sisällä, lisää valo klusteriin
  if (distance <= light.radius) {
  addLightToCluster(light, x, y, z);
  }
 }
 }
 }
}

            

              
                Copy
              
            
          

3. Valolistojen tietorakenne

Kunkin klusterin valolistat on tallennettava muotoon, jota varjostimen on tehokasta käyttää. Yleinen lähestymistapa on käyttää Texture Buffer Objectia (TBO) tai Shader Storage Buffer Objectia (SSBO) WebGL 2.0:ssa. TBO tallentaa valoindeksit tai valodatan tekstuuriin, kun taas SSBO mahdollistaa joustavammat tallennus- ja pääsymallit. TBO:t ovat laajasti tuettuja WebGL1-toteutuksissa laajennusten kautta, mikä tarjoaa laajemman yhteensopivuuden.

Kaksi pääasiallista lähestymistapaa on mahdollista:

• Tiivis valolista: Tallentaa vain kuhunkin klusteriin määritettyjen valojen indeksit. Vaatii ylimääräisen haun erillisestä valodatabufferista.
• Valodata klusterissa: Tallentaa valon ominaisuudet (sijainti, väri, voimakkuus) suoraan klusteridataan. Välttää ylimääräisen haun, mutta kuluttaa enemmän muistia.

            
// Esimerkki Texture Buffer Objectin (TBO) käytöstä tiiviin valolistan kanssa

// LightIndices: Taulukko valoindekseistä, jotka on määritetty kullekin klusterille
// LightData: Taulukko, joka sisältää varsinaisen valodatan (sijainti, väri, jne.)

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

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

// Hae tämän klusterin valolistan alku- ja loppuindeksi
int startIndex = texelFetch(lightIndices, clusterIndex * 2).r; //Olettaen, että jokainen texel on yksi valoindeksi, ja startIndex/endIndex on pakattu peräkkäin.
int endIndex = texelFetch(lightIndices, clusterIndex * 2 + 1).r;

for (int i = startIndex; i < endIndex; ++i) {
 int lightIndex = texelFetch(lightIndices, i).r;
 // Hae varsinainen valodata käyttämällä lightIndexiä
 vec4 lightPosition = texelFetch(lightData, lightIndex * NUM_LIGHT_PROPERTIES).rgba; //NUM_LIGHT_PROPERTIES olisi uniform-muuttuja.
 ...
}

            

              
                Copy
              
            
          

4. Fragmenttivarjostimen toteutus

Fragmenttivarjostin määrittää klusterin, johon nykyinen fragmentti kuuluu, ja käy sitten läpi kyseisen klusterin valolistan. Varjostin laskee valaistuksen vaikutuksen jokaisesta määritetystä valosta ja kerää tulokset yhteen.

            
// Fragmenttivarjostimessa
uniform ivec3 numClusters;
uniform vec2 resolution;

// Laske nykyisen fragmentin klusteri-indeksi
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)) //Olettaa logaritmisen syvyyspuskurin.
);

//Varmista, että klusteri-indeksi pysyy sallitulla alueella.
clusterIndex = clamp(clusterIndex, ivec3(0), numClusters - ivec3(1));

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

// Käy läpi klusterin valolista
// (Hae valodata TBO:sta tai SSBO:sta toteutuksen mukaan)

// Suorita valaistuslaskelmat jokaiselle valolle


            

              
                Copy
              
            
          

Suorituskyvyn optimointistrategiat

Klusteroidun valonmäärityksen suorituskyky riippuu vahvasti toteutuksen tehokkuudesta. Suorituskyvyn parantamiseksi voidaan käyttää useita optimointitekniikoita:

• Klusterin koon optimointi: Optimaalinen klusterikoko riippuu kohtauksen monimutkaisuudesta, valotiheydestä ja näytön resoluutiosta. Eri klusterikokojen kokeileminen on ratkaisevan tärkeää parhaan tasapainon löytämiseksi valonmäärityksen tarkkuuden ja varjostimen suorituskyvyn välillä.
• Näkymäkartion karsinta (Frustum Culling): Näkymäkartion karsintaa voidaan käyttää poistamaan valot, jotka ovat kokonaan näkymäkartion ulkopuolella, ennen valonmääritysprosessia.
• Valojen karsintatekniikat: Käytä spatiaalisia tietorakenteita, kuten octree- tai KD-puita, nopeuttaaksesi valojen karsintaa. Tämä vähentää merkittävästi huomioon otettavien valojen määrää kutakin klusteria varten.
• GPU-pohjainen valonmääritys: Valonmääritysprosessin siirtäminen GPU:lle laskentavarjostimien (WebGL 2.0+) avulla voi parantaa suorituskykyä merkittävästi, erityisesti kohtauksissa, joissa on suuri määrä dynaamisia valoja.
• Bittimaskioptimointi: Esitä klusteri-valo-näkyvyys bittimaskien avulla. Tämä voi parantaa välimuistin yhtenäisyyttä ja vähentää muistikaistan tarvetta.
• Varjostimen optimoinnit: Optimoi fragmenttivarjostin minimoimaan käskyjen ja muistihakujen määrän. Käytä tehokkaita tietorakenteita ja algoritmeja valaistuslaskelmissa. Pura silmukat (unroll loops) tarvittaessa.
• Valojen yksityiskohtaisuustasot (LOD): Vähennä kaukaisten objektien kohdalla käsiteltyjen valojen määrää. Tämä voidaan saavuttaa yksinkertaistamalla valaistuslaskelmia tai poistamalla valot kokonaan käytöstä.
• Ajallinen koherenssi: Hyödynnä ajallista koherenssia käyttämällä uudelleen edellisten ruutujen valonmäärityksiä. Päivitä valonmääritykset vain niille valoille, jotka ovat liikkuneet merkittävästi.
• Liukulukujen tarkkuus: Harkitse alemman tarkkuuden liukulukujen (esim. `mediump`) käyttöä varjostimessa joissakin valaistuslaskelmissa, mikä voi parantaa suorituskykyä joillakin grafiikkasuorittimilla.
• Mobiilioptimointi: Optimoi mobiililaitteille vähentämällä valojen määrää, yksinkertaistamalla varjostimia ja käyttämällä matalamman resoluution tekstuureja.

Edut ja haitat

Edut:

• Parempi suorituskyky: Vähentää merkittävästi fragmenttikohtaisesti vaadittavien valolaskelmien määrää, mikä parantaa suorituskykyä perinteiseen forward-renderöintiin verrattuna.
• Skaalautuvuus: Skaalautuu hyvin kohtauksiin, joissa on suuri määrä dynaamisia valoja.
• Joustavuus: Voidaan yhdistää muihin renderöintitekniikoihin, kuten varjokartoitukseen (shadow mapping) ja ympäristön peittymiseen (ambient occlusion).

Haitat:

• Monimutkaisuus: Monimutkaisempi toteuttaa kuin perinteinen forward-renderöinti.
• Muistin lisäkustannukset: Vaatii lisämuistia klusteridatan ja valolistojen tallentamiseen.
• Parametrien säätö: Vaatii klusterin koon ja muiden parametrien huolellista säätämistä optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi.

Vaihtoehtoja klusteroidulle valaistukselle

Vaikka klusteroitu valaistus tarjoaa useita etuja, se ei ole ainoa ratkaisu dynaamisen valaistuksen käsittelyyn. On olemassa useita vaihtoehtoisia tekniikoita, joilla kaikilla on omat kompromissinsa.

• Deferred-renderöinti: Renderöi kohtaustiedot (normaalit, syvyys jne.) G-puskureihin ja suorittaa valaistuslaskelmat erillisessä vaiheessa. Tehokas suurelle määrälle staattisia valoja, mutta voi olla kaistanleveyttä vaativa ja haastava toteuttaa WebGL:ssä, erityisesti vanhemmalla laitteistolla.
• Forward+-renderöinti: Forward-renderöinnin muunnelma, joka käyttää laskentavarjostinta valoruudukon esilaskemiseen, samankaltaisesti kuin klusteroitu valaistus. Voi olla tehokkaampi kuin deferred-renderöinti joillakin laitteistoilla.
• Laatoitettu deferred-renderöinti (Tiled Deferred Rendering): Jakaa näytön laattoihin ja suorittaa deferred-valaistuslaskelmat kullekin laatalle. Voi olla tehokkaampi kuin perinteinen deferred-renderöinti, erityisesti mobiililaitteilla.
• Valoindeksoitu deferred-renderöinti (Light Indexed Deferred Rendering): Samanlainen kuin laatoitettu deferred-renderöinti, mutta käyttää valoindeksiä valodatan tehokkaaseen käyttöön.
• Esilaskettu säteilynsiirto (Precomputed Radiance Transfer, PRT): Esilaskee staattisten objektien valaistuksen ja tallentaa tulokset tekstuuriin. Tehokas staattisissa kohtauksissa monimutkaisella valaistuksella, mutta ei toimi hyvin dynaamisten objektien kanssa.

Globaali näkökulma: sopeutuvuus eri alustoille

Klusteroidun valaistuksen sovellettavuus vaihtelee eri alustojen ja laitteistokokoonpanojen välillä. Vaikka modernit pöytäkoneiden grafiikkasuorittimet pystyvät helposti käsittelemään monimutkaisia klusteroituja valaistustoteutuksia, mobiililaitteet ja heikommat järjestelmät vaativat usein aggressiivisempia optimointistrategioita.

• Pöytäkoneiden grafiikkasuorittimet: Hyötyvät suuremmasta muistikaistanleveydestä ja prosessointitehosta, mikä mahdollistaa suurempia klusterikokoja ja monimutkaisempia varjostimia.
• Mobiililaitteiden grafiikkasuorittimet: Vaativat aggressiivisempaa optimointia rajallisten resurssien vuoksi. Pienemmät klusterikoot, matalamman tarkkuuden liukuluvut ja yksinkertaisemmat varjostimet ovat usein tarpeen.
• WebGL-yhteensopivuus: Varmista yhteensopivuus vanhempien WebGL-toteutusten kanssa käyttämällä asianmukaisia laajennuksia ja välttämällä ominaisuuksia, jotka ovat saatavilla vain WebGL 2.0:ssa. Harkitse ominaisuuksien tunnistusta ja vararatkaisuja vanhemmille selaimille.

Käyttötapauksia

Klusteroitu valonmääritys soveltuu monenlaisiin sovelluksiin, kuten:

• Pelit: Kohtausten renderöinti lukuisilla dynaamisilla valoilla, kuten partikkeliefekteillä, räjähdyksillä ja hahmovalaistuksella. Kuvittele vilkas tori Marrakechissa satoineen välkkyvine lyhtyineen, joista jokainen luo dynaamisia varjoja.
• Visualisoinnit: Monimutkaisten data-aineistojen visualisointi dynaamisilla valaistusefekteillä, kuten lääketieteellisessä kuvantamisessa ja tieteellisissä simulaatioissa. Harkitse valon jakautumisen simulointia monimutkaisen teollisuuskoneen sisällä tai tiheässä kaupunkiympäristössä, kuten Tokiossa.
• Virtuaalitodellisuus (VR) ja lisätty todellisuus (AR): Realististen ympäristöjen renderöinti dynaamisella valaistuksella immersiivisiä kokemuksia varten. Ajattele VR-kierrosta muinaisessa egyptiläisessä haudassa, jossa on välkkyvää soihdunvaloa ja dynaamisia varjoja.
• Tuotekonfiguraattorit: Antaa käyttäjien interaktiivisesti konfiguroida tuotteita dynaamisella valaistuksella, kuten autoja ja huonekaluja. Käyttäjä, joka suunnittelee omaa autoaan verkossa, voisi nähdä tarkat heijastukset ja varjot virtuaaliympäristön perusteella.

Käytännön neuvoja

Tässä muutamia käytännön neuvoja klusteroidun valonmäärityksen toteuttamiseen ja optimointiin WebGL:ssä:

• Aloita yksinkertaisella toteutuksella: Aloita perusmuotoisella klusteroidun valonmäärityksen toteutuksella ja lisää optimointeja vähitellen tarpeen mukaan.
• Profiloi koodisi: Käytä WebGL:n profilointityökaluja suorituskyvyn pullonkaulojen tunnistamiseen ja keskitä optimointiponnistelusi kriittisimmille alueille.
• Kokeile eri parametreja: Optimaalinen klusterikoko, valojen karsinta-algoritmi ja varjostinoptimoinnit riippuvat tietystä kohtauksesta ja laitteistosta. Kokeile eri parametreja löytääksesi parhaan kokoonpanon.
• Harkitse GPU-pohjaista valonmääritystä: Jos kohdistat WebGL 2.0:aan, harkitse laskentavarjostimien käyttöä valonmääritysprosessin siirtämiseksi GPU:lle.
• Pysy ajan tasalla: Seuraa uusimpia WebGL:n parhaita käytäntöjä ja optimointitekniikoita varmistaaksesi, että toteutuksesi on mahdollisimman tehokas.

Yhteenveto

WebGL:n klusteroitu valonmääritys tarjoaa tehokkaan ratkaisun kohtausten renderöintiin, joissa on suuri määrä dynaamisia valoja. Jakamalla näkymäkartion klustereihin ja määrittämällä valot klustereihin niiden sijainnin perusteella, tämä tekniikka vähentää merkittävästi fragmenttikohtaisten valolaskelmien määrää, mikä parantaa suorituskykyä. Vaikka toteutus voi olla monimutkainen, suorituskyvyn ja skaalautuvuuden edut tekevät siitä arvokkaan työkalun jokaiselle WebGL-kehittäjälle, joka työskentelee dynaamisen valaistuksen parissa. WebGL:n ja GPU-laitteistojen jatkuva kehitys johtaa epäilemättä uusiin edistysaskeliin klusteroidun valaistuksen tekniikoissa, mikä mahdollistaa entistäkin realistisempia ja immersiivisempiä verkkopohjaisia kokemuksia.

Muista profiloida koodisi laajasti ja kokeilla eri parametreja saavuttaaksesi optimaalisen suorituskyvyn juuri sinun sovelluksellesi ja kohdelaitteistollesi.