WebGL Compute Shaderin työnjako: syväsukellus GPU-säikeiden määrittelyyn

WebGL:n laskentavarjostimet (compute shaders) tarjoavat tehokkaan tavan hyödyntää näytönohjaimen rinnakkaisprosessointikykyjä yleiskäyttöisiin laskentatehtäviin (GPGPU) suoraan verkkoselaimessa. On ratkaisevan tärkeää ymmärtää, miten työ jaetaan yksittäisille GPU-säikeille, jotta voidaan kirjoittaa tehokkaita ja suorituskykyisiä laskentakerneleitä. Tämä artikkeli tarjoaa kattavan katsauksen WebGL-laskentavarjostimien työnjakoon, kattaen taustalla olevat konseptit, säikeiden määritysstrategiat ja optimointitekniikat.

Laskentavarjostimen suoritusmallin ymmärtäminen

Ennen kuin sukellamme työnjakoon, luodaan perusta ymmärtämällä WebGL:n laskentavarjostimen suoritusmalli. Tämä malli on hierarkkinen ja koostuu useista avainkomponenteista:

• Laskentavarjostin: GPU:lla suoritettava ohjelma, joka sisältää rinnakkaislaskennan logiikan.
• Työryhmä: Kokoelma työalkioita, jotka suoritetaan yhdessä ja voivat jakaa dataa jaetun paikallisen muistin kautta. Ajattele tätä työntekijätiiminä, joka suorittaa osan kokonaistehtävästä.
• Työalkio: Yksittäinen laskentavarjostimen instanssi, joka edustaa yhtä GPU-säiettä. Jokainen työalkio suorittaa saman varjostinkoodin, mutta käsittelee mahdollisesti eri dataa. Tämä on tiimin yksittäinen työntekijä.
• Globaali kutsu-ID: Ainutlaatuinen tunniste jokaiselle työalkiolle koko laskentakäynnistyksessä.
• Paikallinen kutsu-ID: Ainutlaatuinen tunniste jokaiselle työalkiolle sen omassa työryhmässä.
• Työryhmä-ID: Ainutlaatuinen tunniste jokaiselle työryhmälle laskentakäynnistyksessä.

Kun käynnistät laskentavarjostimen, määrität työryhmäruudukon mitat. Tämä ruudukko määrittelee, kuinka monta työryhmää luodaan ja kuinka monta työalkiota kukin työryhmä sisältää. Esimerkiksi käynnistys dispatchCompute(16, 8, 4) luo 3D-ruudukon työryhmistä, joiden mitat ovat 16x8x4. Jokainen näistä työryhmistä täytetään ennalta määritellyllä määrällä työalkioita.

Työryhmän koon määrittäminen

Työryhmän koko määritellään laskentavarjostimen lähdekoodissa käyttämällä layout-määritystä:

            layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;
            

              
                Copy
              
            
          

Tämä määritys ilmoittaa, että jokainen työryhmä sisältää 8 * 8 * 1 = 64 työalkiota. Arvojen local_size_x, local_size_y ja local_size_z on oltava vakioilmaisuja ja ne ovat tyypillisesti kahden potensseja. Työryhmän enimmäiskoko on laitteistoriippuvainen ja sen voi kysyä käyttämällä gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS). Lisäksi työryhmän yksittäisille ulottuvuuksille on rajoituksia, jotka voi kysyä käyttämällä gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), joka palauttaa kolmen numeron taulukon edustaen X-, Y- ja Z-ulottuvuuksien enimmäiskokoa.

Esimerkki: Työryhmän enimmäiskoon selvittäminen

            const maxWorkGroupInvocations = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS);
const maxWorkGroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE);

console.log("Maximum workgroup invocations: ", maxWorkGroupInvocations);
console.log("Maximum workgroup size: ", maxWorkGroupSize); // Output: [1024, 1024, 64]

            

              
                Copy
              
            
          

Sopivan työryhmäkoon valitseminen on kriittistä suorituskyvyn kannalta. Pienemmät työryhmät eivät välttämättä hyödynnä GPU:n rinnakkaisuutta täysin, kun taas suuremmat työryhmät voivat ylittää laitteistorajoitukset tai johtaa tehottomiin muistinkäyttömalleihin. Usein optimaalisen työryhmäkoon määrittäminen tietylle laskentakernelille ja kohdelaitteistolle vaatii kokeilua. Hyvä lähtökohta on kokeilla kahden potensseina olevia työryhmäkokoja (esim. 4, 8, 16, 32, 64) ja analysoida niiden vaikutusta suorituskykyyn.

GPU-säikeiden määritys ja globaali kutsu-ID

Kun laskentavarjostin käynnistetään, WebGL-toteutus on vastuussa kunkin työalkion osoittamisesta tietylle GPU-säikeelle. Jokainen työalkio tunnistetaan yksilöllisesti sen globaalilla kutsu-ID:llä, joka on 3D-vektori ja edustaa sen sijaintia koko laskentakäynnistysruudukossa. Tähän ID:hen pääsee käsiksi laskentavarjostimessa käyttämällä sisäänrakennettua GLSL-muuttujaa gl_GlobalInvocationID.

gl_GlobalInvocationID lasketaan gl_WorkGroupID:stä ja gl_LocalInvocationID:stä seuraavalla kaavalla:

            gl_GlobalInvocationID = gl_WorkGroupID * gl_WorkGroupSize + gl_LocalInvocationID;
            

              
                Copy
              
            
          

Jossa gl_WorkGroupSize on layout-määrityksessä määritelty työryhmän koko. Tämä kaava korostaa työryhmäruudukon ja yksittäisten työalkioiden välistä suhdetta. Jokaiselle työryhmälle annetaan ainutlaatuinen ID (gl_WorkGroupID), ja jokaiselle työalkiolle kyseisessä työryhmässä annetaan ainutlaatuinen paikallinen ID (gl_LocalInvocationID). Globaali ID lasketaan sitten yhdistämällä nämä kaksi ID:tä.

Esimerkki: Globaalin kutsu-ID:n käyttäminen

            #version 450

layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) buffer DataBuffer {
    float data[];
} outputData;

void main() {
    uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;
    outputData.data[index] = float(index);
}
            

              
                Copy
              
            
          

Tässä esimerkissä jokainen työalkio laskee indeksinsä outputData-puskuriin käyttämällä gl_GlobalInvocationID:tä. Tämä on yleinen tapa jakaa työtä suuren datajoukon kesken. Rivi `uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;` on ratkaiseva. Puretaan se osiin: * `gl_GlobalInvocationID.x` antaa työalkion x-koordinaatin globaalissa ruudukossa. * `gl_GlobalInvocationID.y` antaa työalkion y-koordinaatin globaalissa ruudukossa. * `gl_NumWorkGroups.x` antaa työryhmien kokonaismäärän x-ulottuvuudessa. * `gl_WorkGroupSize.x` antaa työalkioiden määrän kunkin työryhmän x-ulottuvuudessa. Yhdessä nämä arvot antavat jokaiselle työalkiolle mahdollisuuden laskea ainutlaatuisen indeksinsä litistetyssä tulosdata-taulukossa. Jos työskentelisit 3D-datarakenteen kanssa, sinun tulisi sisällyttää myös `gl_GlobalInvocationID.z`, `gl_NumWorkGroups.y`, `gl_WorkGroupSize.y`, `gl_NumWorkGroups.z` ja `gl_WorkGroupSize.z` indeksilaskentaan.

Muistinkäyttömallit ja yhtenäinen muistihaku

Tapa, jolla työalkiot käyttävät muistia, voi vaikuttaa merkittävästi suorituskykyyn. Ihannetapauksessa työryhmän sisällä olevien työalkioiden tulisi käyttää vierekkäisiä muistipaikkoja. Tätä kutsutaan yhtenäiseksi muistiha'uksi (coalesced memory access), ja se antaa GPU:lle mahdollisuuden hakea dataa tehokkaasti suurina paloina. Kun muistihaku on hajanainen tai epäyhtenäinen, GPU saattaa joutua suorittamaan useita pienempiä muistitapahtumia, mikä voi johtaa suorituskyvyn pullonkauloihin.

Yhtenäisen muistihaun saavuttamiseksi on tärkeää harkita huolellisesti datan asettelua muistissa ja tapaa, jolla työalkiot on osoitettu data-alkioille. Esimerkiksi 2D-kuvaa käsiteltäessä työalkioiden osoittaminen vierekkäisille pikseleille samalla rivillä voi johtaa yhtenäiseen muistihakuun.

Esimerkki: Yhtenäinen muistihaku kuvankäsittelyssä

            #version 450

layout (local_size_x = 16, local_size_y = 16, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) uniform sampler2D inputImage;
layout (binding = 1) writeonly uniform image2D outputImage;

void main() {
    ivec2 pixelCoord = ivec2(gl_GlobalInvocationID.xy);
    vec4 pixelColor = texture(inputImage, vec2(pixelCoord) / textureSize(inputImage, 0));

    // Suorita jokin kuvankäsittelyoperaatio (esim. harmaasävymuunnos)
    float gray = dot(pixelColor.rgb, vec3(0.299, 0.587, 0.114));
    vec4 outputColor = vec4(gray, gray, gray, pixelColor.a);

    imageStore(outputImage, pixelCoord, outputColor);
}
            

              
                Copy
              
            
          

Tässä esimerkissä jokainen työalkio käsittelee yhden pikselin kuvasta. Koska työryhmän koko on 16x16, saman työryhmän vierekkäiset työalkiot käsittelevät saman rivin vierekkäisiä pikseleitä. Tämä edistää yhtenäistä muistihakua luettaessa inputImage-kuvasta ja kirjoitettaessa outputImage-kuvaan.

Harkitse kuitenkin, mitä tapahtuisi, jos transponoisit kuvadatan tai jos käyttäisit pikseleitä sarakejärjestyksessä rivijärjestyksen sijaan. Näkisit todennäköisesti huomattavasti heikomman suorituskyvyn, koska vierekkäiset työalkiot käyttäisivät epäyhtenäisiä muistipaikkoja.

Jaettu paikallinen muisti

Jaettu paikallinen muisti (Shared local memory, LSM) on pieni, nopea muistialue, jonka kaikki työryhmän sisällä olevat työalkiot jakavat. Sitä voidaan käyttää suorituskyvyn parantamiseen tallentamalla välimuistiin usein käytettyä dataa tai helpottamalla viestintää saman työryhmän työalkioiden välillä. Jaettu paikallinen muisti määritellään käyttämällä shared-avainsanaa GLSL:ssä.

Esimerkki: Jaetun paikallisen muistin käyttö datan reduktiossa

            #version 450

layout (local_size_x = 64, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) buffer InputBuffer {
    float inputData[];
} inputBuffer;

layout (binding = 1) buffer OutputBuffer {
    float outputData[];
} outputBuffer;

shared float localSum[gl_WorkGroupSize.x];

void main() {
    uint localId = gl_LocalInvocationID.x;
    uint globalId = gl_GlobalInvocationID.x;

    localSum[localId] = inputBuffer.inputData[globalId];

    barrier(); // Odota, että kaikki työalkiot ovat kirjoittaneet jaettuun muistiin

    // Suorita reduktio työryhmän sisällä
    for (uint i = gl_WorkGroupSize.x / 2; i > 0; i /= 2) {
        if (localId < i) {
            localSum[localId] += localSum[localId + i];
        }
        barrier(); // Odota, että kaikki työalkiot ovat suorittaneet reduktiovaiheen
    }

    // Kirjoita lopullinen summa tulospuskuriin
    if (localId == 0) {
        outputBuffer.outputData[gl_WorkGroupID.x] = localSum[0];
    }
}
            

              
                Copy
              
            
          

Tässä esimerkissä jokainen työryhmä laskee summan osasta syötedataa. localSum-taulukko on määritelty jaetuksi muistiksi, mikä antaa kaikille työryhmän työalkioille pääsyn siihen. barrier()-funktiota käytetään synkronoimaan työalkiot, varmistaen, että kaikki kirjoitukset jaettuun muistiin on suoritettu ennen reduktio-operaation alkamista. Tämä on kriittinen vaihe, sillä ilman estettä jotkut työalkiot saattaisivat lukea vanhentunutta dataa jaetusta muistista.

Reduktio suoritetaan useassa vaiheessa, joista jokainen puolittaa taulukon koon. Lopuksi työalkio 0 kirjoittaa lopullisen summan tulospuskuriin.

Synkronointi ja esteet

Kun työryhmän sisällä olevien työalkioiden on jaettava dataa tai koordinoitava toimintaansa, synkronointi on välttämätöntä. barrier()-funktio tarjoaa mekanismin kaikkien työryhmän sisällä olevien työalkioiden synkronointiin. Kun työalkio kohtaa barrier()-funktion, se odottaa, kunnes kaikki muut saman työryhmän työalkiot ovat myös saavuttaneet esteen, ennen kuin jatkaa.

Esteitä käytetään tyypillisesti yhdessä jaetun paikallisen muistin kanssa varmistamaan, että yhden työalkion jaettuun muistiin kirjoittama data on muiden työalkioiden nähtävissä. Ilman estettä ei ole takeita siitä, että kirjoitukset jaettuun muistiin näkyvät muille työalkioille oikea-aikaisesti, mikä voi johtaa virheellisiin tuloksiin.

On tärkeää huomata, että barrier() synkronoi vain saman työryhmän sisällä olevia työalkioita. Ei ole mekanismia eri työryhmien työalkioiden synkronointiin yhden laskentakäynnistyksen sisällä. Jos sinun tarvitsee synkronoida työalkioita eri työryhmien välillä, sinun on käynnistettävä useita laskentavarjostimia ja käytettävä muistiesteitä tai muita synkronointiprimitiivejä varmistaaksesi, että yhden laskentavarjostimen kirjoittama data on seuraavien laskentavarjostimien nähtävissä.

Laskentavarjostimien virheenjäljitys

Laskentavarjostimien virheenjäljitys voi olla haastavaa, koska suoritusmalli on erittäin rinnakkainen ja GPU-kohtainen. Tässä on joitakin strategioita laskentavarjostimien virheenjäljitykseen:

• Käytä grafiikan virheenjäljitystyökalua: Työkalut, kuten RenderDoc tai joidenkin verkkoselaimien sisäänrakennettu virheenjäljitin (esim. Chrome DevTools), antavat sinun tarkastella GPU:n tilaa ja jäljittää varjostinkoodia.
• Kirjoita puskuriin ja lue takaisin: Kirjoita välitulokset puskuriin ja lue data takaisin suorittimelle analysoitavaksi. Tämä voi auttaa sinua tunnistamaan virheitä laskelmissasi tai muistinkäyttömalleissasi.
• Käytä väittämiä: Lisää varjostinkoodiisi väittämiä (assertions) tarkistaaksesi odottamattomia arvoja tai ehtoja.
• Yksinkertaista ongelmaa: Pienennä syötedatan kokoa tai varjostinkoodin monimutkaisuutta eristääksesi ongelman lähteen.
• Lokitus: Vaikka suora lokitus varjostimen sisältä ei yleensä ole mahdollista, voit kirjoittaa diagnostiikkatietoja tekstuuriin tai puskuriin ja sitten visualisoida tai analysoida sitä dataa.

Suorituskykyyn liittyvät näkökohdat ja optimointitekniikat

Laskentavarjostimien suorituskyvyn optimointi vaatii useiden tekijöiden huolellista harkintaa, mukaan lukien:

• Työryhmän koko: Kuten aiemmin keskusteltiin, sopivan työryhmäkoon valitseminen on ratkaisevan tärkeää GPU:n käytön maksimoimiseksi.
• Muistinkäyttömallit: Optimoi muistinkäyttömallit saavuttaaksesi yhtenäisen muistihaun ja minimoidaksesi muistiliikenteen.
• Jaettu paikallinen muisti: Käytä jaettua paikallista muistia usein käytetyn datan välimuistiin tallentamiseen ja työalkioiden välisen viestinnän helpottamiseen.
• Haarautuminen: Minimoi haarautuminen varjostinkoodissa, koska se voi vähentää rinnakkaisuutta ja johtaa suorituskyvyn pullonkauloihin.
• Tietotyypit: Käytä sopivia tietotyyppejä muistinkäytön minimoimiseksi ja suorituskyvyn parantamiseksi. Esimerkiksi, jos tarvitset vain 8 bitin tarkkuutta, käytä uint8_t tai int8_t float-tyypin sijaan.
• Algoritmin optimointi: Valitse tehokkaita algoritmeja, jotka soveltuvat hyvin rinnakkaissuoritukseen.
• Silmukoiden purkaminen (Loop Unrolling): Harkitse silmukoiden purkamista silmukan yleiskustannusten vähentämiseksi ja suorituskyvyn parantamiseksi. Huomioi kuitenkin varjostimen monimutkaisuusrajat.
• Vakioiden taittaminen ja levitys (Constant Folding and Propagation): Varmista, että varjostinkääntäjäsi suorittaa vakioiden taittamista ja levitystä vakioilmaisujen optimoimiseksi.
• Käskyjen valinta: Kääntäjän kyky valita tehokkaimmat käskyt voi vaikuttaa suuresti suorituskykyyn. Profiloi koodisi tunnistaaksesi alueet, joilla käskyjen valinta voi olla epäoptimaalista.
• Minimoi tiedonsiirrot: Vähennä suorittimen ja GPU:n välillä siirrettävän datan määrää. Tämä voidaan saavuttaa suorittamalla mahdollisimman paljon laskentaa GPU:lla ja käyttämällä tekniikoita, kuten nollakopiopuskureita.

Tosimaailman esimerkkejä ja käyttötapauksia

Laskentavarjostimia käytetään monenlaisissa sovelluksissa, mukaan lukien:

• Kuvan- ja videonkäsittely: Suodattimien soveltaminen, värien korjaus ja videon koodaus/dekoodaus. Kuvittele Instagram-suodattimien soveltamista suoraan selaimessa tai reaaliaikaista videoanalyysiä.
• Fysiikkasimulaatiot: Nesteiden dynamiikan, partikkelijärjestelmien ja kangassimulaatioiden simulointi. Tämä voi vaihdella yksinkertaisista simulaatioista realististen visuaalisten tehosteiden luomiseen peleissä.
• Koneoppiminen: Koneoppimismallien koulutus ja päättely. WebGL mahdollistaa koneoppimismallien ajamisen suoraan selaimessa ilman palvelinpuolen komponenttia.
• Tieteellinen laskenta: Numeeristen simulaatioiden, data-analyysin ja visualisoinnin suorittaminen. Esimerkiksi säämallien simulointi tai genomidatan analysointi.
• Rahoitusmallinnus: Taloudellisten riskien laskenta, johdannaisten hinnoittelu ja salkun optimointi.
• Säteenseuranta (Ray Tracing): Realististen kuvien luominen seuraamalla valonsäteiden reittiä.
• Kryptografia: Kryptografisten operaatioiden, kuten hajautuksen ja salauksen, suorittaminen.

Esimerkki: Partikkelijärjestelmän simulaatio

Partikkelijärjestelmän simulaatio voidaan toteuttaa tehokkaasti laskentavarjostimilla. Jokainen työalkio voi edustaa yhtä partikkelia, ja laskentavarjostin voi päivittää partikkelin sijainnin, nopeuden ja muut ominaisuudet fysiikan lakien perusteella.

            #version 450

layout (local_size_x = 64, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in;

struct Particle {
    vec3 position;
    vec3 velocity;
    float lifetime;
};

layout (binding = 0) buffer ParticleBuffer {
    Particle particles[];
} particleBuffer;

uniform float deltaTime;

void main() {
    uint id = gl_GlobalInvocationID.x;
    Particle particle = particleBuffer.particles[id];

    // Päivitä partikkelin sijainti ja nopeus
    particle.position += particle.velocity * deltaTime;
    particle.velocity.y -= 9.81 * deltaTime; // Sovella painovoimaa
    particle.lifetime -= deltaTime;

    // Luo partikkeli uudelleen, jos sen elinikä on lopussa
    if (particle.lifetime <= 0.0) {
        particle.position = vec3(0.0);
        particle.velocity = vec3(rand(id), rand(id + 1), rand(id + 2)) * 10.0;
        particle.lifetime = 5.0;
    }

    particleBuffer.particles[id] = particle;
}
            

              
                Copy
              
            
          

Tämä esimerkki osoittaa, miten laskentavarjostimia voidaan käyttää monimutkaisten simulaatioiden suorittamiseen rinnakkain. Jokainen työalkio päivittää itsenäisesti yhden partikkelin tilan, mikä mahdollistaa suurten partikkelijärjestelmien tehokkaan simuloinnin.

Johtopäätös

Työnjaon ja GPU-säikeiden määrityksen ymmärtäminen on olennaista tehokkaiden ja suorituskykyisten WebGL-laskentavarjostimien kirjoittamiseksi. Harkitsemalla huolellisesti työryhmän kokoa, muistinkäyttömalleja, jaettua paikallista muistia ja synkronointia, voit valjastaa GPU:n rinnakkaisprosessointitehon nopeuttamaan monenlaisia laskennallisesti raskaita tehtäviä. Kokeilu, profilointi ja virheenjäljitys ovat avainasemassa laskentavarjostimiesi optimoinnissa maksimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi. WebGL:n jatkaessa kehittymistään laskentavarjostimista tulee yhä tärkeämpi työkalu web-kehittäjille, jotka pyrkivät venyttämään verkkopohjaisten sovellusten ja kokemusten rajoja.