Démystifier les groupes de travail des compute shaders WebGL : une immersion dans l'organisation du traitement parallèle

Les compute shaders WebGL ouvrent un puissant domaine de traitement parallèle directement dans votre navigateur web. Cette capacité vous permet d'exploiter la puissance de traitement de l'unité de traitement graphique (GPU) pour un large éventail de tâches, bien au-delà du simple rendu graphique traditionnel. La compréhension des groupes de travail est fondamentale pour exploiter efficacement cette puissance.

Que sont les compute shaders WebGL ?

Les compute shaders sont essentiellement des programmes qui s'exécutent sur le GPU. Contrairement aux vertex shaders et aux fragment shaders qui se concentrent principalement sur le rendu graphique, les compute shaders sont conçus pour le calcul à usage général. Ils vous permettent de décharger les tâches gourmandes en calcul de l'unité centrale de traitement (CPU) vers le GPU, qui est souvent beaucoup plus rapide pour les opérations parallélisables.

Les principales caractéristiques des compute shaders WebGL incluent :

• Calcul à usage général : Effectuez des calculs sur des données, traitez des images, simulez des systèmes physiques, et plus encore.
• Traitement parallèle : Tirez parti de la capacité du GPU à exécuter de nombreux calculs simultanément.
• Exécution basée sur le Web : Exécutez des calculs directement dans un navigateur web, permettant des applications multiplateformes.
• Accès direct au GPU : Interagissez avec la mémoire et les ressources du GPU pour un traitement efficace des données.

Le rôle des groupes de travail dans le traitement parallèle

Au cœur de la parallélisation des compute shaders se trouve le concept de groupes de travail (workgroups). Un groupe de travail est un ensemble d'éléments de travail (work items), également appelés threads, qui s'exécutent simultanément sur le GPU. Considérez un groupe de travail comme une équipe, et les éléments de travail comme les membres individuels de cette équipe, travaillant tous ensemble pour résoudre un problème plus vaste.

Concepts clés :

• Taille du groupe de travail : Définit le nombre d'éléments de travail au sein d'un groupe de travail. Vous le spécifiez lors de la définition de votre compute shader. Les configurations courantes sont des puissances de 2, comme 8, 16, 32, 64, 128, etc.
• Dimensions du groupe de travail : Les groupes de travail peuvent être organisés en structures 1D, 2D ou 3D, reflétant la manière dont les éléments de travail sont disposés en mémoire ou dans un espace de données.
• Mémoire locale : Chaque groupe de travail dispose de sa propre mémoire locale partagée (également appelée mémoire partagée de groupe de travail) à laquelle les éléments de travail de ce groupe peuvent accéder rapidement. Cela facilite la communication et le partage de données entre les éléments de travail d'un même groupe.
• Mémoire globale : Les compute shaders interagissent également avec la mémoire globale, qui est la mémoire principale du GPU. L'accès à la mémoire globale est généralement plus lent que l'accès à la mémoire locale.
• ID globaux et locaux : Chaque élément de travail possède un ID global unique (identifiant sa position dans l'ensemble de l'espace de travail) et un ID local (identifiant sa position au sein de son groupe de travail). Ces ID sont cruciaux pour mapper les données et coordonner les calculs.

Comprendre le modèle d'exécution des groupes de travail

Le modèle d'exécution d'un compute shader, en particulier avec les groupes de travail, est conçu pour exploiter le parallélisme inhérent aux GPU modernes. Voici comment cela fonctionne généralement :

1. Lancement (Dispatch) : Vous indiquez au GPU combien de groupes de travail exécuter. Cela se fait en appelant une fonction WebGL spécifique qui prend en arguments le nombre de groupes de travail dans chaque dimension (x, y, z).
2. Instanciation des groupes de travail : Le GPU crée le nombre spécifié de groupes de travail.
3. Exécution des éléments de travail : Chaque élément de travail au sein de chaque groupe exécute le code du compute shader de manière indépendante et concurrente. Ils exécutent tous le même programme de shader mais traitent potentiellement des données différentes en fonction de leurs ID globaux et locaux uniques.
4. Synchronisation au sein d'un groupe de travail (Mémoire locale) : Les éléments de travail au sein d'un groupe peuvent se synchroniser à l'aide de fonctions intégrées comme `barrier()` pour s'assurer que tous les éléments ont terminé une étape particulière avant de continuer. Ceci est essentiel pour le partage de données stockées en mémoire locale.
5. Accès à la mémoire globale : Les éléments de travail lisent et écrivent des données depuis et vers la mémoire globale, qui contient les données d'entrée et de sortie du calcul.
6. Sortie : Les résultats sont réécrits dans la mémoire globale, à laquelle vous pouvez ensuite accéder depuis votre code JavaScript pour les afficher à l'écran ou les utiliser pour un traitement ultérieur.

Considérations importantes :

• Limitations de la taille des groupes de travail : Il existe des limitations sur la taille maximale des groupes de travail, souvent déterminées par le matériel. Vous pouvez interroger ces limites à l'aide de fonctions d'extension WebGL comme `getParameter()`.
• Synchronisation : Des mécanismes de synchronisation appropriés sont essentiels pour éviter les conditions de concurrence (race conditions) lorsque plusieurs éléments de travail accèdent à des données partagées.
• Modèles d'accès mémoire : Optimisez les modèles d'accès mémoire pour minimiser la latence. L'accès mémoire fusionné (coalesced), où les éléments de travail d'un groupe accèdent à des emplacements mémoire contigus, est généralement plus rapide.

Exemples pratiques d'applications des groupes de travail des compute shaders WebGL

Les applications des compute shaders WebGL sont vastes et diverses. Voici quelques exemples :

1. Traitement d'images

Scénario : Appliquer un filtre de flou à une image.

Mise en œuvre : Chaque élément de travail pourrait traiter un seul pixel, lire ses pixels voisins, calculer la couleur moyenne en fonction du noyau de flou, et réécrire la couleur floutée dans le tampon d'image. Les groupes de travail peuvent être organisés pour traiter des régions de l'image, améliorant ainsi l'utilisation du cache et les performances.

2. Opérations matricielles

Scénario : Multiplier deux matrices.

Mise en œuvre : Chaque élément de travail peut calculer un seul élément de la matrice de sortie. L'ID global de l'élément de travail peut être utilisé pour déterminer de quelle ligne et de quelle colonne il est responsable. La taille du groupe de travail peut être ajustée pour optimiser l'utilisation de la mémoire partagée. Par exemple, vous pourriez utiliser un groupe de travail 2D et stocker des portions pertinentes des matrices d'entrée dans la mémoire locale partagée au sein de chaque groupe, accélérant ainsi l'accès mémoire pendant le calcul.

3. Systèmes de particules

Scénario : Simuler un système de particules avec de nombreuses particules.

Mise en œuvre : Chaque élément de travail peut représenter une particule. Le compute shader calcule la position, la vitesse et d'autres propriétés de la particule en fonction des forces appliquées, de la gravité et des collisions. Chaque groupe de travail pourrait gérer un sous-ensemble de particules, la mémoire partagée étant utilisée pour échanger des données entre les particules voisines pour la détection des collisions.

4. Analyse de données

Scénario : Effectuer des calculs sur un grand ensemble de données, comme le calcul de la moyenne d'un grand tableau de nombres.

Mise en œuvre : Divisez les données en blocs. Chaque élément de travail lit une portion des données et calcule une somme partielle. Les éléments de travail d'un groupe combinent les sommes partielles. Enfin, un groupe de travail (ou même un seul élément de travail) peut calculer la moyenne finale à partir des sommes partielles. La mémoire locale peut être utilisée pour les calculs intermédiaires afin d'accélérer les opérations.

5. Simulations physiques

Scénario : Simuler le comportement d'un fluide.

Mise en œuvre : Utilisez le compute shader pour mettre à jour les propriétés du fluide (telles que la vitesse et la pression) au fil du temps. Chaque élément de travail pourrait calculer les propriétés du fluide à une cellule de grille spécifique, en tenant compte des interactions avec les cellules voisines. Les conditions aux limites (gestion des bords de la simulation) sont souvent gérées avec des fonctions de barrière et de la mémoire partagée pour coordonner le transfert de données.

Exemple de code de compute shader WebGL : Addition simple

Cet exemple simple montre comment additionner deux tableaux de nombres à l'aide d'un compute shader et de groupes de travail. C'est un exemple simplifié, mais il illustre les concepts de base sur la manière d'écrire, de compiler et d'utiliser un compute shader.

1. Code du compute shader GLSL (compute_shader.glsl) :

            #version 300 es
precision highp float;

// Tableaux d'entrée (mémoire globale)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Tableau de sortie (mémoire globale)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Nombre d'éléments par groupe de travail
layout(local_size_x = 64) in;

// L'ID du groupe de travail et l'ID local sont automatiquement disponibles pour le shader.
void main() {
  // Calcule l'indice dans les tableaux
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Utilise gl_GlobalInvocationID pour l'indice global

  // Ajoute les éléments correspondants
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
            

              
                Copy
              
            
          

2. Code JavaScript :

            // Obtient le contexte WebGL
const canvas = document.createElement('canvas');
document.body.appendChild(canvas);
const gl = canvas.getContext('webgl2');
if (!gl) {
    console.error('WebGL2 non supporté');
}

// Source du shader
const shaderSource = `#version 300 es
precision highp float;

// Tableaux d'entrée (mémoire globale)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Tableau de sortie (mémoire globale)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Nombre d'éléments par groupe de travail
layout(local_size_x = 64) in;

// L'ID du groupe de travail et l'ID local sont automatiquement disponibles pour le shader.
void main() {
  // Calcule l'indice dans les tableaux
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Utilise gl_GlobalInvocationID pour l'indice global

  // Ajoute les éléments correspondants
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
`;

// Compile le shader
function createShader(gl, type, source) {
    const shader = gl.createShader(type);
    gl.shaderSource(shader, source);
    gl.compileShader(shader);
    if (!gl.getShaderParameter(shader, gl.COMPILE_STATUS)) {
        console.error('Une erreur est survenue lors de la compilation des shaders : ' + gl.getShaderInfoLog(shader));
        gl.deleteShader(shader);
        return null;
    }
    return shader;
}

// Crée et lie le programme de calcul
function createComputeProgram(gl, shaderSource) {
    const computeShader = createShader(gl, gl.COMPUTE_SHADER, shaderSource);
    if (!computeShader) {
        return null;
    }

    const program = gl.createProgram();
    gl.attachShader(program, computeShader);
    gl.linkProgram(program);

    if (!gl.getProgramParameter(program, gl.LINK_STATUS)) {
        console.error('Impossible d\'initialiser le programme de shader : ' + gl.getProgramInfoLog(program));
        return null;
    }

    // Nettoyage
    gl.deleteShader(computeShader);

    return program;
}

// Crée et lie les tampons
function createBuffers(gl, size, dataA, dataB) {
  // Entrée A
  const bufferA = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferA);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataA, gl.STATIC_DRAW);

  // Entrée B
  const bufferB = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferB);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataB, gl.STATIC_DRAW);

  // Sortie C
  const bufferC = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, size * 4, gl.STATIC_DRAW);
  // Note : taille * 4 car nous utilisons des flottants, qui font chacun 4 octets
  return { bufferA, bufferB, bufferC };
}

// Configure les points de liaison des tampons de stockage
function bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC) {
  gl.useProgram(program);
  // Lie les tampons au programme
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, bufferA);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 1, bufferB);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 2, bufferC);
}

// Exécute le compute shader
function runComputeShader(gl, program, numElements) {
  gl.useProgram(program);

  // Détermine le nombre de groupes de travail
  const workgroupSize = 64;
  const numWorkgroups = Math.ceil(numElements / workgroupSize);

  // Lance le compute shader
  gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);

  // S'assure que le compute shader a terminé son exécution
  gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
}

// Obtient les résultats
function getResults(gl, bufferC, numElements) {
  const results = new Float32Array(numElements);
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.getBufferSubData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, results);
  return results;
}

// Exécution principale
function main() {
  const numElements = 1024;
  const dataA = new Float32Array(numElements);
  const dataB = new Float32Array(numElements);

  // Initialise les données d'entrée
  for (let i = 0; i < numElements; i++) {
    dataA[i] = i;
    dataB[i] = 2 * i;
  }

  const program = createComputeProgram(gl, shaderSource);
  if (!program) {
      return;
  }

  const { bufferA, bufferB, bufferC } = createBuffers(gl, numElements * 4, dataA, dataB);

  bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC);

  runComputeShader(gl, program, numElements);

  const results = getResults(gl, bufferC, numElements);

  console.log('Résultats:', results);
  // Vérifie les résultats
  let allCorrect = true;
  for (let i = 0; i < numElements; ++i) {
      if (results[i] !== dataA[i] + dataB[i]) {
          console.error(`Erreur à l'indice ${i}: Attendu ${dataA[i] + dataB[i]}, obtenu ${results[i]}`);
          allCorrect = false;
          break;
      }
  }
  if(allCorrect) {
      console.log('Tous les résultats sont corrects.');
  }

  // Nettoie les tampons
  gl.deleteBuffer(bufferA);
  gl.deleteBuffer(bufferB);
  gl.deleteBuffer(bufferC);
  gl.deleteProgram(program);
}

main();

            

              
                Copy
              
            
          

Explication :

• Source du shader : Le code GLSL définit le compute shader. Il prend deux tableaux d'entrée (`inputArrayA`, `inputArrayB`) et écrit la somme dans un tableau de sortie (`outputArrayC`). L'instruction `layout(local_size_x = 64) in;` définit la taille du groupe de travail (64 éléments de travail par groupe le long de l'axe x).
• Configuration JavaScript : Le code JavaScript crée le contexte WebGL, compile le compute shader, crée et lie les objets tampons pour les tableaux d'entrée et de sortie, et lance l'exécution du shader. Il initialise les tableaux d'entrée, crée le tableau de sortie pour recevoir les résultats, exécute le compute shader et récupère les résultats calculés pour les afficher dans la console.
• Transfert de données : Le code JavaScript transfère des données au GPU sous forme d'objets tampons. Cet exemple utilise des Shader Storage Buffer Objects (SSBO) qui ont été conçus pour accéder et écrire en mémoire directement depuis le shader, et sont essentiels pour les compute shaders.
• Lancement des groupes de travail : La ligne `gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);` spécifie le nombre de groupes de travail à lancer. Le premier argument définit le nombre de groupes sur l'axe X, le deuxième sur l'axe Y, et le troisième sur l'axe Z. Dans cet exemple, nous utilisons des groupes de travail 1D. Le calcul est effectué en utilisant l'axe x.
• Barrière : La fonction `gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);` est appelée pour s'assurer que toutes les opérations au sein du compute shader sont terminées avant de récupérer les données. Cette étape est souvent oubliée, ce qui peut entraîner une sortie incorrecte ou donner l'impression que le système ne fait rien.
• Récupération des résultats : Le code JavaScript récupère les résultats du tampon de sortie et les affiche.

C'est un exemple simplifié pour illustrer les étapes fondamentales impliquées, cependant, il démontre le processus : compiler le compute shader, configurer les tampons (entrée et sortie), lier les tampons, lancer le compute shader et enfin obtenir le résultat du tampon de sortie, et afficher les résultats. Cette structure de base peut être utilisée pour une variété d'applications, du traitement d'images aux systèmes de particules.

Optimisation des performances des compute shaders WebGL

Pour atteindre des performances optimales avec les compute shaders, considérez ces techniques d'optimisation :

• Ajustement de la taille du groupe de travail : Expérimentez avec différentes tailles de groupes de travail. La taille idéale dépend du matériel, de la taille des données et de la complexité du shader. Commencez avec des tailles courantes comme 8, 16, 32, 64 et tenez compte de la taille de vos données et des opérations effectuées. Essayez plusieurs tailles pour déterminer la meilleure approche. La meilleure taille de groupe de travail peut varier entre les appareils matériels. La taille que vous choisissez peut avoir un impact considérable sur les performances.
• Utilisation de la mémoire locale : Tirez parti de la mémoire locale partagée pour mettre en cache les données fréquemment consultées par les éléments de travail d'un groupe. Réduisez les accès à la mémoire globale.
• Modèles d'accès mémoire : Optimisez les modèles d'accès mémoire. L'accès mémoire fusionné (coalesced), où les éléments de travail d'un groupe accèdent à des emplacements mémoire consécutifs, est nettement plus rapide. Essayez d'organiser vos calculs pour accéder à la mémoire de manière fusionnée afin d'optimiser le débit.
• Alignement des données : Alignez les données en mémoire sur les exigences d'alignement préférées du matériel. Cela peut réduire le nombre d'accès mémoire et augmenter le débit.
• Minimiser les branchements : Réduisez les branchements au sein du compute shader. Les instructions conditionnelles peuvent perturber l'exécution parallèle des éléments de travail et diminuer les performances. Les branchements réduisent le parallélisme car le GPU devra faire diverger les calculs entre les différentes unités matérielles.
• Éviter la synchronisation excessive : Minimisez l'utilisation de barrières pour synchroniser les éléments de travail. Une synchronisation fréquente peut réduire le parallélisme. Ne les utilisez que lorsque c'est absolument nécessaire.
• Utiliser les extensions WebGL : Tirez parti des extensions WebGL disponibles. Utilisez les extensions pour améliorer les performances et prendre en charge des fonctionnalités qui ne sont pas toujours disponibles dans le WebGL standard.
• Profilage et benchmarking : Profilez votre code de compute shader et évaluez ses performances sur différents matériels. L'identification des goulots d'étranglement est cruciale pour l'optimisation. Des outils tels que ceux intégrés aux outils de développement des navigateurs, ou des outils tiers comme RenderDoc, peuvent être utilisés pour le profilage et l'analyse de votre shader.

Considérations multiplateformes

WebGL est conçu pour la compatibilité multiplateforme. Cependant, il y a des nuances spécifiques à chaque plateforme à garder à l'esprit.

• Variabilité matérielle : Les performances de votre compute shader varieront en fonction du matériel GPU (par ex., GPU intégrés ou dédiés, différents fournisseurs) de l'appareil de l'utilisateur.
• Compatibilité des navigateurs : Testez vos compute shaders dans différents navigateurs web (Chrome, Firefox, Safari, Edge) et sur différents systèmes d'exploitation pour garantir la compatibilité.
• Appareils mobiles : Optimisez vos shaders pour les appareils mobiles. Les GPU mobiles ont souvent des caractéristiques architecturales et des performances différentes de celles des GPU de bureau. Soyez attentif à la consommation d'énergie.
• Extensions WebGL : Assurez-vous de la disponibilité de toutes les extensions WebGL nécessaires sur les plateformes cibles. La détection des fonctionnalités et la dégradation gracieuse sont essentielles.
• Réglage des performances : Optimisez vos shaders pour le profil matériel cible. Cela peut signifier sélectionner des tailles de groupes de travail optimales, ajuster les modèles d'accès mémoire et apporter d'autres modifications au code du shader.

L'avenir de WebGPU et des compute shaders

Bien que les compute shaders WebGL soient puissants, l'avenir du calcul GPU sur le web réside dans WebGPU. WebGPU est une nouvelle norme web (actuellement en développement) qui offre un accès plus direct et flexible aux fonctionnalités et architectures des GPU modernes. Elle apporte des améliorations significatives par rapport aux compute shaders WebGL, notamment :

• Plus de fonctionnalités GPU : Prend en charge des fonctionnalités telles que des langages de shader plus avancés (par ex., WGSL – WebGPU Shading Language), une meilleure gestion de la mémoire et un contrôle accru sur l'allocation des ressources.
• Performances améliorées : Conçu pour la performance, offrant le potentiel d'exécuter des calculs plus complexes et exigeants.
• Architecture GPU moderne : WebGPU est conçu pour mieux s'aligner sur les fonctionnalités des GPU modernes, offrant un contrôle plus fin de la mémoire, des performances plus prévisibles et des opérations de shader plus sophistiquées.
• Surcharge réduite : WebGPU réduit la surcharge associée aux graphiques et aux calculs sur le web, ce qui se traduit par des performances améliorées.

Bien que WebGPU soit encore en évolution, c'est la direction claire pour le calcul GPU sur le web, et une progression naturelle par rapport aux capacités des compute shaders WebGL. L'apprentissage et l'utilisation des compute shaders WebGL fourniront les bases d'une transition plus facile vers WebGPU lorsqu'il atteindra sa maturité.

Conclusion : Adopter le traitement parallèle avec les compute shaders WebGL

Les compute shaders WebGL offrent un moyen puissant de décharger les tâches gourmandes en calcul vers le GPU au sein de vos applications web. En comprenant les groupes de travail, la gestion de la mémoire et les techniques d'optimisation, vous pouvez libérer tout le potentiel du traitement parallèle et créer des graphismes haute performance et des calculs à usage général sur le web. Avec l'évolution de WebGPU, l'avenir du traitement parallèle sur le web promet encore plus de puissance et de flexibilité. En exploitant les compute shaders WebGL aujourd'hui, vous construisez les bases des avancées de demain en matière de calcul sur le web, vous préparant aux nouvelles innovations qui se profilent à l'horizon.

Adoptez la puissance du parallélisme et libérez le potentiel des compute shaders !