חלוקת עבודה ב-Compute Shaders של WebGL: צלילת עומק להקצאת תהליכונים ב-GPU

שיידרי חישוב (Compute shaders) ב-WebGL מציעים דרך עוצמתית למנף את יכולות העיבוד המקבילי של ה-GPU למשימות חישוב לשימוש כללי (GPGPU) ישירות בתוך דפדפן אינטרנט. הבנה של אופן חלוקת העבודה לתהליכוני GPU בודדים היא חיונית לכתיבת ליבות חישוב (compute kernels) יעילות ובעלות ביצועים גבוהים. מאמר זה מספק בחינה מקיפה של חלוקת עבודה ב-compute shaders של WebGL, ומכסה את המושגים הבסיסיים, אסטרטגיות להקצאת תהליכונים וטכניקות אופטימיזציה.

הבנת מודל הביצוע של Compute Shader

לפני שנצלול לחלוקת עבודה, הבה נבסס יסודות על ידי הבנת מודל הביצוע של compute shader ב-WebGL. מודל זה הוא היררכי, ומורכב ממספר רכיבים מרכזיים:

• Compute Shader: התוכנית המורצת על ה-GPU, המכילה את הלוגיקה לחישוב מקבילי.
• Workgroup (קבוצת עבודה): אוסף של פריטי עבודה (work items) המורצים יחד ויכולים לחלוק נתונים דרך זיכרון מקומי משותף. חשבו על זה כעל צוות של עובדים המבצע חלק מהמשימה הכוללת.
• Work Item (פריט עבודה): מופע בודד של ה-compute shader, המייצג תהליכון GPU יחיד. כל פריט עבודה מריץ את אותו קוד שיידר אך פועל על נתונים שונים פוטנציאלית. זהו העובד הבודד בצוות.
• Global Invocation ID (מזהה הפעלה גלובלי): מזהה ייחודי לכל פריט עבודה על פני כל ה-compute dispatch.
• Local Invocation ID (מזהה הפעלה מקומי): מזהה ייחודי לכל פריט עבודה בתוך קבוצת העבודה שלו.
• Workgroup ID (מזהה קבוצת עבודה): מזהה ייחודי לכל קבוצת עבודה ב-compute dispatch.

כאשר אתם שולחים (dispatch) שיידר חישוב, אתם מציינים את הממדים של רשת קבוצות העבודה (workgroup grid). רשת זו מגדירה כמה קבוצות עבודה ייווצרו וכמה פריטי עבודה כל קבוצת עבודה תכיל. לדוגמה, שליחה של dispatchCompute(16, 8, 4) תיצור רשת תלת-ממדית של קבוצות עבודה בממדים 16x8x4. כל אחת מקבוצות העבודה הללו מאוכלסת לאחר מכן במספר מוגדר מראש של פריטי עבודה.

הגדרת גודל קבוצת העבודה

גודל קבוצת העבודה מוגדר בקוד המקור של ה-compute shader באמצעות המילה השמורה layout:

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

              
                Copy
              
            
          

הצהרה זו מציינת שכל קבוצת עבודה תכיל 8 * 8 * 1 = 64 פריטי עבודה. הערכים עבור local_size_x, local_size_y, ו-local_size_z חייבים להיות ביטויים קבועים והם בדרך כלל חזקות של 2. גודל קבוצת העבודה המרבי תלוי בחומרה וניתן לשאילתה באמצעותו gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS). יתר על כן, ישנן מגבלות על הממדים הבודדים של קבוצת עבודה שניתן לשאול באמצעות gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE) אשר מחזיר מערך של שלושה מספרים המייצגים את הגודל המרבי עבור ממדי X, Y, ו-Z בהתאמה.

דוגמה: מציאת גודל קבוצת עבודה מרבי

            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
              
            
          

בחירת גודל קבוצת עבודה מתאים היא קריטית לביצועים. קבוצות עבודה קטנות יותר עלולות לא לנצל באופן מלא את המקביליות של ה-GPU, בעוד שקבוצות עבודה גדולות יותר עלולות לחרוג ממגבלות החומרה או להוביל לדפוסי גישה לזיכרון לא יעילים. לעיתים קרובות, נדרש ניסוי וטעייה כדי לקבוע את גודל קבוצת העבודה האופטימלי עבור ליבת חישוב ספציפית וחומרת היעד. נקודת התחלה טובה היא להתנסות עם גדלי קבוצות עבודה שהם חזקות של שתיים (למשל, 4, 8, 16, 32, 64) ולנתח את השפעתם על הביצועים.

הקצאת תהליכונים ב-GPU ו-Global Invocation ID

כאשר שיידר חישוב נשלח, יישום ה-WebGL אחראי להקצות כל פריט עבודה לתהליכון GPU ספציפי. כל פריט עבודה מזוהה באופן ייחודי על ידי מזהה ההפעלה הגלובלי שלו, שהוא וקטור תלת-ממדי המייצג את מיקומו בתוך רשת ה-compute dispatch כולה. ניתן לגשת למזהה זה בתוך שיידר החישוב באמצעות המשתנה המובנה של GLSL gl_GlobalInvocationID.

ה-gl_GlobalInvocationID מחושב מתוך gl_WorkGroupID ו-gl_LocalInvocationID באמצעות הנוסחה הבאה:

            gl_GlobalInvocationID = gl_WorkGroupID * gl_WorkGroupSize + gl_LocalInvocationID;
            

              
                Copy
              
            
          

כאשר gl_WorkGroupSize הוא גודל קבוצת העבודה שצוין בהצהרת ה-layout. נוסחה זו מדגישה את הקשר בין רשת קבוצות העבודה לבין פריטי העבודה הבודדים. לכל קבוצת עבודה מוקצה מזהה ייחודי (gl_WorkGroupID), ולכל פריט עבודה בתוך אותה קבוצת עבודה מוקצה מזהה מקומי ייחודי (gl_LocalInvocationID). המזהה הגלובלי מחושב לאחר מכן על ידי שילוב שני המזהים הללו.

דוגמה: גישה ל-Global Invocation ID

            #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
              
            
          

בדוגמה זו, כל פריט עבודה מחשב את האינדקס שלו אל תוך מאגר הנתונים outputData באמצעות gl_GlobalInvocationID. זהו דפוס נפוץ לחלוקת עבודה על פני מערך נתונים גדול. השורה `uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;` היא קריטית. בואו נפרק אותה:

• gl_GlobalInvocationID.x מספק את קואורדינטת ה-x של פריט העבודה ברשת הגלובלית.
• gl_GlobalInvocationID.y מספק את קואורדינטת ה-y של פריט העבודה ברשת הגלובלית.
• gl_NumWorkGroups.x מספק את המספר הכולל של קבוצות עבודה בממד ה-x.
• gl_WorkGroupSize.x מספק את מספר פריטי העבודה בממד ה-x של כל קבוצת עבודה.

יחד, ערכים אלה מאפשרים לכל פריט עבודה לחשב את האינדקס הייחודי שלו בתוך מערך נתוני הפלט המשוטח. אם הייתם עובדים עם מבנה נתונים תלת-ממדי, הייתם צריכים לשלב גם את gl_GlobalInvocationID.z, gl_NumWorkGroups.y, gl_WorkGroupSize.y, gl_NumWorkGroups.z ו-gl_WorkGroupSize.z בחישוב האינדקס.

דפוסי גישה לזיכרון וגישה מאוחדת לזיכרון (Coalesced Memory Access)

האופן שבו פריטי עבודה ניגשים לזיכרון יכול להשפיע באופן משמעותי על הביצועים. באופן אידיאלי, פריטי עבודה בתוך קבוצת עבודה צריכים לגשת למיקומי זיכרון רציפים. זה ידוע כגישה מאוחדת לזיכרון (coalesced memory access), והיא מאפשרת ל-GPU להביא נתונים ביעילות במקטעים גדולים. כאשר הגישה לזיכרון מפוזרת או לא רציפה, ה-GPU עשוי להצטרך לבצע מספר רב יותר של עסקאות זיכרון קטנות יותר, מה שעלול להוביל לצווארי בקבוק בביצועים.

כדי להשיג גישה מאוחדת לזיכרון, חשוב לשקול היטב את פריסת הנתונים בזיכרון ואת האופן שבו פריטי עבודה מוקצים לרכיבי נתונים. לדוגמה, בעת עיבוד תמונה דו-ממדית, הקצאת פריטי עבודה לפיקסלים סמוכים באותה שורה יכולה להוביל לגישה מאוחדת לזיכרון.

דוגמה: גישה מאוחדת לזיכרון לעיבוד תמונה

            #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));

    // Perform some image processing operation (e.g., grayscale conversion)
    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
              
            
          

בדוגמה זו, כל פריט עבודה מעבד פיקסל בודד בתמונה. מכיוון שגודל קבוצת העבודה הוא 16x16, פריטי עבודה סמוכים באותה קבוצת עבודה יעבדו פיקסלים סמוכים באותה שורה. זה מקדם גישה מאוחדת לזיכרון בעת קריאה מ-inputImage וכתיבה ל-outputImage.

עם זאת, חשבו מה היה קורה אם הייתם משחלפים את נתוני התמונה, או אם הייתם ניגשים לפיקסלים בסדר עמודה-ראשי במקום שורה-ראשי. סביר להניח שהייתם רואים ירידה משמעותית בביצועים מכיוון שפריטי עבודה סמוכים היו ניגשים למיקומי זיכרון לא רציפים.

זיכרון מקומי משותף (Shared Local Memory)

זיכרון מקומי משותף, הידוע גם כ-LSM (local shared memory), הוא אזור זיכרון קטן ומהיר המשותף לכל פריטי העבודה בתוך קבוצת עבודה. ניתן להשתמש בו כדי לשפר ביצועים על ידי שמירת נתונים הנגישים לעיתים קרובות במטמון או על ידי הקלת התקשורת בין פריטי עבודה באותה קבוצת עבודה. זיכרון מקומי משותף מוצהר באמצעות המילה השמורה shared ב-GLSL.

דוגמה: שימוש בזיכרון מקומי משותף לצמצום נתונים (Data Reduction)

            #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(); // Wait for all work items to write to shared memory

    // Perform reduction within the workgroup
    for (uint i = gl_WorkGroupSize.x / 2; i > 0; i /= 2) {
        if (localId < i) {
            localSum[localId] += localSum[localId + i];
        }
        barrier(); // Wait for all work items to complete the reduction step
    }

    // Write the final sum to the output buffer
    if (localId == 0) {
        outputBuffer.outputData[gl_WorkGroupID.x] = localSum[0];
    }
}
            

              
                Copy