WebGL Clustered Visibility Culling: Optimisasi Oklusi Adegan

Dalam dunia grafis 3D berbasis web, performa adalah yang terpenting. Baik itu game interaktif, visualisasi data, atau konfigurator produk, pengguna mengharapkan pengalaman yang lancar dan responsif. Salah satu hambatan paling signifikan dalam rendering WebGL adalah jumlah draw call dan jumlah pemrosesan yang diperlukan untuk me-render setiap frame. Di sinilah teknik visibility culling, khususnya clustered visibility culling, berperan.

Tantangan Rendering WebGL

WebGL, yang dibangun di atas fondasi OpenGL ES, memungkinkan grafis 3D yang kaya untuk di-render langsung di dalam browser web. Namun, sangat penting untuk memahami batasannya. Rendering WebGL beroperasi pada GPU, dan setiap objek, segitiga, dan tekstur harus diproses. Saat berhadapan dengan adegan yang kompleks, volume data yang besar dapat dengan cepat membebani GPU, yang menyebabkan:

• Frame Rate Rendah: Membuat pengalaman tampak patah-patah dan tidak responsif.
• Peningkatan Konsumsi Baterai: Penting untuk perangkat seluler dan laptop.
• Pemrosesan yang Tidak Perlu: Me-render objek yang bahkan tidak terlihat.

Rendering tradisional melibatkan langkah-langkah umum berikut:

1. Pemrosesan aplikasi. Data dikirim ke GPU.
2. Pemrosesan Geometri. Vertex shader mengubah data vertex.
3. Rasterisasi. Data yang ditransformasikan diubah menjadi piksel.
4. Pemrosesan fragmen. Fragment shader menerapkan tekstur dan pencahayaan.
5. Operasi framebuffer. Gambar disimpan dalam buffer.

Tujuan dari optimisasi adalah untuk mengurangi pekerjaan yang diperlukan untuk me-render sebuah adegan.

Memahami Visibility Culling

Visibility culling adalah proses mengidentifikasi dan mengecualikan objek dari pipeline rendering yang tidak terlihat oleh kamera. Ini adalah teknik optimisasi penting yang dapat secara signifikan meningkatkan performa dengan mengurangi jumlah data yang perlu diproses oleh GPU. Ada beberapa jenis visibility culling, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri:

Frustum Culling

Frustum culling adalah bentuk paling dasar dari visibility culling. Teknik ini menentukan apakah sebuah objek sepenuhnya berada di luar frustum pandangan kamera (volume berbentuk kerucut yang mewakili apa yang dapat dilihat kamera). Jika sebuah objek berada di luar frustum, objek tersebut akan dipilah (culled) dan tidak di-render. Ini sangat cepat, tetapi tidak mengatasi objek yang tersembunyi di belakang objek lain dalam adegan.

Occlusion Culling

Occlusion culling melangkah lebih jauh dengan mengidentifikasi objek yang tersembunyi di belakang objek lain (occluder). Ada beberapa teknik untuk occlusion culling, masing-masing menukar kompleksitas dengan manfaat performa. Teknik-teknik ini umumnya jauh lebih intensif secara komputasi daripada frustum culling dan oleh karena itu perlu dipertimbangkan dengan cermat.

• Depth Buffering (Z-buffer): GPU menyimpan kedalaman (jarak dari kamera) dari setiap piksel yang digambar. Saat me-render piksel baru, kedalamannya dibandingkan dengan kedalaman yang ada di Z-buffer. Jika piksel baru lebih jauh daripada piksel yang ada, piksel tersebut akan dibuang, karena tersembunyi di belakang sesuatu yang lebih dekat. Ini sering dilakukan di tingkat piksel dan tidak melibatkan pra-pemrosesan tambahan.
• Hierarchical Z-buffer: Lebih canggih dari depth buffering sederhana, teknik ini menggunakan representasi hierarkis dari informasi kedalaman adegan untuk dengan cepat menentukan area mana yang teroklusi. Hierarchical Z-Buffer atau HZB menyediakan metode culling yang lebih cepat menggunakan informasi kedalaman, namun, lebih kompleks secara komputasi untuk disiapkan.
• Software Occlusion Culling: Melibatkan pra-pemrosesan adegan untuk menentukan hubungan oklusi. Ini sangat intensif secara komputasi dan karenanya kurang populer.

Clustered Visibility Culling: Penyelaman Mendalam

Clustered visibility culling membawa occlusion culling ke tingkat berikutnya. Ini menyediakan cara yang lebih efisien untuk mengatur data adegan dan melakukan perhitungan untuk oklusi.

Clustered culling bekerja dengan membagi adegan menjadi cluster (atau sel) yang lebih kecil, seringkali volumetrik. Untuk setiap cluster, sistem menentukan objek mana yang berpotensi terlihat dari perspektif cluster tersebut. Kemudian sistem menggunakan informasi ini untuk memilah objek yang tidak terlihat oleh cluster mana pun, dan dengan demikian tidak terlihat oleh kamera.

Prosesnya umumnya melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Partisi Adegan: Adegan dibagi menjadi grid atau struktur hierarkis cluster. Cluster-cluster ini bisa berukuran sama, atau bisa berukuran dinamis berdasarkan kompleksitas adegan (misalnya, cluster yang lebih kecil di area dengan kepadatan objek yang tinggi).
2. Perhitungan Oklusi per Cluster: Untuk setiap cluster, sistem menentukan objek mana yang merupakan okluder (objek yang menghalangi pandangan objek lain) dari sudut pandang cluster. Ini sering dilakukan dengan membangun representasi sederhana dari objek-objek di dalam cluster.
3. Penentuan Visibilitas per Cluster: Untuk setiap cluster, daftar objek yang berpotensi terlihat dibuat berdasarkan objek yang tidak teroklusi oleh okludernya.
4. Tes Visibilitas Kamera: Saat me-render sebuah frame, sistem menentukan cluster mana yang terlihat dari sudut pandang kamera.
5. Rendering Objek: Hanya objek yang berpotensi terlihat dari cluster yang terlihat yang dikirim ke pipeline rendering. Ini mengurangi jumlah draw call dan jumlah data yang diproses oleh GPU.

Manfaat Clustered Visibility Culling

• Mengurangi Draw Call: Dengan memilah objek yang tidak terlihat, jumlah draw call (jumlah instruksi yang dikirim ke GPU untuk me-render objek) berkurang secara drastis. Ini adalah peningkatan performa yang besar.
• Peningkatan Performa: Pengurangan draw call secara langsung berarti frame rate yang lebih cepat dan pengalaman pengguna yang lebih lancar.
• Penanganan Oklusi yang Efisien: Ini menangani oklusi lebih efektif daripada frustum culling sederhana.
• Skalabilitas: Bekerja dengan baik untuk adegan yang besar dan kompleks.
• Adaptabilitas: Dapat beradaptasi dengan sudut pandang yang berubah secara efisien.

Mengimplementasikan Clustered Visibility Culling di WebGL

Mengimplementasikan clustered visibility culling di WebGL melibatkan banyak pekerjaan, karena WebGL menawarkan kontrol langsung atas proses rendering. Ada beberapa pendekatan yang perlu dipertimbangkan:

Persiapan Data Adegan

Bahkan sebelum mempertimbangkan algoritme, data adegan perlu diatur dengan benar. Ini termasuk informasi tentang:

• Volume Pembatas Objek (Object Bounding Volumes): Kotak atau bola pembatas untuk setiap objek digunakan untuk menentukan apakah objek berpotongan dengan frustum pandangan kamera atau cluster. Volume pembatas ini harus akurat.
• Transformasi Objek: Posisi, rotasi, dan skala objek, yang diperbarui saat adegan berubah.
• Properti Material Objek: Informasi yang digunakan oleh shader, seperti tekstur dan informasi pencahayaan.

Algoritme Clustering

Pilihan algoritme clustering tergantung pada adegan dan keseimbangan yang diinginkan antara performa dan kompleksitas. Opsi umum meliputi:

• Grid Seragam (Uniform Grid): Adegan dibagi menjadi grid reguler dari cluster berukuran sama. Sederhana untuk diimplementasikan tetapi mungkin tidak optimal untuk adegan dengan distribusi objek yang tidak merata.
• Octrees: Struktur seperti pohon hierarkis di mana setiap node mewakili sebuah cluster. Node dapat dibagi lagi menjadi delapan anak secara rekursif. Berguna untuk adegan dengan kepadatan objek yang bervariasi, karena cluster yang lebih kecil dapat dibuat di area dengan detail yang lebih besar.
• KD-Trees: Pohon biner yang membagi adegan berdasarkan posisi objek. Bisa lebih efisien daripada octree dalam beberapa kasus.

Perhitungan Oklusi

Menentukan objek mana yang mengoklusi objek lain dalam sebuah cluster itu kompleks. Berikut adalah beberapa pendekatan:

• Geometri Sederhana: Buat versi objek yang disederhanakan dengan poligon lebih rendah untuk digunakan sebagai okluder.
• Depth Buffering: Gunakan Z-buffer untuk menentukan oklusi. Ini adalah pendekatan yang paling umum.
• Raycasting: Lontarkan sinar dari sebuah cluster ke setiap objek untuk menentukan apakah objek tersebut terlihat.

Frustum Culling dan Visibilitas Cluster

Setelah cluster dibuat, algoritme harus menentukan cluster mana yang berada di dalam view frustum. Ini biasanya dilakukan dengan memeriksa apakah volume pembatas cluster berpotongan dengan frustum. Objek di dalam cluster yang terlihat kemudian di-render.

Integrasi Shader

Proses visibility culling umumnya dilakukan dalam logika aplikasi, sehingga shader itu sendiri seringkali tidak perlu dimodifikasi. Namun, mungkin ada beberapa kasus di mana shader perlu mengetahui flag visibilitas, seperti untuk menangani rendering bayangan.

Contoh: Uniform Grid Clustering

Berikut adalah contoh sederhana tentang bagaimana Anda mungkin mengimplementasikan algoritme uniform grid clustering:

            
// 1. Tentukan Parameter Grid
const gridWidth = 10;  // Jumlah cluster dalam arah x
const gridHeight = 10; // Jumlah cluster dalam arah z
const clusterSize = 10; // Ukuran setiap cluster (misalnya, 10 unit)

// 2. Buat Grid
const clusters = [];
for (let z = 0; z < gridHeight; z++) {
    for (let x = 0; x < gridWidth; x++) {
        clusters.push({
            minX: x * clusterSize,
            minZ: z * clusterSize,
            maxX: (x + 1) * clusterSize,
            maxZ: (z + 1) * clusterSize,
            objects: [],  // Daftar objek di cluster ini
        });
    }
}

// 3. Tetapkan Objek ke Cluster
function assignObjectsToClusters(objects) {
    for (const object of objects) {
        // Dapatkan kotak pembatas objek
        const bbox = object.getBoundingBox(); // Asumsikan objek memiliki metode kotak pembatas

        for (const cluster of clusters) {
            if (bbox.maxX >= cluster.minX && bbox.minX <= cluster.maxX &&
                bbox.maxZ >= cluster.minZ && bbox.minZ <= cluster.maxZ) {
                cluster.objects.push(object);
            }
        }
    }
}

// 4. Frustum Culling dan Rendering
function renderFrame(camera) {
    // View frustum kamera (contoh sederhana)
    const frustum = camera.getFrustum(); // Implementasikan metode ini

    // Reset render

    for (const cluster of clusters) {
        // Periksa apakah cluster berada di dalam frustum.
        if (frustum.intersects(cluster)) {
            // Render objek di cluster ini.
            for (const object of cluster.objects) {
                if (object.isVisible(camera)) // Pemeriksaan visibilitas lebih lanjut (misalnya, frustum culling objek)
                {
                    object.render();
                }
            }
        }
    }
}

// Contoh penggunaan
const allObjects = [ /* ... objek adegan Anda ... */ ];
assignObjectsToClusters(allObjects);
renderFrame(camera);

            

              
                Copy
              
            
          

Kode ini menyediakan kerangka dasar dan harus diperluas untuk mencakup lebih banyak fitur. Ide-ide intinya telah ditunjukkan.

Teknik dan Pertimbangan Lanjutan

Level of Detail (LOD)

LOD adalah teknik menggunakan tingkat detail yang berbeda untuk objek berdasarkan jaraknya dari kamera. Dikombinasikan dengan clustered visibility culling, LOD dapat secara signifikan meningkatkan performa dengan mengurangi kompleksitas geometris objek yang jauh. Seiring bertambahnya jarak ke suatu objek, versi objek dengan poligon lebih rendah dan resolusi lebih rendah dapat di-render. Ini mengurangi jumlah geometri yang harus diproses oleh GPU tanpa dampak visual yang nyata.

Contoh penggunaan LOD meliputi:

• Rendering Lanskap: Gunakan medan beresolusi lebih rendah untuk objek yang jauh dan medan beresolusi lebih tinggi untuk objek yang dekat.
• Penyederhanaan Objek: Ganti mesh yang kompleks dengan versi yang lebih sederhana saat objek berada jauh.
• Penskalaan Kualitas Tekstur: Kurangi resolusi tekstur untuk objek yang jauh untuk menghemat bandwidth memori.

Dynamic Clustering

Dalam beberapa kasus, terutama di adegan dengan rentang dinamis yang tinggi dan perubahan konstan, mungkin bermanfaat untuk membuat dan memperbarui cluster secara dinamis. Ini memungkinkan adaptasi clustering berdasarkan konten atau sudut pandang yang berubah. Misalnya, sebuah cluster dapat dibagi lebih lanjut ketika ada kepadatan objek yang lebih tinggi.

Dukungan dan Batasan Perangkat Keras

Performa clustered visibility culling juga dipengaruhi oleh perangkat keras yang mendasarinya. Meskipun WebGL berjalan di banyak GPU yang berbeda, beberapa memiliki dukungan yang lebih baik untuk fitur seperti instancing dan compute shader, yang dapat sangat menguntungkan visibility culling. Kapasitas memori GPU, dan kompleksitas arsitekturnya juga akan memengaruhi performa optimisasi Anda.

Paralelisme dan Multithreading

Karena perhitungan visibility culling bisa sangat intensif secara komputasi, menggunakan multithreading untuk melakukan perhitungan ini secara paralel dapat meningkatkan performa. Ini sering dilakukan dengan menugaskan setiap cluster ke thread-nya sendiri. Namun, komputasi paralel datang dengan kompleksitasnya sendiri seperti masalah sinkronisasi dan peningkatan kompleksitas.

Alat dan Pustaka

Mengimplementasikan clustered visibility culling dari awal bisa menjadi pekerjaan yang kompleks. Untungnya, ada beberapa alat dan pustaka yang tersedia yang dapat membantu dalam proses ini.

• Three.js: Pustaka WebGL populer yang menyediakan API tingkat tinggi untuk membuat grafis 3D. Meskipun Three.js tidak memiliki clustered visibility culling bawaan, ia memiliki alat dan struktur untuk dengan mudah memasukkannya. Implementasi menggunakan Three.js biasanya lebih mudah dikembangkan daripada memulai dari awal.
• Babylon.js: Pustaka WebGL kuat lainnya yang menawarkan fitur lebih canggih, termasuk solusi occlusion culling bawaan. Babylon.js membuat optimisasi adegan lebih sederhana daripada membangun sendiri.
• glMatrix: Pustaka matriks dan vektor untuk WebGL yang menyediakan fungsi matematika dan struktur data yang dibutuhkan untuk grafis 3D.
• Implementasi Kustom: Untuk kebutuhan spesifik dan optimisasi performa, pertimbangkan untuk membuat solusi visibility culling kustom. Ini memberikan kontrol atas semua aspek proses, tetapi dengan mengorbankan waktu pengembangan dan kompleksitas.

Praktik Terbaik untuk Implementasi

• Profil dan Analisis: Gunakan alat profiling WebGL (misalnya, alat pengembang browser) untuk mengidentifikasi hambatan performa sebelum memulai optimisasi.
• Mulai dari yang Sederhana: Mulailah dengan pendekatan dasar (misalnya, grid seragam) dan secara bertahap tingkatkan kompleksitasnya.
• Iterasi dan Optimalkan: Bereksperimenlah dengan parameter dan algoritme clustering yang berbeda untuk menemukan yang paling cocok untuk adegan Anda.
• Pertimbangkan Trade-off: Sadarilah bahwa algoritme yang lebih kompleks mungkin memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi. Selalu timbang keuntungan performa dengan overhead dari proses culling.
• Pengujian: Uji implementasi Anda secara menyeluruh di berbagai perangkat dan browser untuk memastikan performa yang konsisten di semua platform.
• Dokumentasi: Dokumentasikan implementasi dengan jelas untuk memfasilitasi pembaruan.

Aplikasi Global dan Kasus Penggunaan

Clustered visibility culling bermanfaat di berbagai kasus penggunaan:

• Game Interaktif: Game dunia terbuka yang luas dan lingkungan multipemain mendapat manfaat dari pengurangan draw call. Contohnya termasuk game strategi berbasis web di mana sejumlah besar objek hadir, dan game first-person shooter online di mana menjaga frame rate sangat penting.
• Konfigurator Produk: Untuk situs e-commerce, konfigurator produk interaktif (misalnya, konfigurator mobil) menggunakan model 3D. Clustered visibility culling dapat membantu menjaga responsivitas bahkan dengan model produk yang kompleks dan sangat detail.
• Visualisasi Data: Visualisasikan kumpulan data besar dengan grafik 3D yang kompleks atau data geospasial di browser web tanpa mengorbankan performa. Contohnya termasuk data pemantauan lingkungan, data keuangan, atau visualisasi ilmiah.
• Visualisasi Arsitektur: Tur virtual interaktif dari model arsitektur dapat dibuat lebih lancar.
• Virtual Reality (VR) dan Augmented Reality (AR): Aplikasi VR/AR sering menuntut frame rate tinggi, dan culling sangat penting.

Manfaatnya berlaku secara global, membantu menciptakan pengalaman pengguna yang lebih imersif dan responsif di berbagai wilayah dan perangkat. Optimisasi performa memungkinkan basis pengguna global, terlepas dari koneksi internet atau kemampuan perangkat mereka, untuk menggunakan aplikasi dengan lebih efektif.

Tantangan dan Arah Masa Depan

Meskipun clustered visibility culling adalah teknik yang kuat, ada beberapa tantangan:

• Kompleksitas: Mengimplementasikan clustered visibility culling bisa sangat kompleks, terutama dari awal.
• Penggunaan Memori: Menyimpan dan mengelola informasi cluster dapat menghabiskan memori.
• Konten Dinamis: Adegan dengan pergerakan objek yang sering dapat memerlukan perhitungan ulang yang konstan, berpotensi meniadakan manfaatnya.
• Optimisasi Seluler: Performa pada perangkat seluler dengan daya pemrosesan terbatas masih bisa menjadi kendala.

Arah masa depan meliputi:

• Algoritme yang Ditingkatkan: Penelitian berkelanjutan mendorong pengembangan algoritme culling yang lebih efisien.
• Optimisasi Berbasis AI: Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menganalisis adegan dan memilih metode culling terbaik secara otomatis.
• Akselerasi Perangkat Keras: Seiring perkembangan GPU, kemungkinan akan menyertakan lebih banyak fitur khusus untuk visibility culling.

Kesimpulan

Clustered visibility culling adalah teknik optimisasi penting untuk memaksimalkan performa WebGL. Dengan membagi adegan menjadi cluster secara cermat, menentukan oklusi, dan mengurangi draw call, Anda dapat menciptakan pengalaman web 3D yang lebih responsif, imersif, dan dapat diakses secara global. Meskipun implementasinya bisa kompleks, peningkatan performa dan pengalaman pengguna yang lebih baik sangat sepadan dengan usahanya, terutama untuk adegan yang kompleks. Seiring WebGL terus berkembang, begitu pula teknik untuk membuat aplikasi 3D berbasis web berkinerja tinggi. Dengan menguasai teknik-teknik ini, pengembang web dapat membuka kemungkinan baru untuk konten interaktif dalam skala global.