Optimisasi Dispatch Compute Shader WebGL: Penyetelan Ukuran Workgroup

Compute shader, sebuah fitur canggih dari WebGL, memungkinkan para pengembang untuk memanfaatkan paralelisme masif dari GPU untuk komputasi tujuan umum (GPGPU) secara langsung di dalam peramban web. Ini membuka peluang untuk mempercepat berbagai macam tugas, mulai dari pemrosesan gambar dan simulasi fisika hingga analisis data dan pembelajaran mesin. Namun, mencapai performa optimal dengan compute shader bergantung pada pemahaman dan penyetelan yang cermat terhadap ukuran workgroup, sebuah parameter krusial yang menentukan bagaimana komputasi dibagi dan dieksekusi di GPU.

Memahami Compute Shader dan Workgroup

Sebelum mendalami teknik optimisasi, mari kita bangun pemahaman yang jelas tentang dasar-dasarnya:

• Compute Shader: Ini adalah program yang ditulis dalam GLSL (OpenGL Shading Language) yang berjalan langsung di GPU. Berbeda dengan vertex atau fragment shader tradisional, compute shader tidak terikat pada pipeline rendering dan dapat melakukan kalkulasi arbitrer.
• Dispatch: Tindakan meluncurkan sebuah compute shader disebut dispatching. Fungsi gl.dispatchCompute(x, y, z) menentukan jumlah total workgroup yang akan mengeksekusi shader. Ketiga argumen ini mendefinisikan dimensi dari grid dispatch.
• Workgroup: Sebuah workgroup adalah kumpulan dari work item (juga dikenal sebagai thread) yang dieksekusi secara bersamaan pada satu unit pemrosesan di dalam GPU. Workgroup menyediakan mekanisme untuk berbagi data dan menyinkronkan operasi di dalam grup.
• Work Item: Satu instans eksekusi dari compute shader di dalam sebuah workgroup. Setiap work item memiliki ID unik di dalam workgroup-nya, yang dapat diakses melalui variabel GLSL bawaan gl_LocalInvocationID.
• Global Invocation ID: Pengidentifikasi unik untuk setiap work item di seluruh dispatch. Ini adalah kombinasi dari gl_GlobalInvocationID (ID keseluruhan) dan gl_LocalInvocationID (ID di dalam workgroup).

Hubungan antara konsep-konsep ini dapat diringkas sebagai berikut: Sebuah dispatch meluncurkan sebuah grid workgroup, dan setiap workgroup terdiri dari beberapa work item. Kode compute shader mendefinisikan operasi yang dilakukan oleh setiap work item, dan GPU mengeksekusi operasi-operasi ini secara paralel, memanfaatkan kekuatan dari banyak inti pemrosesannya.

Contoh: Bayangkan memproses gambar besar menggunakan compute shader untuk menerapkan filter. Anda mungkin membagi gambar menjadi ubin-ubin, di mana setiap ubin sesuai dengan satu workgroup. Di dalam setiap workgroup, work item individual dapat memproses piksel-piksel individual di dalam ubin tersebut. gl_LocalInvocationID kemudian akan merepresentasikan posisi piksel di dalam ubin, sementara ukuran dispatch menentukan jumlah ubin (workgroup) yang diproses.

Pentingnya Penyetelan Ukuran Workgroup

Pilihan ukuran workgroup memiliki dampak yang mendalam pada performa compute shader Anda. Ukuran workgroup yang tidak dikonfigurasi dengan benar dapat menyebabkan:

• Utilisasi GPU yang Suboptimal: Jika ukuran workgroup terlalu kecil, unit pemrosesan GPU mungkin kurang dimanfaatkan, yang mengakibatkan performa keseluruhan yang lebih rendah.
• Peningkatan Overhead: Workgroup yang sangat besar dapat menimbulkan overhead karena peningkatan perebutan sumber daya dan biaya sinkronisasi.
• Bottleneck Akses Memori: Pola akses memori yang tidak efisien di dalam sebuah workgroup dapat menyebabkan bottleneck akses memori, yang memperlambat komputasi.
• Variabilitas Performa: Performa dapat bervariasi secara signifikan di berbagai GPU dan driver jika ukuran workgroup tidak dipilih dengan cermat.

Oleh karena itu, menemukan ukuran workgroup yang optimal sangat penting untuk memaksimalkan performa compute shader WebGL Anda. Ukuran optimal ini bergantung pada perangkat keras dan beban kerja, dan karenanya memerlukan eksperimentasi.

Faktor-faktor yang Memengaruhi Ukuran Workgroup

Beberapa faktor memengaruhi ukuran workgroup yang optimal untuk sebuah compute shader tertentu:

• Arsitektur GPU: GPU yang berbeda memiliki arsitektur yang berbeda, termasuk jumlah unit pemrosesan, bandwidth memori, dan ukuran cache yang bervariasi. Ukuran workgroup yang optimal sering kali akan berbeda di antara vendor GPU yang berbeda (misalnya, AMD, NVIDIA, Intel) dan modelnya.
• Kompleksitas Shader: Kompleksitas kode compute shader itu sendiri dapat memengaruhi ukuran workgroup yang optimal. Shader yang lebih kompleks mungkin mendapat manfaat dari workgroup yang lebih besar untuk menyembunyikan latensi memori dengan lebih baik.
• Pola Akses Memori: Cara compute shader mengakses memori memainkan peran penting. Pola akses memori yang menyatu (coalesced memory access), di mana work item dalam sebuah workgroup mengakses lokasi memori yang berdekatan, umumnya menghasilkan performa yang lebih baik.
• Ketergantungan Data: Jika work item dalam sebuah workgroup perlu berbagi data atau menyinkronkan operasi mereka, ini dapat menimbulkan overhead yang memengaruhi ukuran workgroup yang optimal. Sinkronisasi yang berlebihan dapat membuat workgroup yang lebih kecil berkinerja lebih baik.
• Batasan WebGL: WebGL memberlakukan batasan pada ukuran workgroup maksimum. Anda dapat menanyakan batasan ini menggunakan gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS), dan gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_COUNT).

Strategi untuk Penyetelan Ukuran Workgroup

Mengingat kompleksitas faktor-faktor ini, pendekatan sistematis untuk penyetelan ukuran workgroup sangat penting. Berikut adalah beberapa strategi yang dapat Anda gunakan:

1. Mulai dengan Benchmarking

Landasan dari setiap upaya optimisasi adalah benchmarking. Anda memerlukan cara yang andal untuk mengukur performa compute shader Anda dengan ukuran workgroup yang berbeda. Ini memerlukan pembuatan lingkungan pengujian di mana Anda dapat menjalankan compute shader Anda berulang kali dengan ukuran workgroup yang berbeda dan mengukur waktu eksekusi. Pendekatan sederhana adalah menggunakan performance.now() untuk mengukur waktu sebelum dan sesudah panggilan gl.dispatchCompute().

Contoh:

const workgroupSizeX = 8;
const workgroupSizeY = 8;
const workgroupSizeZ = 1;

gl.useProgram(computeProgram);
// Atur uniform dan tekstur

gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
gl.finish(); // Pastikan selesai sebelum mengukur waktu

const startTime = performance.now();

for (let i = 0; i < numIterations; ++i) {
    gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
    gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT); // Pastikan penulisan terlihat
    gl.finish();
}

const endTime = performance.now();
const elapsedTime = (endTime - startTime) / numIterations;
console.log(`Ukuran workgroup (${workgroupSizeX}, ${workgroupSizeY}, ${workgroupSizeZ}): ${elapsedTime.toFixed(2)} ms`);

Pertimbangan utama untuk benchmarking:

• Pemanasan (Warm-up): Jalankan compute shader beberapa kali sebelum memulai pengukuran untuk memungkinkan GPU melakukan pemanasan dan menghindari fluktuasi performa awal.
• Beberapa Iterasi: Jalankan compute shader beberapa kali dan rata-ratakan waktu eksekusi untuk mengurangi dampak dari noise dan kesalahan pengukuran.
• Sinkronisasi: Gunakan gl.memoryBarrier() dan gl.finish() untuk memastikan bahwa compute shader telah selesai dieksekusi dan semua penulisan memori terlihat sebelum mengukur waktu eksekusi. Tanpa ini, waktu yang dilaporkan mungkin tidak secara akurat mencerminkan waktu komputasi yang sebenarnya.
• Reproduktibilitas: Pastikan bahwa lingkungan benchmark konsisten di setiap proses yang dijalankan untuk meminimalkan variabilitas dalam hasil.

2. Eksplorasi Ukuran Workgroup Secara Sistematis

Setelah Anda memiliki pengaturan benchmarking, Anda dapat mulai menjelajahi berbagai ukuran workgroup. Titik awal yang baik adalah mencoba pangkat 2 untuk setiap dimensi workgroup (misalnya, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, ...). Penting juga untuk mempertimbangkan batasan yang diberlakukan oleh WebGL.

Contoh:

const maxWidthgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[0];
const maxHeightgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[1];
const maxZWorkgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[2];

for (let x = 1; x <= maxWidthgroupSize; x *= 2) {
    for (let y = 1; y <= maxHeightgroupSize; y *= 2) {
        for (let z = 1; z <= maxZWorkgroupSize; z *= 2) {
            if (x * y * z <= gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS)) {
              //Tetapkan x, y, z sebagai ukuran workgroup Anda dan lakukan benchmark.
            }
        }
    }
}

Pertimbangkan poin-poin ini:

• Penggunaan Memori Lokal: Jika compute shader Anda menggunakan sejumlah besar memori lokal (shared memory di dalam workgroup), Anda mungkin perlu mengurangi ukuran workgroup untuk menghindari melebihi memori lokal yang tersedia.
• Karakteristik Beban Kerja: Sifat beban kerja Anda juga dapat memengaruhi ukuran workgroup yang optimal. Misalnya, jika beban kerja Anda melibatkan banyak percabangan atau eksekusi bersyarat, workgroup yang lebih kecil mungkin lebih efisien.
• Jumlah Total Work Item: Pastikan bahwa jumlah total work item (gl.dispatchCompute(x, y, z) * workgroupSizeX * workgroupSizeY * workgroupSizeZ) cukup untuk memanfaatkan GPU sepenuhnya. Dispatching terlalu sedikit work item dapat menyebabkan kurangnya pemanfaatan.

3. Analisis Pola Akses Memori

Seperti yang disebutkan sebelumnya, pola akses memori memainkan peran krusial dalam performa. Idealnya, work item di dalam sebuah workgroup harus mengakses lokasi memori yang berdekatan untuk memaksimalkan bandwidth memori. Ini dikenal sebagai akses memori yang menyatu (coalesced memory access).

Contoh:

Pertimbangkan skenario di mana Anda memproses gambar 2D. Jika setiap work item bertanggung jawab untuk memproses satu piksel, sebuah workgroup yang diatur dalam grid 2D (misalnya, 8x8) dan mengakses piksel dalam urutan baris-mayor akan menunjukkan akses memori yang menyatu. Sebaliknya, mengakses piksel dalam urutan kolom-mayor akan menyebabkan akses memori berjarak (strided), yang kurang efisien.

Teknik untuk Meningkatkan Akses Memori:

• Menata Ulang Struktur Data: Reorganisasi struktur data Anda untuk mendukung akses memori yang menyatu.
• Gunakan Memori Lokal: Salin data ke memori lokal (shared memory di dalam workgroup) dan lakukan komputasi pada salinan lokal. Ini dapat secara signifikan mengurangi jumlah akses memori global.
• Optimalkan Jarak (Stride): Jika akses memori berjarak tidak dapat dihindari, cobalah untuk meminimalkan jaraknya.

4. Minimalkan Overhead Sinkronisasi

Mekanisme sinkronisasi, seperti barrier() dan operasi atomik, diperlukan untuk mengoordinasikan tindakan work item di dalam sebuah workgroup. Namun, sinkronisasi yang berlebihan dapat menimbulkan overhead yang signifikan dan mengurangi performa.

Teknik untuk Mengurangi Overhead Sinkronisasi:

• Kurangi Ketergantungan: Restrukturisasi kode compute shader Anda untuk meminimalkan ketergantungan data antar work item.
• Gunakan Operasi Tingkat Wave: Beberapa GPU mendukung operasi tingkat wave (juga dikenal sebagai operasi subgroup), yang memungkinkan work item di dalam sebuah wave (kelompok work item yang ditentukan perangkat keras) untuk berbagi data tanpa sinkronisasi eksplisit.
• Penggunaan Operasi Atomik yang Hati-hati: Operasi atomik menyediakan cara untuk melakukan pembaruan atomik pada memori bersama. Namun, operasi ini bisa mahal, terutama ketika ada perebutan untuk lokasi memori yang sama. Pertimbangkan pendekatan alternatif, seperti menggunakan memori lokal untuk mengakumulasi hasil dan kemudian melakukan satu pembaruan atomik di akhir workgroup.

5. Penyetelan Ukuran Workgroup Adaptif

Ukuran workgroup yang optimal dapat bervariasi tergantung pada data input dan beban GPU saat ini. Dalam beberapa kasus, mungkin bermanfaat untuk secara dinamis menyesuaikan ukuran workgroup berdasarkan faktor-faktor ini. Ini disebut penyetelan ukuran workgroup adaptif.

Contoh:

Jika Anda memproses gambar dengan ukuran berbeda, Anda dapat menyesuaikan ukuran workgroup untuk memastikan bahwa jumlah workgroup yang di-dispatch sebanding dengan ukuran gambar. Alternatifnya, Anda bisa memantau beban GPU dan mengurangi ukuran workgroup jika GPU sudah sangat terbebani.

Pertimbangan Implementasi:

• Overhead: Penyetelan ukuran workgroup adaptif menimbulkan overhead karena perlunya mengukur performa dan menyesuaikan ukuran workgroup secara dinamis. Overhead ini harus dipertimbangkan terhadap potensi peningkatan performa.
• Heuristik: Pilihan heuristik untuk menyesuaikan ukuran workgroup dapat secara signifikan memengaruhi performa. Eksperimen yang cermat diperlukan untuk menemukan heuristik terbaik untuk beban kerja spesifik Anda.

Contoh Praktis dan Studi Kasus

Mari kita lihat beberapa contoh praktis bagaimana penyetelan ukuran workgroup dapat memengaruhi performa dalam skenario dunia nyata:

Contoh 1: Penyaringan Gambar

Pertimbangkan sebuah compute shader yang menerapkan filter blur pada gambar. Pendekatan naif mungkin melibatkan penggunaan ukuran workgroup yang kecil (misalnya, 1x1) dan membuat setiap work item memproses satu piksel. Namun, pendekatan ini sangat tidak efisien karena kurangnya akses memori yang menyatu.

Dengan meningkatkan ukuran workgroup menjadi 8x8 atau 16x16 dan mengatur workgroup dalam grid 2D yang selaras dengan piksel gambar, kita dapat mencapai akses memori yang menyatu dan secara signifikan meningkatkan performa. Selain itu, menyalin lingkungan piksel yang relevan ke dalam memori lokal bersama dapat mempercepat operasi penyaringan dengan mengurangi akses memori global yang berlebihan.

Contoh 2: Simulasi Partikel

Dalam simulasi partikel, compute shader sering digunakan untuk memperbarui posisi dan kecepatan setiap partikel. Ukuran workgroup yang optimal akan tergantung pada jumlah partikel dan kompleksitas logika pembaruan. Jika logika pembaruan relatif sederhana, ukuran workgroup yang lebih besar dapat digunakan untuk memproses lebih banyak partikel secara paralel. Namun, jika logika pembaruan melibatkan banyak percabangan atau eksekusi bersyarat, workgroup yang lebih kecil mungkin lebih efisien.

Selain itu, jika partikel berinteraksi satu sama lain (misalnya, melalui deteksi tabrakan atau medan gaya), mekanisme sinkronisasi mungkin diperlukan untuk memastikan bahwa pembaruan partikel dilakukan dengan benar. Overhead dari mekanisme sinkronisasi ini harus diperhitungkan saat memilih ukuran workgroup.

Studi Kasus: Mengoptimalkan Ray Tracer WebGL

Sebuah tim proyek yang mengerjakan ray tracer berbasis WebGL di Berlin awalnya melihat performa yang buruk. Inti dari pipeline rendering mereka sangat bergantung pada compute shader untuk menghitung warna setiap piksel berdasarkan persimpangan sinar. Setelah melakukan profiling, mereka menemukan bahwa ukuran workgroup adalah bottleneck yang signifikan. Mereka memulai dengan ukuran workgroup (4, 4, 1), yang menghasilkan banyak workgroup kecil dan sumber daya GPU yang kurang dimanfaatkan.

Mereka kemudian secara sistematis bereksperimen dengan ukuran workgroup yang berbeda. Mereka menemukan bahwa ukuran workgroup (8, 8, 1) secara signifikan meningkatkan performa pada GPU NVIDIA tetapi menyebabkan masalah pada beberapa GPU AMD karena melebihi batas memori lokal. Untuk mengatasi ini, mereka mengimplementasikan pemilihan ukuran workgroup berdasarkan vendor GPU yang terdeteksi. Implementasi akhir menggunakan (8, 8, 1) untuk NVIDIA dan (4, 4, 1) untuk AMD. Mereka juga mengoptimalkan tes persimpangan sinar-objek dan penggunaan memori bersama dalam workgroup yang membantu membuat ray tracer dapat digunakan di browser. Ini secara dramatis meningkatkan waktu rendering dan juga membuatnya konsisten di berbagai model GPU.

Praktik Terbaik dan Rekomendasi

Berikut adalah beberapa praktik terbaik dan rekomendasi untuk penyetelan ukuran workgroup di compute shader WebGL:

• Mulai dengan Benchmarking: Selalu mulai dengan membuat pengaturan benchmarking untuk mengukur performa compute shader Anda dengan ukuran workgroup yang berbeda.
• Pahami Batasan WebGL: Waspadai batasan yang diberlakukan oleh WebGL pada ukuran workgroup maksimum dan jumlah total work item yang dapat di-dispatch.
• Pertimbangkan Arsitektur GPU: Pertimbangkan arsitektur GPU target saat memilih ukuran workgroup.
• Analisis Pola Akses Memori: Berusahalah untuk pola akses memori yang menyatu untuk memaksimalkan bandwidth memori.
• Minimalkan Overhead Sinkronisasi: Kurangi ketergantungan data antar work item untuk meminimalkan kebutuhan akan sinkronisasi.
• Gunakan Memori Lokal dengan Bijak: Gunakan memori lokal untuk mengurangi jumlah akses memori global.
• Eksperimen Secara Sistematis: Jelajahi secara sistematis berbagai ukuran workgroup dan ukur dampaknya pada performa.
• Profil Kode Anda: Gunakan alat profiling untuk mengidentifikasi bottleneck performa dan mengoptimalkan kode compute shader Anda.
• Uji di Beberapa Perangkat: Uji compute shader Anda di berbagai perangkat untuk memastikan kinerjanya baik di berbagai GPU dan driver.
• Pertimbangkan Penyetelan Adaptif: Jelajahi kemungkinan menyesuaikan ukuran workgroup secara dinamis berdasarkan data input dan beban GPU.
• Dokumentasikan Temuan Anda: Dokumentasikan ukuran workgroup yang telah Anda uji dan hasil performa yang telah Anda peroleh. Ini akan membantu Anda membuat keputusan yang tepat tentang penyetelan ukuran workgroup di masa depan.

Kesimpulan

Penyetelan ukuran workgroup adalah aspek penting dalam mengoptimalkan performa compute shader WebGL. Dengan memahami faktor-faktor yang memengaruhi ukuran workgroup yang optimal dan menggunakan pendekatan sistematis untuk penyetelan, Anda dapat memaksimalkan potensi penuh GPU dan mencapai peningkatan performa yang signifikan untuk aplikasi web Anda yang intensif komputasi.

Ingatlah bahwa ukuran workgroup yang optimal sangat bergantung pada beban kerja spesifik, arsitektur GPU target, dan pola akses memori dari compute shader Anda. Oleh karena itu, eksperimen dan profiling yang cermat sangat penting untuk menemukan ukuran workgroup terbaik untuk aplikasi Anda. Dengan mengikuti praktik terbaik dan rekomendasi yang diuraikan dalam artikel ini, Anda dapat memaksimalkan performa compute shader WebGL Anda dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih lancar dan responsif.

Saat Anda terus menjelajahi dunia compute shader WebGL, ingatlah bahwa teknik yang dibahas di sini bukan hanya konsep teoretis. Ini adalah alat praktis yang dapat Anda gunakan untuk memecahkan masalah dunia nyata dan menciptakan aplikasi web yang inovatif. Jadi, selami, bereksperimenlah, dan temukan kekuatan dari compute shader yang dioptimalkan!