Distribuzione del Lavoro nei Compute Shader WebGL: Un'Analisi Approfondita dell'Assegnazione dei Thread della GPU

I compute shader in WebGL offrono un modo potente per sfruttare le capacità di elaborazione parallela della GPU per compiti di calcolo generico (GPGPU) direttamente all'interno di un browser web. Comprendere come il lavoro viene distribuito ai singoli thread della GPU è fondamentale per scrivere kernel di calcolo efficienti e ad alte prestazioni. Questo articolo fornisce un'esplorazione completa della distribuzione del lavoro nei compute shader WebGL, coprendo i concetti di base, le strategie di assegnazione dei thread e le tecniche di ottimizzazione.

Comprendere il Modello di Esecuzione dei Compute Shader

Prima di addentrarci nella distribuzione del lavoro, stabiliamo le basi comprendendo il modello di esecuzione dei compute shader in WebGL. Questo modello è gerarchico e si compone di diversi elementi chiave:

• Compute Shader: Il programma eseguito sulla GPU, contenente la logica per il calcolo parallelo.
• Workgroup: Un insieme di work item che vengono eseguiti insieme e possono condividere dati tramite la memoria locale condivisa. Pensatelo come una squadra di lavoratori che esegue una parte del compito complessivo.
• Work Item: Un'istanza individuale del compute shader, che rappresenta un singolo thread della GPU. Ogni work item esegue lo stesso codice dello shader ma opera su dati potenzialmente diversi. Questo è il singolo lavoratore della squadra.
• Global Invocation ID: Un identificatore univoco per ogni work item nell'intero dispatch di calcolo.
• Local Invocation ID: Un identificatore univoco per ogni work item all'interno del suo workgroup.
• Workgroup ID: Un identificatore univoco per ogni workgroup nel dispatch di calcolo.

Quando si esegue un dispatch di un compute shader, si specificano le dimensioni della griglia di workgroup. Questa griglia definisce quanti workgroup verranno creati e quanti work item conterrà ogni workgroup. Ad esempio, un dispatch di dispatchCompute(16, 8, 4) creerà una griglia 3D di workgroup con dimensioni 16x8x4. Ognuno di questi workgroup viene quindi popolato con un numero predefinito di work item.

Configurazione della Dimensione del Workgroup

La dimensione del workgroup è definita nel codice sorgente del compute shader utilizzando il qualificatore layout:

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

              
                Copy
              
            
          

Questa dichiarazione specifica che ogni workgroup conterrà 8 * 8 * 1 = 64 work item. I valori per local_size_x, local_size_y e local_size_z devono essere espressioni costanti e sono tipicamente potenze di 2. La dimensione massima del workgroup dipende dall'hardware e può essere interrogata usando gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS). Inoltre, ci sono limiti sulle singole dimensioni di un workgroup che possono essere interrogati usando gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE) che restituisce un array di tre numeri che rappresentano la dimensione massima per le dimensioni X, Y e Z rispettivamente.

Esempio: Trovare la Dimensione Massima del Workgroup

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

console.log("Invocazioni massime per workgroup: ", maxWorkGroupInvocations);
console.log("Dimensione massima del workgroup: ", maxWorkGroupSize); // Output: [1024, 1024, 64]

            

              
                Copy
              
            
          

La scelta di una dimensione appropriata per il workgroup è fondamentale per le prestazioni. Workgroup più piccoli potrebbero non utilizzare appieno il parallelismo della GPU, mentre workgroup più grandi potrebbero superare i limiti hardware o portare a modelli di accesso alla memoria inefficienti. Spesso è necessaria la sperimentazione per determinare la dimensione ottimale del workgroup per un kernel di calcolo specifico e l'hardware di destinazione. Un buon punto di partenza è sperimentare con dimensioni di workgroup che sono potenze di due (ad es. 4, 8, 16, 32, 64) e analizzare il loro impatto sulle prestazioni.

Assegnazione dei Thread della GPU e Global Invocation ID

Quando un compute shader viene inviato per l'esecuzione (dispatch), l'implementazione WebGL è responsabile dell'assegnazione di ogni work item a un thread specifico della GPU. Ogni work item è identificato in modo univoco dal suo Global Invocation ID, che è un vettore 3D che rappresenta la sua posizione all'interno dell'intera griglia di dispatch di calcolo. A questo ID si può accedere all'interno del compute shader usando la variabile GLSL predefinita gl_GlobalInvocationID.

Il gl_GlobalInvocationID viene calcolato dal gl_WorkGroupID e dal gl_LocalInvocationID utilizzando la seguente formula:

            gl_GlobalInvocationID = gl_WorkGroupID * gl_WorkGroupSize + gl_LocalInvocationID;
            

              
                Copy
              
            
          

Dove gl_WorkGroupSize è la dimensione del workgroup specificata nel qualificatore layout. Questa formula evidenzia la relazione tra la griglia di workgroup e i singoli work item. A ogni workgroup viene assegnato un ID univoco (gl_WorkGroupID) e a ogni work item all'interno di quel workgroup viene assegnato un ID locale univoco (gl_LocalInvocationID). L'ID globale viene quindi calcolato combinando questi due ID.

Esempio: Accesso al 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
              
            
          

In questo esempio, ogni work item calcola il suo indice nel buffer outputData utilizzando il gl_GlobalInvocationID. Questo è un modello comune per distribuire il lavoro su un grande set di dati. La riga uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x; è cruciale. Analizziamola:

• gl_GlobalInvocationID.x fornisce la coordinata x del work item nella griglia globale.
• gl_GlobalInvocationID.y fornisce la coordinata y del work item nella griglia globale.
• gl_NumWorkGroups.x fornisce il numero totale di workgroup nella dimensione x.
• gl_WorkGroupSize.x fornisce il numero di work item nella dimensione x di ogni workgroup.

Insieme, questi valori consentono a ogni work item di calcolare il suo indice univoco all'interno dell'array di dati di output appiattito (flattened). Se si stesse lavorando con una struttura dati 3D, sarebbe necessario incorporare anche gl_GlobalInvocationID.z, gl_NumWorkGroups.y, gl_WorkGroupSize.y, gl_NumWorkGroups.z e gl_WorkGroupSize.z nel calcolo dell'indice.

Modelli di Accesso alla Memoria e Accesso Coalescente

Il modo in cui i work item accedono alla memoria può avere un impatto significativo sulle prestazioni. Idealmente, i work item all'interno di un workgroup dovrebbero accedere a locazioni di memoria contigue. Questo è noto come accesso coalescente alla memoria e consente alla GPU di recuperare i dati in modo efficiente in grandi blocchi. Quando l'accesso alla memoria è sparso o non contiguo, la GPU potrebbe dover eseguire più transazioni di memoria più piccole, il che può portare a colli di bottiglia nelle prestazioni.

Per ottenere un accesso coalescente alla memoria, è importante considerare attentamente la disposizione dei dati in memoria e il modo in cui i work item vengono assegnati agli elementi di dati. Ad esempio, durante l'elaborazione di un'immagine 2D, l'assegnazione di work item a pixel adiacenti nella stessa riga può portare a un accesso coalescente alla memoria.

Esempio: Accesso Coalescente alla Memoria per l'Elaborazione di Immagini

            #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));

    // Esegue un'operazione di elaborazione dell'immagine (es. conversione in scala di grigi)
    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
              
            
          

In questo esempio, ogni work item elabora un singolo pixel dell'immagine. Poiché la dimensione del workgroup è 16x16, i work item adiacenti nello stesso workgroup elaboreranno pixel adiacenti nella stessa riga. Questo favorisce l'accesso coalescente alla memoria durante la lettura da inputImage e la scrittura su outputImage.

Tuttavia, si consideri cosa accadrebbe se si trasponessero i dati dell'immagine, o se si accedesse ai pixel in un ordine column-major invece che row-major. Si osserverebbe probabilmente una prestazione significativamente ridotta, poiché i work item adiacenti accederebbero a locazioni di memoria non contigue.

Memoria Locale Condivisa

La memoria locale condivisa, nota anche come local shared memory (LSM), è una piccola e veloce regione di memoria condivisa da tutti i work item all'interno di un workgroup. Può essere utilizzata per migliorare le prestazioni mettendo in cache i dati a cui si accede di frequente o facilitando la comunicazione tra i work item dello stesso workgroup. La memoria locale condivisa viene dichiarata usando la parola chiave shared in GLSL.

Esempio: Uso della Memoria Locale Condivisa per la Riduzione dei Dati

            #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(); // Attende che tutti i work item abbiano scritto nella memoria condivisa

    // Esegue la riduzione all'interno del workgroup
    for (uint i = gl_WorkGroupSize.x / 2; i > 0; i /= 2) {
        if (localId < i) {
            localSum[localId] += localSum[localId + i];
        }
        barrier(); // Attende che tutti i work item completino il passo di riduzione
    }

    // Scrive la somma finale nel buffer di output
    if (localId == 0) {
        outputBuffer.outputData[gl_WorkGroupID.x] = localSum[0];
    }
}
            

              
                Copy