WebGLコンピュートシェーダーのディスパッチ最適化：ワークグループサイズのチューニング

WebGLの強力な機能であるコンピュートシェーダーは、開発者がWebブラウザ内で直接、汎用計算（GPGPU）のためにGPUの持つ大規模な並列性を活用することを可能にします。これにより、画像処理や物理シミュレーションからデータ分析、機械学習まで、幅広いタスクを高速化する機会が開かれます。しかし、コンピュートシェーダーで最適なパフォーマンスを達成するには、計算がGPU上でどのように分割され実行されるかを決定する重要なパラメータであるワークグループサイズを理解し、慎重にチューニングすることが重要です。

コンピュートシェーダーとワークグループの理解

最適化技術に飛び込む前に、まずは基本を明確に理解しましょう：

• コンピュートシェーダー：これらはGLSL（OpenGL Shading Language）で書かれ、GPU上で直接実行されるプログラムです。従来の頂点シェーダーやフラグメントシェーダーとは異なり、コンピュートシェーダーはレンダリングパイプラインに縛られず、任意の計算を実行できます。
• ディスパッチ：コンピュートシェーダーを起動する行為はディスパッチと呼ばれます。gl.dispatchCompute(x, y, z)関数は、シェーダーを実行するワークグループの総数を指定します。これら3つの引数は、ディスパッチグリッドの次元を定義します。
• ワークグループ：ワークグループは、GPU内の単一の処理ユニットで同時に実行されるワークアイテム（スレッドとも呼ばれる）の集まりです。ワークグループは、グループ内でデータを共有し、操作を同期するためのメカニズムを提供します。
• ワークアイテム：ワークグループ内でのコンピュートシェーダーの単一の実行インスタンスです。各ワークアイテムは、組み込みのGLSL変数gl_LocalInvocationIDを介してアクセス可能な、ワークグループ内で一意のIDを持ちます。
• グローバル実行ID：ディスパッチ全体での各ワークアイテムの一意な識別子です。これはgl_GlobalInvocationID（全体ID）とgl_LocalInvocationID（ワークグループ内ID）の組み合わせです。

これらの概念間の関係は次のように要約できます：ディスパッチはワークグループのグリッドを起動し、各ワークグループは複数のワークアイテムで構成されます。コンピュートシェーダーのコードは各ワークアイテムによって実行される操作を定義し、GPUはこれらの操作を並列に実行して、その複数の処理コアの能力を活用します。

例：コンピュートシェーダーを使用してフィルターを適用するために大きな画像を処理していると想像してください。画像をタイルに分割し、各タイルがワークグループに対応するようにするかもしれません。各ワークグループ内では、個々のワークアイテムがタイル内の個々のピクセルを処理できます。この場合、gl_LocalInvocationIDはタイル内のピクセルの位置を表し、ディスパッチサイズは処理されるタイルの数（ワークグループの数）を決定します。

ワークグループサイズチューニングの重要性

ワークグループサイズの選択は、コンピュートシェーダーのパフォーマンスに大きな影響を与えます。不適切に設定されたワークグループサイズは、以下のような問題を引き起こす可能性があります：

• GPU使用率の非最適化：ワークグループサイズが小さすぎると、GPUの処理ユニットが十分に活用されず、全体的なパフォーマンスが低下する可能性があります。
• オーバーヘッドの増加：極端に大きなワークグループは、リソース競合の増加や同期コストによりオーバーヘッドを引き起こす可能性があります。
• メモリアクセスのボトルネック：ワークグループ内の非効率なメモリアクセスパターンは、メモリアクセスのボトルネックを引き起こし、計算を遅くする可能性があります。
• パフォーマンスのばらつき：ワークグループサイズが慎重に選択されていない場合、異なるGPUやドライバー間でパフォーマンスが大きく異なることがあります。

したがって、最適なワークグループサイズを見つけることは、WebGLコンピュートシェーダーのパフォーマンスを最大化するために不可欠です。この最適なサイズはハードウェアとワークロードに依存するため、実験が必要です。

ワークグループサイズに影響を与える要因

特定のコンピュートシェーダーにとって最適なワークグループサイズに影響を与えるいくつかの要因があります：

• GPUアーキテクチャ：異なるGPUは、処理ユニットの数、メモリ帯域幅、キャッシュサイズなど、異なるアーキテクチャを持っています。最適なワークグループサイズは、GPUベンダー（例：AMD、NVIDIA、Intel）やモデルによって異なることがよくあります。
• シェーダーの複雑さ：コンピュートシェーダーコード自体の複雑さも、最適なワークグループサイズに影響を与える可能性があります。より複雑なシェーダーは、メモリレイテンシを隠蔽するためにより大きなワークグループから恩恵を受ける可能性があります。
• メモリアクセスパターン：コンピュートシェーダーがメモリにアクセスする方法は、重要な役割を果たします。コアレス（coalesced）メモリアクセスパターン（ワークグループ内のワークアイテムが連続したメモリ位置にアクセスする）は、一般的にパフォーマンスを向上させます。
• データ依存性：ワークグループ内のワークアイテムがデータを共有したり、操作を同期したりする必要がある場合、これは最適なワークグループサイズに影響を与えるオーバーヘッドを引き起こす可能性があります。過度の同期は、より小さなワークグループのパフォーマンスを向上させることがあります。
• WebGLの制限：WebGLは最大ワークグループサイズに制限を課しています。これらの制限は、gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)、gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS)、およびgl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_COUNT)を使用してクエリできます。

ワークグループサイズチューニングの戦略

これらの要因の複雑さを考えると、ワークグループサイズのチューニングには体系的なアプローチが不可欠です。以下に採用できるいくつかの戦略を示します：

1. ベンチマークから始める

あらゆる最適化作業の基礎はベンチマークです。異なるワークグループサイズでのコンピュートシェーダーのパフォーマンスを測定するための信頼できる方法が必要です。これには、コンピュートシェーダーを異なるワークグループサイズで繰り返し実行し、実行時間を測定できるテスト環境を作成する必要があります。簡単なアプローチは、performance.now()を使用してgl.dispatchCompute()呼び出しの前後で時間を測定することです。

例：

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

gl.useProgram(computeProgram);
// ユニフォームとテクスチャを設定

gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
gl.finish(); // タイミング測定前に完了を保証

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); // 書き込みが可視であることを保証
    gl.finish();
}

const endTime = performance.now();
const elapsedTime = (endTime - startTime) / numIterations;
console.log(`ワークグループサイズ (${workgroupSizeX}, ${workgroupSizeY}, ${workgroupSizeZ}): ${elapsedTime.toFixed(2)} ms`);

ベンチマークの主な考慮事項：

• ウォームアップ：測定を開始する前にコンピュートシェーダーを数回実行して、GPUをウォームアップさせ、初期のパフォーマンス変動を避けます。
• 複数回の反復：コンピュートシェーダーを複数回実行し、実行時間を平均してノイズや測定誤差の影響を減らします。
• 同期：gl.memoryBarrier()とgl.finish()を使用して、実行時間を測定する前にコンピュートシェーダーの実行が完了し、すべてのメモリ書き込みが可視であることを保証します。これらがないと、報告される時間は実際の計算時間を正確に反映しない可能性があります。
• 再現性：結果のばらつきを最小限に抑えるため、ベンチマーク環境が異なる実行間で一貫していることを確認します。

2. ワークグループサイズの体系的な探索

ベンチマーク設定ができたら、さまざまなワークグループサイズを試し始めることができます。良い出発点は、ワークグループの各次元に2のべき乗（例：1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, ...）を試すことです。また、WebGLによって課される制限を考慮することも重要です。

例：

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)) {
              // x, y, zをワークグループサイズとして設定し、ベンチマークを実行
            }
        }
    }
}

これらの点を考慮してください：

• ローカルメモリ使用量：コンピュートシェーダーが大量のローカルメモリ（ワークグループ内の共有メモリ）を使用する場合、利用可能なローカルメモリを超えないようにワークグループサイズを小さくする必要があるかもしれません。
• ワークロードの特性：ワークロードの性質も、最適なワークグループサイズに影響を与える可能性があります。例えば、ワークロードに多くの分岐や条件付き実行が含まれる場合、より小さなワークグループの方が効率的かもしれません。
• ワークアイテムの総数：ワークアイテムの総数（gl.dispatchCompute(x, y, z) * workgroupSizeX * workgroupSizeY * workgroupSizeZ）がGPUを完全に活用するのに十分であることを確認してください。ディスパッチするワークアイテムが少なすぎると、使用率が低下する可能性があります。

3. メモリアクセスパターンの分析

前述のように、メモリアクセスパターンはパフォーマンスにおいて重要な役割を果たします。理想的には、ワークグループ内のワークアイテムは、メモリ帯域幅を最大化するために連続したメモリ位置にアクセスすべきです。これはコアレス（coalesced）メモリアクセスとして知られています。

例：

2D画像を処理するシナリオを考えてみましょう。各ワークアイテムが単一のピクセルを処理する責任がある場合、2Dグリッド（例：8x8）に配置され、行優先順でピクセルにアクセスするワークグループは、コアレスメモリアクセスを示します。対照的に、列優先順でピクセルにアクセスすると、効率の悪いストライドメモリアクセスにつながります。

メモリアクセスを改善するためのテクニック：

• データ構造の再配置：コアレスメモリアクセスを促進するためにデータ構造を再編成します。
• ローカルメモリの使用：データをローカルメモリ（ワークグループ内の共有メモリ）にコピーし、ローカルコピーで計算を実行します。これにより、グローバルメモリアクセスの数を大幅に削減できます。
• ストライドの最適化：ストライドメモリアクセスが避けられない場合は、ストライドを最小限に抑えるようにしてください。

4. 同期オーバーヘッドの最小化

barrier()やアトミック操作などの同期メカニズムは、ワークグループ内のワークアイテムの動作を調整するために必要です。しかし、過度の同期は大きなオーバーヘッドを引き起こし、パフォーマンスを低下させる可能性があります。

同期オーバーヘッドを削減するためのテクニック：

• 依存関係の削減：ワークアイテム間のデータ依存性を最小限に抑えるようにコンピュートシェーダーコードを再構築します。
• ウェーブレベル操作の使用：一部のGPUは、ウェーブレベル操作（サブグループ操作とも呼ばれる）をサポートしており、これによりウェーブ（ハードウェアで定義されたワークアイテムのグループ）内のワークアイテムが明示的な同期なしでデータを共有できます。
• アトミック操作の慎重な使用：アトミック操作は、共有メモリへのアトミックな更新を行う方法を提供します。しかし、特に同じメモリ位置への競合がある場合、これらは高コストになる可能性があります。結果を蓄積するためにローカルメモリを使用し、ワークグループの最後に単一のアトミック更新を実行するなど、代替アプローチを検討してください。

5. 適応的なワークグループサイズチューニング

最適なワークグループサイズは、入力データや現在のGPU負荷によって異なる場合があります。場合によっては、これらの要因に基づいてワークグループサイズを動的に調整することが有益なことがあります。これは適応的なワークグループサイズチューニングと呼ばれます。

例：

異なるサイズの画像を処理している場合、ディスパッチされるワークグループの数が画像サイズに比例するようにワークグループサイズを調整できます。あるいは、GPUの負荷を監視し、GPUがすでに重く負荷されている場合はワークグループサイズを小さくすることもできます。

実装に関する考慮事項：

• オーバーヘッド：適応的なワークグループサイズチューニングは、パフォーマンスを測定し、ワークグループサイズを動的に調整する必要があるため、オーバーヘッドを伴います。このオーバーヘッドは、潜在的なパフォーマンス向上と比較検討する必要があります。
• ヒューリスティクス：ワークグループサイズを調整するためのヒューリスティクスの選択は、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。特定のワークロードに最適なヒューリスティクスを見つけるには、慎重な実験が必要です。

実践的な例とケーススタディ

ワークグループサイズのチューニングが実際のシナリオでパフォーマンスにどのように影響を与えるか、いくつかの実践的な例を見てみましょう：

例1：画像フィルタリング

画像にぼかしフィルターを適用するコンピュートシェーダーを考えてみましょう。単純なアプローチは、小さなワークグループサイズ（例：1x1）を使用し、各ワークアイテムに単一のピクセルを処理させることかもしれません。しかし、このアプローチはコアレスメモリアクセスの欠如により非常に非効率です。

ワークグループサイズを8x8や16x16に増やし、ワークグループを画像ピクセルと整列する2Dグリッドに配置することで、コアレスメモリアクセスを実現し、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。さらに、関連するピクセルの近傍を共有ローカルメモリにコピーすることで、冗長なグローバルメモリアクセスを削減し、フィルタリング操作を高速化できます。

例2：パーティクルシミュレーション

パーティクルシミュレーションでは、コンピュートシェーダーが各パーティクルの位置と速度を更新するためによく使用されます。最適なワークグループサイズは、パーティクルの数と更新ロジックの複雑さに依存します。更新ロジックが比較的単純な場合は、より大きなワークグループサイズを使用してより多くのパーティクルを並列に処理できます。しかし、更新ロジックに多くの分岐や条件付き実行が含まれる場合、より小さなワークグループの方が効率的かもしれません。

さらに、パーティクルが互いに相互作用する場合（例：衝突検出や力場を介して）、パーティクルの更新が正しく行われることを保証するために同期メカニズムが必要になる場合があります。これらの同期メカニズムのオーバーヘッドは、ワークグループサイズを選択する際に考慮する必要があります。

ケーススタディ：WebGLレイトレーサーの最適化

ベルリンでWebGLベースのレイトレーサーに取り組んでいたプロジェクトチームは、当初パフォーマンスの低さに悩んでいました。彼らのレンダリングパイプラインの中核は、レイの交差に基づいて各ピクセルの色を計算するコンピュートシェーダーに大きく依存していました。プロファイリングの結果、ワークグループサイズが重大なボトルネックであることが判明しました。彼らは（4, 4, 1）のワークグループサイズから始めましたが、これは多くの小さなワークグループを生み出し、GPUリソースが十分に活用されていませんでした。

その後、彼らは体系的に異なるワークグループサイズを試しました。NVIDIA GPUでは（8, 8, 1）のワークグループサイズがパフォーマンスを大幅に向上させることを発見しましたが、一部のAMD GPUではローカルメモリ制限を超える問題が発生しました。これに対処するため、彼らは検出されたGPUベンダーに基づいてワークグループサイズを選択する実装を行いました。最終的な実装では、NVIDIAには（8, 8, 1）を、AMDには（4, 4, 1）を使用しました。また、レイとオブジェクトの交差テストやワークグループでの共有メモリ使用も最適化し、ブラウザでレイトレーサーが使用可能になりました。これにより、レンダリング時間が劇的に改善され、異なるGPUモデル間でも一貫性が保たれるようになりました。

ベストプラクティスと推奨事項

WebGLコンピュートシェーダーにおけるワークグループサイズチューニングのためのベストプラクティスと推奨事項を以下に示します：

• ベンチマークから始める：常に、異なるワークグループサイズでのコンピュートシェーダーのパフォーマンスを測定するためのベンチマーク設定を作成することから始めてください。
• WebGLの制限を理解する：WebGLが課す最大ワークグループサイズとディスパッチ可能なワークアイテムの総数に関する制限を認識してください。
• GPUアーキテクチャを考慮する：ワークグループサイズを選択する際には、ターゲットGPUのアーキテクチャを考慮に入れてください。
• メモリアクセスパターンを分析する：メモリ帯域幅を最大化するために、コアレスメモリアクセスパターンを目指してください。
• 同期オーバーヘッドを最小化する：同期の必要性を最小限に抑えるために、ワークアイテム間のデータ依存性を減らしてください。
• ローカルメモリを賢く使用する：グローバルメモリアクセスの数を減らすためにローカルメモリを使用してください。
• 体系的に実験する：さまざまなワークグループサイズを体系的に試し、パフォーマンスへの影響を測定してください。
• コードをプロファイリングする：プロファイリングツールを使用してパフォーマンスのボトルネックを特定し、コンピュートシェーダーコードを最適化してください。
• 複数のデバイスでテストする：さまざまなデバイスでコンピュートシェーダーをテストし、異なるGPUやドライバー間で良好なパフォーマンスを発揮することを確認してください。
• 適応的なチューニングを検討する：入力データやGPU負荷に基づいてワークグループサイズを動的に調整する可能性を探ってください。
• 発見を文書化する：テストしたワークグループサイズと得られたパフォーマンス結果を文書化してください。これは将来、ワークグループサイズチューニングに関する情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。

結論

ワークグループサイズのチューニングは、パフォーマンス向上のためにWebGLコンピュートシェーダーを最適化する上で重要な側面です。最適なワークグループサイズに影響を与える要因を理解し、体系的なチューニングアプローチを採用することで、GPUの潜在能力を最大限に引き出し、計算集約型のWebアプリケーションで大幅なパフォーマンス向上を達成できます。

最適なワークグループサイズは、特定のワークロード、ターゲットGPUアーキテクチャ、およびコンピュートシェーダーのメモリアクセスパターンに大きく依存することを忘れないでください。したがって、アプリケーションに最適なワークグループサイズを見つけるには、慎重な実験とプロファイリングが不可欠です。この記事で概説したベストプラクティスと推奨事項に従うことで、WebGLコンピュートシェーダーのパフォーマンスを最大化し、よりスムーズで応答性の高いユーザーエクスペリエンスを提供できます。

WebGLコンピュートシェーダーの世界を探求し続ける中で、ここで説明したテクニックは単なる理論的な概念ではないことを忘れないでください。これらは、現実世界の問題を解決し、革新的なWebアプリケーションを作成するために使用できる実践的なツールです。さあ、飛び込んで、実験し、最適化されたコンピュートシェーダーの力を発見してください！