ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ, ಜಿಪಿಯು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಕಾರ್ಯ ವಿತರಣೆ: ಜಿಪಿಯು ಥ್ರೆಡ್ ನಿಯೋಜನೆಯ ಆಳವಾದ ನೋಟ
ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳು ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ (GPGPU) ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಜಿಪಿಯುನ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಬಲ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಜಿಪಿಯು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಥ್ರೆಡ್ ನಿಯೋಜನೆ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕಾರ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾಗಿ ತಿಳಿಯುವ ಮೊದಲು, ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು ಒಂದು ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸೋಣ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಶ್ರೇಣೀಕೃತವಾಗಿದ್ದು, ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್: ಜಿಪಿಯುನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಮಾನಾಂತರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ತರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
- ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್: ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿಯ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳ ಸಂಗ್ರಹ. ಇದನ್ನು ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯದ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೆಲಸಗಾರರ ತಂಡವೆಂದು ಭಾವಿಸಿ.
- ವರ್ಕ್ ಐಟಂ: ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿದರ್ಶನ, ಇದು ಒಂದೇ ಜಿಪಿಯು ಥ್ರೆಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂ ಒಂದೇ ಶೇಡರ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತಂಡದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕೆಲಸಗಾರ.
- ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇನ್ವೊಕೇಶನ್ ಐಡಿ: ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಾಗಿ ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ.
- ಲೋಕಲ್ ಇನ್ವೊಕೇಶನ್ ಐಡಿ: ಅದರ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಾಗಿ ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ.
- ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಐಡಿ: ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ.
ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಅನ್ನು ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗ್ರಿಡ್ನ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ. ಈ ಗ್ರಿಡ್ ಎಷ್ಟು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಎಷ್ಟು ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, dispatchCompute(16, 8, 4) ನ ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ 16x8x4 ಆಯಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳ 3D ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳೊಂದಿಗೆ ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದು
ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಮೂಲ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ layout ಕ್ವಾಲಿಫೈಯರ್ ಬಳಸಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ:
layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;
ಈ ಘೋಷಣೆಯು ಪ್ರತಿ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ 8 * 8 * 1 = 64 ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. local_size_x, local_size_y, ಮತ್ತು local_size_z ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಸ್ಥಿರ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 2ರ ಘಾತಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಗರಿಷ್ಠ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರವು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್-ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS) ಬಳಸಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಯಾಮಗಳ ಮೇಲೆ ಮಿತಿಗಳಿವೆ, ಇದನ್ನು gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE) ಬಳಸಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕ್ರಮವಾಗಿ X, Y, ಮತ್ತು Z ಆಯಾಮಗಳಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮೂರು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಅರೇಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಗರಿಷ್ಠ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು
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]
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸಣ್ಣ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳು ಜಿಪಿಯುನ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಬಹುದು ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಥ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕರ್ನಲ್ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರಯೋಗದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವೆಂದರೆ ಎರಡರ ಘಾತಗಳಾಗಿರುವ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ (ಉದಾ., 4, 8, 16, 32, 64) ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
ಜಿಪಿಯು ಥ್ರೆಡ್ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇನ್ವೊಕೇಶನ್ ಐಡಿ
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಅನ್ನು ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಪ್ರತಿ ವರ್ಕ್ ಐಟಂ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜಿಪಿಯು ಥ್ರೆಡ್‌ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಅದರ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇನ್ವೊಕೇಶನ್ ಐಡಿ ಮೂಲಕ ಅನನ್ಯವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಗ್ರಿಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ 3D ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಐಡಿಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ನೊಳಗೆ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ GLSL ವೇರಿಯೇಬಲ್ gl_GlobalInvocationID ಬಳಸಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
gl_GlobalInvocationID ಅನ್ನು gl_WorkGroupID ಮತ್ತು gl_LocalInvocationID ನಿಂದ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ:
gl_GlobalInvocationID = gl_WorkGroupID * gl_WorkGroupSize + gl_LocalInvocationID;
ಇಲ್ಲಿ gl_WorkGroupSize ಎಂಬುದು layout ಕ್ವಾಲಿಫೈಯರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಸೂತ್ರವು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗ್ರಿಡ್ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗೆ ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಐಡಿ (gl_WorkGroupID) ಅನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಆ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗೆ ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಐಡಿ (gl_LocalInvocationID) ಅನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಂತರ ಈ ಎರಡು ಐಡಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಗ್ಲೋಬಲ್ ಐಡಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಗ್ಲೋಬಲ್ ಇನ್ವೊಕೇಶನ್ ಐಡಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು
#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);
}
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂ gl_GlobalInvocationID ಬಳಸಿ outputData ಬಫರ್‌ನಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಸೂಚಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿತರಿಸಲು ಇದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. `uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;` ಎಂಬ ಸಾಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಅದನ್ನು ವಿಭಜಿಸೋಣ:
* `gl_GlobalInvocationID.x` ಗ್ಲೋಬಲ್ ಗ್ರಿಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವರ್ಕ್ ಐಟಂನ x-ಕಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
* `gl_GlobalInvocationID.y` ಗ್ಲೋಬಲ್ ಗ್ರಿಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವರ್ಕ್ ಐಟಂನ y-ಕಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
* `gl_NumWorkGroups.x` x-ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
* `gl_WorkGroupSize.x` ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನ x-ಆಯಾಮದಲ್ಲಿನ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಪ್ರತಿ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗೆ ಚಪ್ಪಟೆಯಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಅರೇಯಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಅನನ್ಯ ಸೂಚಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನೀವು 3D ಡೇಟಾ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸೂಚ್ಯಂಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ `gl_GlobalInvocationID.z`, `gl_NumWorkGroups.y`, `gl_WorkGroupSize.y`, `gl_NumWorkGroups.z` ಮತ್ತು `gl_WorkGroupSize.z` ಅನ್ನು ಸಹ ಸೇರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ
ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ, ಒಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗಿನ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳು ಸನಿಹದ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಕು. ಇದನ್ನು ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ (coalesced memory access) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಜಿಪಿಯುಗೆ ದೊಡ್ಡ ತುಣುಕುಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ತರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶವು ಚದುರಿದ ಅಥವಾ ಸನಿಹವಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ, ಜಿಪಿಯುಗೆ ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ಮೆಮೊರಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 2D ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವಾಗ, ಒಂದೇ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಪಕ್ಕದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆ: ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ
#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);
}
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಒಂದೇ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರ 16x16 ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, ಒಂದೇ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪಕ್ಕದ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳು ಒಂದೇ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿರುವ ಪಕ್ಕದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು inputImage ನಿಂದ ಓದುವಾಗ ಮತ್ತು outputImage ಗೆ ಬರೆಯುವಾಗ ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಚಿತ್ರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಥಾನಪಲ್ಲಟಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಅಥವಾ ನೀವು ಸಾಲು-ಪ್ರಮುಖ ಕ್ರಮದ ಬದಲು ಕಾಲಮ್-ಪ್ರಮುಖ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದರೆ ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಪಕ್ಕದ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳು ಸನಿಹವಲ್ಲದ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದರಿಂದ ನೀವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೋಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿ (Shared Local Memory)
ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿ, ಇದನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿ (LSM) ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಒಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳಿಂದ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ, ವೇಗದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರದೇಶವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಒಂದೇ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗಿನ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು GLSL ನಲ್ಲಿ shared ಕೀವರ್ಡ್ ಬಳಸಿ ಘೋಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಡೇಟಾ ಕಡಿತಕ್ಕಾಗಿ ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು
#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];
}
}
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಭಾಗದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. localSum ಅರೇಯನ್ನು ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯಾಗಿ ಘೋಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. barrier() ಫಂಕ್ಷನ್ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕಡಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಬರವಣಿಗೆಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ತಡೆಗೋಡೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಕೆಲವು ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳು ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ಹಳೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಬಹುದು.
ಕಡಿತವನ್ನು ಹಂತಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಹಂತವು ಅರೇಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವರ್ಕ್ ಐಟಂ 0 ಅಂತಿಮ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಬಫರ್‌ಗೆ ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ತಡೆಗೋಡೆಗಳು (Barriers)
ಒಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗಿನ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದಾಗ ಅಥವಾ ತಮ್ಮ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕಾದಾಗ, ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. barrier() ಫಂಕ್ಷನ್ ಒಂದು ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಲು ಒಂದು ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಕ್ ಐಟಂ barrier() ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಎದುರಿಸಿದಾಗ, ಅದೇ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳು ಸಹ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಅದು ಕಾಯುತ್ತದೆ.
ತಡೆಗೋಡೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಒಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂನಿಂದ ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಬರೆದ ಡೇಟಾ ಇತರ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳಿಗೆ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು. ತಡೆಗೋಡೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಹಂಚಿದ ಮೆಮೊರಿಗೆ ಬರವಣಿಗೆಗಳು ಇತರ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳಿಗೆ ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ என்பதற்கு ಯಾವುದೇ ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಇಲ್ಲ, ಇದು ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
barrier() ಕೇವಲ ಒಂದೇ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ನೊಳಗಿನ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಒಂದೇ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್‌ನೊಳಗೆ ವಿವಿಧ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಲು ಯಾವುದೇ ಯಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಇಲ್ಲ. ನೀವು ವಿವಿಧ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾದರೆ, ನೀವು ಬಹು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಡಿಸ್ಪ್ಯಾಚ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ನಿಂದ ಬರೆದ ಡೇಟಾ ನಂತರದ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳಿಗೆ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೆಮೊರಿ ತಡೆಗೋಡೆಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಾನಾಂತರ ಮತ್ತು ಜಿಪಿಯು-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಡೀಬಗರ್ ಬಳಸಿ: RenderDoc ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಕೆಲವು ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ (ಉದಾ., Chrome DevTools) ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಡೀಬಗರ್ ಜಿಪಿಯುನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಶೇಡರ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ಬಫರ್‌ಗೆ ಬರೆದು ಹಿಂಪಡೆಯಿರಿ: ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಫರ್‌ಗೆ ಬರೆದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿಪಿಯುಗೆ ಹಿಂಪಡೆಯಿರಿ. ನಿಮ್ಮ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಅಥವಾ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಅಸರ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಶೇಡರ್ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಅಸರ್ಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿ: ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೂಲವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅಥವಾ ಶೇಡರ್ ಕೋಡ್‌ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
- ಲಾಗಿಂಗ್: ಶೇಡರ್‌ನೊಳಗಿಂದ ನೇರ ಲಾಗಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೂ, ನೀವು ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್ ಅಥವಾ ಬಫರ್‌ಗೆ ಬರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರ: ಹಿಂದೆ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ, ಜಿಪಿಯು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
- ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳು: ಒಗ್ಗೂಡಿದ ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಿ.
- ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿ: ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವರ್ಕ್ ಐಟಂಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್: ಶೇಡರ್ ಕೋಡ್‌ನೊಳಗೆ ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಬ್ರಾಂಚಿಂಗ್ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು: ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮಗೆ ಕೇವಲ 8 ಬಿಟ್‌ಗಳ ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ,
floatಬದಲಿಗೆuint8_tಅಥವಾint8_tಬಳಸಿ. - ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಸಮಾನಾಂತರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ದಕ್ಷ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ಲೂಪ್ ಅನ್‌ರೋಲಿಂಗ್: ಲೂಪ್ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್‌ರೋಲ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಶೇಡರ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿರಲಿ.
- ಕಾನ್‌ಸ್ಟಂಟ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಪಗೇಷನ್: ನಿಮ್ಮ ಶೇಡರ್ ಕಂಪೈಲರ್ ಸ್ಥಿರ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಕಾನ್‌ಸ್ಟಂಟ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಪಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಸೂಚನಾ ಆಯ್ಕೆ: ಅತ್ಯಂತ ದಕ್ಷ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಕಂಪೈಲರ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಸೂಚನಾ ಆಯ್ಕೆಯು ಉಪ-ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಿ.
- ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ: ಸಿಪಿಯು ಮತ್ತು ಜಿಪಿಯು ನಡುವೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ಜಿಪಿಯುನಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ-ನಕಲು ಬಫರ್‌ಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು, ಬಣ್ಣ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್/ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು. ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಇನ್‌ಸ್ಟಾಗ್ರಾಮ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದನ್ನು ಅಥವಾ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವೀಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು: ದ್ರವ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್, ಕಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಟ್ಟೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದು. ಇದು ಸರಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ದೃಶ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವವರೆಗೆ ಇರಬಹುದು.
- ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನ. ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್ ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಘಟಕದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ, ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್: ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.
- ಹಣಕಾಸು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಹಣಕಾಸಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
- ಕಿರಣ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ (Ray Tracing): ಬೆಳಕಿನ ಕಿರಣಗಳ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ವಾಸ್ತವಿಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
- ಗುಪ್ತ ಲಿಪಿ ಶಾಸ್ತ್ರ (Cryptography): ಹ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್‌ನಂತಹ ಗುಪ್ತ ಲಿಪಿ ಶಾಸ್ತ್ರದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
ಉದಾಹರಣೆ: ಕಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
ಕಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂ ಒಂದೇ ಕಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್ ಭೌತಿಕ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಣದ ಸ್ಥಾನ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬಹುದು.
#version 450
layout (local_size_x = 64, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in;
struct Particle {
vec3 position;
vec3 velocity;
float lifetime;
};
layout (binding = 0) buffer ParticleBuffer {
Particle particles[];
} particleBuffer;
uniform float deltaTime;
void main() {
uint id = gl_GlobalInvocationID.x;
Particle particle = particleBuffer.particles[id];
// Update particle position and velocity
particle.position += particle.velocity * deltaTime;
particle.velocity.y -= 9.81 * deltaTime; // Apply gravity
particle.lifetime -= deltaTime;
// Respawn particle if it's reached the end of its lifetime
if (particle.lifetime <= 0.0) {
particle.position = vec3(0.0);
particle.velocity = vec3(rand(id), rand(id + 1), rand(id + 2)) * 10.0;
particle.lifetime = 5.0;
}
particleBuffer.particles[id] = particle;
}
ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಕ್ ಐಟಂ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಒಂದೇ ಕಣದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಕಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಮರ್ಥ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಕಾರ್ಯ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಜಿಪಿಯು ಥ್ರೆಡ್ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ವರ್ಕ್‌ಗ್ರೂಪ್ ಗಾತ್ರ, ಮೆಮೊರಿ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳು, ಹಂಚಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಜಿಪಿಯುನ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯೋಗ, ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ. ವೆಬ್‌ಜಿಎಲ್ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ, ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಭವಗಳ ಗಡಿಗಳನ್ನು ತಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ವೆಬ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಶೇಡರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗುತ್ತವೆ.