WebGL 쿼리 객체: 글로벌 개발자를 위한 성능 측정 및 프로파일링 마스터하기

역동적인 웹 그래픽 세계에서 부드럽고 반응성이 뛰어나며 시각적으로 멋진 경험을 제공하는 것이 가장 중요합니다. 몰입형 3D 게임, 인터랙티브 데이터 시각화 또는 정교한 건축 시뮬레이션을 개발하든 성능이 핵심입니다. 개발자로서 우리는 WebGL 애플리케이션을 최적화하기 위해 직관과 일반적인 모범 사례에 의존하는 경우가 많습니다. 그러나 진정으로 탁월하고 다양한 하드웨어에서 전 세계 사용자를 위해 일관되고 고품질의 경험을 보장하려면 성능 메트릭 및 효과적인 프로파일링 기술에 대한 더 깊은 이해가 필수적입니다. 여기서 WebGL 쿼리 객체가 빛을 발합니다.

WebGL 쿼리 객체는 특히 타이밍 정보와 같은 다양한 작동 측면에 대해 GPU에 직접 쿼리할 수 있는 강력하고 낮은 수준의 메커니즘을 제공합니다. 이러한 객체를 활용함으로써 개발자는 특정 렌더링 명령 또는 시퀀스가 GPU에서 실행되는 데 걸리는 시간에 대한 세분화된 통찰력을 얻을 수 있으므로 숨겨져 있을 수 있는 성능 병목 현상을 식별할 수 있습니다.

GPU 성능 측정의 중요성

최신 그래픽 애플리케이션은 GPU(Graphics Processing Unit)에 크게 의존합니다. CPU는 게임 로직, 장면 관리 및 드로우 호출 준비를 처리하지만, 정점 변환, 프래그먼트 래스터화, 텍스처 적용 및 복잡한 셰이딩 계산의 무거운 작업을 수행하는 것은 GPU입니다. WebGL 애플리케이션의 성능 문제는 종종 GPU가 과부하되거나 비효율적으로 사용되기 때문에 발생합니다.

GPU 성능을 이해하는 것은 다음과 같은 여러 가지 이유로 중요합니다.

• 병목 현상 식별: 복잡한 셰이더, 과도한 드로우 호출, 불충분한 텍스처 대역폭 또는 오버드로우 때문에 애플리케이션 속도가 느린가요? 쿼리 객체는 지연을 유발하는 렌더링 파이프라인의 정확한 단계를 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.
• 렌더링 전략 최적화: 정확한 타이밍 데이터를 사용하여 셰이더를 단순화하고, 폴리곤 수를 줄이고, 텍스처 형식을 최적화하거나, 보다 효율적인 컬링 전략을 구현할지 여부에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 크로스 플랫폼 일관성 보장: 하드웨어 기능은 고급 데스크톱 GPU에서 저전력 모바일 칩셋에 이르기까지 장치마다 크게 다릅니다. 대상 플랫폼에서 쿼리 객체를 사용하여 프로파일링하면 애플리케이션이 모든 곳에서 적절하게 수행되는지 확인할 수 있습니다.
• 사용자 경험 개선: 부드러운 프레임 속도와 빠른 응답 시간은 긍정적인 사용자 경험의 기본입니다. GPU를 효율적으로 활용하면 사용자의 위치나 장치에 관계없이 사용자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.
• 벤치마킹 및 유효성 검사: 쿼리 객체를 사용하여 특정 렌더링 기능의 성능을 벤치마킹하거나 최적화 노력의 효과를 확인할 수 있습니다.

직접 측정 도구가 없으면 성능 튜닝은 종종 시행 착오의 과정이 됩니다. 이는 시간이 많이 걸릴 수 있으며 항상 최적의 솔루션으로 이어지지 않을 수 있습니다. WebGL 쿼리 객체는 성능 분석에 대한 과학적인 접근 방식을 제공합니다.

WebGL 쿼리 객체란 무엇입니까?

createQuery() 함수를 통해 주로 액세스되는 WebGL 쿼리 객체는 기본적으로 특정 유형의 정보에 대해 쿼리할 수 있는 GPU 상주 상태에 대한 핸들입니다. 성능 측정에 가장 일반적으로 사용되는 쿼리 유형은 경과 시간입니다.

관련된 핵심 기능은 다음과 같습니다.

• gl.createQuery(): 새 쿼리 객체를 만듭니다.
• gl.deleteQuery(query): 쿼리 객체를 삭제하고 관련 리소스를 해제합니다.
• gl.beginQuery(target, query): 쿼리를 시작합니다. target은 쿼리 유형을 지정합니다. 타이밍의 경우 일반적으로 gl.TIME_ELAPSED입니다.
• gl.endQuery(target): 활성 쿼리를 종료합니다. 그러면 GPU는 beginQuery 및 endQuery 호출 사이에 요청된 정보를 기록합니다.
• gl.getQueryParameter(query, pname): 쿼리 결과를 검색합니다. pname은 검색할 매개변수를 지정합니다. 타이밍의 경우 일반적으로 gl.QUERY_RESULT입니다. 결과는 일반적으로 나노초 단위입니다.
• gl.getQueryParameter(query, gl.GET_QUERY_ PROPERTY): 결과 사용 가능 여부와 같이 쿼리의 다양한 속성을 가져오는 보다 일반적인 기능입니다.

성능 타이밍의 주요 쿼리 대상은 gl.TIME_ELAPSED입니다. 이 유형의 쿼리가 활성화되면 GPU는 beginQuery 및 endQuery 호출 사이의 GPU 타임라인에서 경과된 시간을 측정합니다.

쿼리 대상 이해

gl.TIME_ELAPSED는 성능 프로파일링에 가장 적합하지만 WebGL(및 기본 OpenGL ES 대응 항목)은 다른 쿼리 대상을 지원합니다.

• gl.SAMPLES_PASSED: 이 쿼리 유형은 깊이 및 스텐실 테스트를 통과하는 프래그먼트 수를 계산합니다. 오클루전 쿼리에 유용하고 초기 프래그먼트 폐기율을 이해하는 데 유용합니다.
• gl.ANY_SAMPLES_ PASSIVE(WebGL2에서 사용 가능): SAMPLES_PASSED와 유사하지만 일부 하드웨어에서 더 효율적일 수 있습니다.

이 가이드의 목적을 위해 성능 타이밍을 직접 다루므로 gl.TIME_ELAPSED에 중점을 둘 것입니다.

실제 구현: 렌더링 작업 타이밍

WebGL 쿼리 객체를 사용하여 렌더링 작업 시간을 측정하는 워크플로는 다음과 같습니다.

1. 쿼리 객체 만들기: 측정을 시작하기 전에 쿼리 객체를 만듭니다. GPU 결과를 차단하지 않고 여러 개의 개별 작업을 동시에 또는 순차적으로 측정하려는 경우 여러 개를 만드는 것이 좋습니다.
2. 쿼리 시작: 측정하려는 렌더링 명령 바로 전에 gl.beginQuery(gl.TIME_ELAPSED, query)를 호출합니다.
3. 렌더링 수행: WebGL 드로우 호출, 셰이더 디스패치 또는 기타 GPU 바운드 작업을 실행합니다.
4. 쿼리 종료: 렌더링 명령 직후에 gl.endQuery(gl.TIME_ELAPSED)를 호출합니다.
5. 결과 검색: 나중에(GPU가 처리를 완료할 수 있도록 몇 프레임 후 또는 사용 가능 여부를 확인하여) gl.getQueryParameter(query, gl.QUERY_RESULT)를 호출하여 경과 시간을 가져옵니다.

실제 코드 예제를 통해 설명해 보겠습니다. 여러 객체와 셰이더가 있는 복잡한 장면을 렌더링하는 데 걸리는 시간을 측정한다고 가정해 보겠습니다.

코드 예제: 장면 렌더링 시간 측정

            let timeQuery;

function initQueries(gl) {
    timeQuery = gl.createQuery();
}

function renderScene(gl, program, modelViewMatrix, projectionMatrix) {
    // --- Start timing this rendering operation ---
    gl.beginQuery(gl.TIME_ELAPSED, timeQuery);

    // --- Your typical rendering code ---
    gl.useProgram(program);

    // Setup matrices and uniforms...
    const mvMatrixLoc = gl.getUniformLocation(program, "uModelViewMatrix");
    gl.uniformMatrix4fv(mvMatrixLoc, false, modelViewMatrix);

    const pMatrixLoc = gl.getUniformLocation(program, "uProjectionMatrix");
    gl.uniformMatrix4fv(pMatrixLoc, false, projectionMatrix);

    // Bind buffers, set attributes, draw calls...
    // Example: gl.bindBuffer(gl.ARRAY_BUFFER, vertexBuffer);
    // Example: gl.vertexAttribPointer(...);
    // Example: gl.drawArrays(gl.TRIANGLES, 0, numVertices);
    
    // Simulate some rendering work
    for (let i = 0; i < 100000; ++i) {
        // Placeholder for some intensive GPU operations
    }

    // --- End timing this rendering operation ---
    gl.endQuery(gl.TIME_ELAPSED);

    // --- Later, or in the next frame, retrieve the result ---
    // It's important NOT to immediately call getQueryParameter if you want 
    // to avoid synchronizing the CPU and GPU, which can hurt performance.
    // Instead, check if the result is available or defer retrieval.
}

function processQueryResults(gl) {
    if (gl.getQueryParameter(timeQuery, gl.GET_QUERY_   PROPERTY) === true) {
        const elapsedNanos = gl.getQueryParameter(timeQuery, gl.QUERY_RESULT);
        const elapsedMillis = elapsedNanos / 1e6; // Convert nanoseconds to milliseconds
        console.log(`GPU rendering took: ${elapsedMillis.toFixed(2)} ms`);

        // You might want to reset the query or use a new one for the next measurement.
        // For simplicity in this example, we might re-use it, but in a real app, 
        // consider managing a pool of queries.
        gl.deleteQuery(timeQuery); // Clean up
        timeQuery = gl.createQuery(); // Create a new one for next frame
    }
}

// In your animation loop:
// function animate() {
//     requestAnimationFrame(animate);
//     // ... setup matrices ...
//     renderScene(gl, program, mvMatrix, pMatrix);
//     processQueryResults(gl);
//     // ... other rendering and processing ...
// }

// initQueries(gl);
// animate();

            

              
                Copy
              
            
          

쿼리 사용에 대한 중요한 고려 사항

1. 비동기 특성: 쿼리 객체 사용의 가장 중요한 측면은 GPU가 비동기적으로 작동한다는 것을 이해하는 것입니다. gl.endQuery()를 호출하면 GPU가 beginQuery()와 endQuery() 사이의 명령 실행을 완료하지 못했을 수 있습니다. 마찬가지로 gl.getQueryParameter(query, gl.QUERY_RESULT)를 호출할 때 결과가 아직 준비되지 않았을 수 있습니다.

2. 동기화 및 차단: gl.endQuery() 직후에 gl.getQueryParameter(query, gl.QUERY_RESULT)를 호출하고 결과가 준비되지 않은 경우 GPU가 쿼리를 완료할 때까지 호출이 CPU를 차단합니다. 이를 CPU-GPU 동기화라고 하며 성능을 심각하게 저하시켜 비동기 GPU 실행의 이점을 무효화할 수 있습니다. 이를 방지하려면:

• 검색 연기: 몇 프레임 후에 쿼리 결과를 검색합니다.
• 사용 가능 여부 확인: gl.getQueryParameter(query, gl.GET_QUERY_ PROPERTY)를 사용하여 결과를 요청하기 전에 사용 가능 여부를 확인합니다. 결과가 준비되면 true를 반환합니다.
• 여러 쿼리 사용: 프레임 시간을 측정하기 위해 두 개의 쿼리 객체를 사용하는 것이 일반적입니다. 프레임 시작 시 쿼리 A로 측정을 시작합니다. 다음 프레임에서 쿼리 A(이전 프레임에서 시작됨)에서 결과를 검색하고 즉시 쿼리 B로 측정을 시작합니다. 이렇게 하면 파이프라인이 생성되고 직접 차단이 방지됩니다.

3. 쿼리 제한: 대부분의 GPU에는 미해결될 수 있는 활성 쿼리 수에 제한이 있습니다. 쿼리 객체를 주의 깊게 관리하고 더 이상 필요하지 않으면 재사용하거나 삭제하는 것이 좋습니다. WebGL2는 종종 제한 사항을 이해하기 위해 쿼리할 수 있는 gl.MAX_ SERVER_ WAIT_ TIMEOUT_ NON_BLOCKING을 제공합니다.

4. 쿼리 재설정/재사용: 일반적으로 후속 측정에 재사용하려면 쿼리 객체를 재설정하거나 삭제하고 다시 만들어야 합니다. 위의 예제에서는 새 쿼리를 삭제하고 만드는 방법을 보여줍니다.

특정 렌더링 단계 프로파일링

전체 프레임의 GPU 시간을 측정하는 것은 좋은 시작점이지만 진정으로 최적화하려면 렌더링 파이프라인의 특정 부분을 프로파일링해야 합니다. 이렇게 하면 가장 비싼 구성 요소를 식별할 수 있습니다.

프로파일링할 이러한 일반적인 영역을 고려하십시오.

• 셰이더 실행: 프래그먼트 셰이더 또는 정점 셰이더에서 소요된 시간을 측정합니다. 이는 특히 복잡한 셰이더를 사용하는 특정 드로우 호출의 타이밍을 통해 수행되는 경우가 많습니다.
• 텍스처 업로드/바인딩: 텍스처 업로드는 주로 CPU 작업으로 GPU 메모리로 데이터를 전송하지만 후속 샘플링은 메모리 대역폭으로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 텍스처를 사용하는 실제 드로잉 작업의 타이밍은 이러한 문제를 간접적으로 나타낼 수 있습니다.
• 프레임버퍼 작업: 오프스크린 프레임버퍼가 있는 여러 렌더 패스를 사용하는 경우(예: 지연 렌더링, 후처리 효과) 각 패스의 타이밍은 비싼 작업을 강조 표시할 수 있습니다.
• 컴퓨트 셰이더(WebGL2): 래스터화와 직접 관련되지 않은 작업의 경우 컴퓨트 셰이더는 범용 병렬 처리를 제공합니다. 이러한 워크로드에는 컴퓨트 디스패치의 타이밍이 중요합니다.

예제: 후처리 효과 프로파일링

후처리 단계로 적용되는 블룸 효과가 있다고 가정해 보겠습니다. 여기에는 일반적으로 장면을 텍스처에 렌더링한 다음 분리 가능한 가우스 흐림을 사용하여 하나 이상의 패스에서 블룸 효과를 적용하는 작업이 포함됩니다.

            let sceneQuery, bloomPass1Query, bloomPass2Query;

function initQueries(gl) {
    sceneQuery = gl.createQuery();
    bloomPass1Query = gl.createQuery();
    bloomPass2Query = gl.createQuery();
}

function renderFrame(gl, sceneProgram, bloomProgram, sceneTexture, bloomTexture1, bloomTexture2) {
    // --- Render Scene to main framebuffer (or an intermediate texture) ---
    gl.beginQuery(gl.TIME_ELAPSED, sceneQuery);
    gl.useProgram(sceneProgram);
    // ... draw scene geometry ...
    gl.endQuery(gl.TIME_ELAPSED);

    // --- Render bloom pass 1 (e.g., horizontal blur) ---
    // Bind bloomTexture1 as input, render to bloomTexture2 (or FBO)
    gl.bindFramebuffer(gl.FRAMEBUFFER, bloomFBO1);
    gl.useProgram(bloomProgram);
    // ... set bloom uniforms (direction, intensity), draw quad ...
    gl.beginQuery(gl.TIME_ELAPSED, bloomPass1Query);
    gl.drawArrays(gl.TRIANGLES, 0, 6); // Assuming fullscreen quad
    gl.endQuery(gl.TIME_ELAPSED);
    gl.bindFramebuffer(gl.FRAMEBUFFER, null); // Unbind FBO

    // --- Render bloom pass 2 (e.g., vertical blur) ---
    // Bind bloomTexture2 as input, render to final framebuffer
    gl.bindFramebuffer(gl.FRAMEBUFFER, null); // Main framebuffer
    gl.useProgram(bloomProgram);
    // ... set bloom uniforms (direction, intensity), draw quad ...
    gl.beginQuery(gl.TIME_ELAPSED, bloomPass2Query);
    gl.drawArrays(gl.TRIANGLES, 0, 6); // Assuming fullscreen quad
    gl.endQuery(gl.TIME_ELAPSED);

    // --- Later, process results ---
    // It's better to process results in the next frame or after a few frames
}

function processAllQueryResults(gl) {
    if (gl.getQueryParameter(sceneQuery, gl.GET_QUERY_   PROPERTY)) {
        const elapsedNanos = gl.getQueryParameter(sceneQuery, gl.QUERY_RESULT);
        console.log(`GPU Scene Render Time: ${elapsedNanos / 1e6} ms`);
    }
    if (gl.getQueryParameter(bloomPass1Query, gl.GET_QUERY_   PROPERTY)) {
        const elapsedNanos = gl.getQueryParameter(bloomPass1Query, gl.QUERY_RESULT);
        console.log(`GPU Bloom Pass 1 Time: ${elapsedNanos / 1e6} ms`);
    }
    if (gl.getQueryParameter(bloomPass2Query, gl.GET_QUERY_   PROPERTY)) {
        const elapsedNanos = gl.getQueryParameter(bloomPass2Query, gl.QUERY_RESULT);
        console.log(`GPU Bloom Pass 2 Time: ${elapsedNanos / 1e6} ms`);
    }
    // Clean up and recreate queries for the next frame
    gl.deleteQuery(sceneQuery);
    gl.deleteQuery(bloomPass1Query);
    gl.deleteQuery(bloomPass2Query);
    initQueries(gl);
}

// In animation loop:
// renderFrame(...);
// processAllQueryResults(gl); // (Ideally deferred)

            

              
                Copy
              
            
          

각 단계를 프로파일링하면 장면 렌더링 자체가 병목 현상인지 또는 후처리 효과가 불균형적으로 많은 GPU 시간을 소비하는지 확인할 수 있습니다. 이 정보는 최적화 노력을 집중할 위치를 결정하는 데 매우 중요합니다.

일반적인 성능 문제와 쿼리 객체가 도움이 되는 방법

일반적인 WebGL 성능 문제와 쿼리 객체가 진단하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

1. 오버드로우

정의: 오버드로우는 단일 프레임에서 동일한 픽셀이 여러 번 렌더링될 때 발생합니다. 예를 들어 다른 객체 뒤에 완전히 숨겨진 객체를 렌더링하거나 투명한 객체를 여러 번 렌더링하는 경우입니다.

쿼리 객체가 도움이 되는 방법: 쿼리 객체는 시각적 디버그 도구처럼 오버드로우를 직접 측정하지는 않지만 간접적으로 그 영향을 나타낼 수 있습니다. 프래그먼트 셰이더가 비싸고 상당한 오버드로우가 있는 경우 관련 드로우 호출에 대한 총 GPU 시간이 예상보다 높아집니다. 프레임 시간의 상당 부분이 프래그먼트 셰이더에 소요되고 더 나은 컬링 또는 깊이 정렬을 통해 오버드로우를 줄이면 해당 패스의 GPU 시간이 눈에 띄게 줄어들면 오버드로우가 요인으로 작용했음을 나타냅니다.

2. 비싼 셰이더

정의: 많은 수의 명령, 복잡한 수학 연산, 과도한 텍스처 조회 또는 과도한 분기를 수행하는 셰이더는 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.

쿼리 객체가 도움이 되는 방법: 이러한 셰이더를 사용하는 드로우 호출의 시간을 직접 측정합니다. 특정 드로우 호출이 지속적으로 프레임 시간의 상당 부분을 차지하는 경우 해당 셰이더를 최적화해야 한다는 강력한 지표입니다(예: 계산 단순화, 텍스처 가져오기 감소, 낮은 정밀도 균일성 사용).

3. 너무 많은 드로우 호출

정의: 각 드로우 호출은 CPU와 GPU 모두에 약간의 오버헤드를 발생시킵니다. 너무 많은 작은 드로우 호출을 보내면 CPU 병목 현상이 발생할 수 있지만 GPU 측에서도 컨텍스트 전환 및 상태 변경에 비용이 들 수 있습니다.

쿼리 객체가 도움이 되는 방법: 드로우 호출 오버헤드는 종종 CPU 문제이지만 GPU는 여전히 상태 변경을 처리해야 합니다. 함께 일괄 처리할 수 있는 객체가 많은 경우(예: 동일한 재료, 동일한 셰이더) 프로파일링에서 짧고 개별적인 드로우 호출이 전체 렌더링 시간에 기여하는 것으로 나타나면 일괄 처리 또는 인스턴스화를 구현하여 드로우 호출 수를 줄이는 것이 좋습니다.

4. 텍스처 대역폭 제한

정의: GPU는 메모리에서 텍셀 데이터를 가져와야 합니다. 샘플링되는 데이터가 크거나 액세스 패턴이 비효율적인 경우(예: 2의 거듭제곱이 아닌 텍스처, 잘못된 필터링 설정, 큰 텍스처) 메모리 대역폭을 포화시켜 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

쿼리 객체가 도움이 되는 방법: 시간 경과 쿼리로 직접 진단하기가 더 어렵습니다. 그러나 크거나 많은 텍스처를 사용하는 드로우 호출이 특히 느리고 텍스처 형식 최적화(예: ASTC 또는 ETC2와 같은 압축 형식 사용), 텍스처 해상도 감소 또는 UV 매핑 최적화가 GPU 시간을 크게 향상시키지 못하는 경우 대역폭 제한을 가리킬 수 있습니다.

5. 프래그먼트 셰이더 정밀도

정의: 특히 낮은 정밀도(`mediump`, `lowp`)로 충분한 경우 프래그먼트 셰이더의 모든 변수에 높은 정밀도(예: `highp`)를 사용하면 일부 GPU, 특히 모바일 GPU에서 실행 속도가 느려질 수 있습니다.

쿼리 객체가 도움이 되는 방법: 프로파일링에서 프래그먼트 셰이더 실행이 병목 현상으로 나타나는 경우 시각적 충실도가 중요하지 않은 중간 계산 또는 최종 출력에 대한 정밀도 감소를 실험해 보십시오. 측정된 GPU 시간에 미치는 영향을 관찰하십시오.

WebGL2 및 향상된 쿼리 기능

OpenGL ES 3.0을 기반으로 하는 WebGL2는 성능 프로파일링에 유용할 수 있는 몇 가지 향상된 기능을 도입했습니다.

• gl.ANY_SAMPLES_ PASSIVE: gl.SAMPLES_PASSED에 대한 대안으로 더 효율적일 수 있습니다.
• 쿼리 버퍼: WebGL2를 사용하면 쿼리 결과를 버퍼에 누적할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 많은 샘플을 수집하는 데 더 효율적일 수 있습니다.
• 타임스탬프 쿼리: 임의 타이밍을 위한 표준 WebGL API로 직접 사용할 수는 없지만 확장에서 이를 제공할 수 있습니다. 그러나 TIME_ELAPSED는 명령 지속 시간을 측정하는 기본 도구입니다.

가장 일반적인 성능 프로파일링 작업의 경우 핵심 gl.TIME_ELAPSED 기능은 가장 중요하며 WebGL1과 WebGL2 모두에서 사용할 수 있습니다.

성능 프로파일링 모범 사례

WebGL 쿼리 객체를 최대한 활용하고 의미 있는 성능 통찰력을 얻으려면 다음 모범 사례를 따르십시오.

• 대상 장치에서 프로파일링: 성능 특성은 크게 다를 수 있습니다. 항상 대상 사용자가 사용하는 장치 및 운영 체제 범위에서 애플리케이션을 프로파일링하십시오. 고급 데스크톱에서 빠른 것은 중급 태블릿이나 구형 스마트폰에서 허용할 수 없을 정도로 느릴 수 있습니다.
• 측정 격리: 특정 구성 요소를 프로파일링할 때 다른 까다로운 작업이 동시에 실행되지 않도록 하여 결과가 왜곡될 수 있습니다.
• 결과 평균화: 단일 측정은 노이즈가 있을 수 있습니다. 보다 안정적이고 대표적인 성능 메트릭을 얻으려면 여러 프레임에 걸쳐 결과를 평균화하십시오.
• 프레임 파이프라이닝을 위해 여러 쿼리 객체 사용: CPU-GPU 동기화를 피하려면 핑퐁 방식으로 최소 두 개의 쿼리 객체를 사용하십시오. 프레임 N이 렌더링되는 동안 프레임 N-1의 결과를 검색합니다.
• 프로덕션에 대한 모든 프레임 쿼리 방지: 쿼리 객체에는 약간의 오버헤드가 있습니다. 개발 및 디버깅에 매우 중요하지만 잠재적인 성능 영향을 최소화하기 위해 프로덕션 빌드에서 광범위한 쿼리 빈도를 비활성화하거나 줄이는 것이 좋습니다.
• 다른 도구와 결합: WebGL 쿼리 객체는 강력하지만 유일한 도구는 아닙니다. 보다 포괄적인 보기를 위해 브라우저 개발자 도구(WebGL 호출 및 프레임 타이밍을 표시할 수 있는 Chrome DevTools 성능 탭과 같은) 및 GPU 공급업체별 프로파일링 도구(액세스 가능한 경우)를 사용하십시오.
• 병목 현상에 집중: 성능 병목 현상이 아닌 코드를 최적화하지 마십시오. 프로파일링 데이터를 사용하여 애플리케이션에서 가장 느린 부분을 식별하고 그곳에 노력을 집중하십시오.
• CPU 대 GPU에 유의하십시오: 쿼리 객체는 GPU 시간을 측정한다는 점을 기억하십시오. CPU 바운드 작업(예: 복잡한 물리 시뮬레이션, 과도한 JavaScript 계산, 비효율적인 데이터 준비)으로 인해 애플리케이션 속도가 느린 경우 쿼리 객체는 이를 직접적으로 나타내지 않습니다. CPU 측면에는 다른 프로파일링 기술이 필요합니다.

WebGL 성능에 대한 글로벌 고려 사항

전 세계 사용자를 대상으로 할 때 WebGL 성능 최적화는 추가적인 차원을 갖습니다.

• 장치 다양성: 언급했듯이 하드웨어가 크게 다릅니다. 그래픽 품질에 대한 계층화된 접근 방식을 고려하여 성능이 낮은 장치의 사용자가 특정 효과를 비활성화하거나 낮은 해상도 자산을 사용할 수 있도록 합니다. 프로파일링은 가장 부담이 큰 기능을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 네트워크 대기 시간: GPU 타이밍과 직접 관련이 없지만 WebGL 자산(모델, 텍스처, 셰이더)을 다운로드하면 초기 로딩 시간과 인지된 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 자산이 효율적으로 패키징되고 전달되도록 하십시오.
• 브라우저 및 드라이버 버전: WebGL 구현 및 성능은 브라우저와 기본 GPU 드라이버에 따라 다를 수 있습니다. 주요 브라우저(Chrome, Firefox, Safari, Edge)에서 테스트하고 구형 장치가 오래된 드라이버를 실행할 수 있음을 고려하십시오.
• 접근성: 성능은 접근성에 영향을 미칩니다. 콘텐츠와 상호 작용하는 데 더 많은 시간이 필요하거나 모션에 민감한 사용자를 포함하여 모든 사용자에게 원활한 경험이 중요합니다.

결론

WebGL 쿼리 객체는 웹용 3D 그래픽 애플리케이션을 최적화하는 데 진지한 모든 개발자에게 없어서는 안 될 도구입니다. GPU 타이밍 정보에 대한 직접적이고 낮은 수준의 액세스를 제공함으로써 추측을 넘어 렌더링 파이프라인의 실제 병목 현상을 식별할 수 있습니다.

비동기 특성을 마스터하고, 측정 및 검색에 대한 모범 사례를 사용하고, 이를 사용하여 특정 렌더링 단계를 프로파일링하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 더 효율적이고 성능이 뛰어난 WebGL 애플리케이션을 개발합니다.
• 전 세계의 광범위한 장치에서 일관되고 고품질의 사용자 경험을 보장합니다.
• 렌더링 아키텍처 및 최적화 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내립니다.

지금 바로 WebGL 쿼리 객체를 개발 워크플로에 통합하고 3D 웹 경험의 잠재력을 최대한 활용하십시오.

행복한 프로파일링!