WebGL Compute Shaders: GPGPU galios išlaisvinimas lygiagrečiam apdorojimui

WebGL, tradiciškai žinomas dėl stulbinančios grafikos atvaizdavimo interneto naršyklėse, išsivystė toliau nei tik vizualiniai vaizdai. Pristačius skaičiavimo šešėliavimo programas (Compute Shaders) WebGL 2, kūrėjai dabar gali panaudoti didžiules lygiagretaus apdorojimo galimybes, kurias teikia grafikos apdorojimo įrenginys (GPU), bendrosios paskirties skaičiavimams – tai technika, žinoma kaip GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units). Tai atveria jaudinančias galimybes pagreitinti interneto programas, reikalaujančias didelių skaičiavimo resursų.

Kas yra skaičiavimo šešėliavimo programos (Compute Shaders)?

Skaičiavimo šešėliavimo programos yra specializuotos šešėliavimo programos, sukurtos atlikti savavališkus skaičiavimus GPU. Skirtingai nuo viršūnių ir fragmentų šešėliavimo programų, kurios yra glaudžiai susijusios su grafikos konvejeriu, skaičiavimo šešėliavimo programos veikia nepriklausomai, todėl jos idealiai tinka užduotims, kurias galima suskaidyti į daugybę mažesnių, nepriklausomų operacijų, kurias galima vykdyti lygiagrečiai.

Pagalvokite apie tai šitaip: įsivaizduokite, kad rūšiuojate didžiulę kortų kaladę. Vietoj to, kad vienas žmogus rūšiuotų visą kaladę nuosekliai, galėtumėte išdalinti mažesnes krūveles daugeliui žmonių, kurie rūšiuotų savo krūveles vienu metu. Skaičiavimo šešėliavimo programos leidžia daryti kažką panašaus su duomenimis, paskirstant apdorojimą šimtams ar tūkstančiams branduolių, esančių šiuolaikiniame GPU.

Kodėl verta naudoti skaičiavimo šešėliavimo programas?

Pagrindinė skaičiavimo šešėliavimo programų naudojimo nauda yra našumas. GPU iš prigimties yra sukurti lygiagrečiam apdorojimui, todėl tam tikro tipo užduotims jie yra žymiai greitesni nei CPU. Štai pagrindinių privalumų apžvalga:

• Masinis lygiagretumas: GPU turi daugybę branduolių, leidžiančių vienu metu vykdyti tūkstančius gijų. Tai idealiai tinka duomenų lygiagretumo skaičiavimams, kai ta pati operacija turi būti atlikta su daugeliu duomenų elementų.
• Didelis atminties pralaidumas: GPU yra sukurti su dideliu atminties pralaidumu, kad galėtų efektyviai pasiekti ir apdoroti didelius duomenų rinkinius. Tai yra labai svarbu skaičiavimams imlioms užduotims, reikalaujančioms dažno atminties naudojimo.
• Sudėtingų algoritmų pagreitinimas: Skaičiavimo šešėliavimo programos gali žymiai pagreitinti algoritmus įvairiose srityse, įskaitant vaizdų apdorojimą, mokslines simuliacijas, mašininį mokymąsi ir finansinį modeliavimą.

Panagrinėkime vaizdo apdorojimo pavyzdį. Taikant filtrą vaizdui, kiekvienam pikseliui atliekama matematinė operacija. Su CPU tai būtų daroma nuosekliai, po vieną pikselį (arba galbūt naudojant kelis CPU branduolius ribotam lygiagretumui). Su skaičiavimo šešėliavimo programa kiekvienas pikselis gali būti apdorojamas atskira gija GPU, kas lemia dramatišką greičio padidėjimą.

Kaip veikia skaičiavimo šešėliavimo programos: supaprastinta apžvalga

Skaičiavimo šešėliavimo programų naudojimas apima kelis pagrindinius žingsnius:

1. Parašykite skaičiavimo šešėliavimo programą (GLSL): Skaičiavimo šešėliavimo programos rašomos GLSL (OpenGL Shading Language) kalba, ta pačia kalba, kuri naudojama viršūnių ir fragmentų šešėliavimo programoms. Jūs apibrėžiate algoritmą, kurį norite vykdyti lygiagrečiai, šešėliavimo programoje. Tai apima įvesties duomenų (pvz., tekstūrų, buferių), išvesties duomenų (pvz., tekstūrų, buferių) nurodymą ir kiekvieno duomenų elemento apdorojimo logiką.
2. Sukurkite WebGL skaičiavimo šešėliavimo programą: Jūs kompiliuojate ir susiejate skaičiavimo šešėliavimo programos šaltinio kodą į WebGL programos objektą, panašiai kaip kuriate programas viršūnių ir fragmentų šešėliavimo programoms.
3. Sukurkite ir susiekite buferius/tekstūras: Jūs paskirstote atmintį GPU buferių ar tekstūrų pavidalu, kad saugotumėte savo įvesties ir išvesties duomenis. Tada susiejate šiuos buferius/tekstūras su skaičiavimo šešėliavimo programa, padarydami juos prieinamus šešėliavimo programoje.
4. Iškvieskite skaičiavimo šešėliavimo programą: Jūs naudojate gl.dispatchCompute() funkciją, kad paleistumėte skaičiavimo šešėliavimo programą. Ši funkcija nurodo darbo grupių, kurias norite vykdyti, skaičių, efektyviai apibrėždama lygiagretumo lygį.
5. Nuskaitykite rezultatus (pasirinktinai): Kai skaičiavimo šešėliavimo programa baigia vykdymą, galite pasirinktinai nuskaityti rezultatus iš išvesties buferių/tekstūrų į CPU tolesniam apdorojimui ar atvaizdavimui.

Paprastas pavyzdys: vektorių sudėtis

Iliustruokime koncepciją supaprastintu pavyzdžiu: dviejų vektorių sudėtimi naudojant skaičiavimo šešėliavimo programą. Šis pavyzdys yra sąmoningai paprastas, siekiant sutelkti dėmesį į pagrindines sąvokas.

Skaičiavimo šešėliavimo programa (vector_add.glsl):

#version 310 es

layout (local_size_x = 64) in;

layout (std430, binding = 0) buffer InputA {
  float a[];
};

layout (std430, binding = 1) buffer InputB {
  float b[];
};

layout (std430, binding = 2) buffer Output {
  float result[];
};

void main() {
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x;
  result[index] = a[index] + b[index];
}

Paaiškinimas:

• #version 310 es: Nurodo GLSL ES 3.1 versiją (WebGL 2).
• layout (local_size_x = 64) in;: Apibrėžia darbo grupės dydį. Kiekviena darbo grupė susidės iš 64 gijų.
• layout (std430, binding = 0) buffer InputA { ... };: Deklaruoja Shader Storage Buffer Object (SSBO), pavadintą InputA, susietą su susiejimo tašku 0. Šiame buferyje bus pirmasis įvesties vektorius. std430 išdėstymas užtikrina nuoseklų atminties išdėstymą skirtingose platformose.
• layout (std430, binding = 1) buffer InputB { ... };: Deklaruoja panašų SSBO antrajam įvesties vektoriui (InputB), susietam su susiejimo tašku 1.
• layout (std430, binding = 2) buffer Output { ... };: Deklaruoja SSBO išvesties vektoriui (result), susietam su susiejimo tašku 2.
• uint index = gl_GlobalInvocationID.x;: Gauna dabartinės vykdomos gijos globalųjį indeksą. Šis indeksas naudojamas norint pasiekti teisingus elementus įvesties ir išvesties vektoriuose.
• result[index] = a[index] + b[index];: Atlieka vektorių sudėtį, sudedant atitinkamus elementus iš a ir b ir saugant rezultatą result.

JavaScript kodas (konceptualus):

// 1. Create WebGL context (assuming you have a canvas element)
const canvas = document.getElementById('myCanvas');
const gl = canvas.getContext('webgl2');

// 2. Load and compile the compute shader (vector_add.glsl)
const computeShaderSource = await loadShaderSource('vector_add.glsl'); // Assumes a function to load the shader source
const computeShader = gl.createShader(gl.COMPUTE_SHADER);
gl.shaderSource(computeShader, computeShaderSource);
gl.compileShader(computeShader);

// Error checking (omitted for brevity)

// 3. Create a program and attach the compute shader
const computeProgram = gl.createProgram();
gl.attachShader(computeProgram, computeShader);
gl.linkProgram(computeProgram);

gl.useProgram(computeProgram);

// 4. Create and bind buffers (SSBOs)
const vectorSize = 1024; // Example vector size
const inputA = new Float32Array(vectorSize);
const inputB = new Float32Array(vectorSize);
const output = new Float32Array(vectorSize);

// Populate inputA and inputB with data (omitted for brevity)

const bufferA = gl.createBuffer();
gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferA);
gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, inputA, gl.STATIC_DRAW);
gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, bufferA); // Bind to binding point 0

const bufferB = gl.createBuffer();
gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferB);
gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, inputB, gl.STATIC_DRAW);
gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 1, bufferB); // Bind to binding point 1

const bufferOutput = gl.createBuffer();
gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferOutput);
gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, output, gl.STATIC_DRAW);
gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 2, bufferOutput); // Bind to binding point 2

// 5. Dispatch the compute shader
const workgroupSize = 64; // Must match local_size_x in the shader
const numWorkgroups = Math.ceil(vectorSize / workgroupSize);
gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);

// 6. Memory barrier (ensure compute shader finishes before reading results)
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);

// 7. Read back the results
gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferOutput);
gl.getBufferSubData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, output);

// 'output' now contains the result of the vector addition
console.log(output);

Paaiškinimas:

• JavaScript kodas pirmiausia sukuria WebGL2 kontekstą.
• Tada jis įkelia ir kompiliuoja skaičiavimo šešėliavimo programos kodą.
• Sukuriami buferiai (SSBO), skirti laikyti įvesties ir išvesties vektorius. Įvesties vektorių duomenys yra užpildomi (šis žingsnis praleistas dėl trumpumo).
• gl.dispatchCompute() funkcija paleidžia skaičiavimo šešėliavimo programą. Darbo grupių skaičius apskaičiuojamas atsižvelgiant į vektoriaus dydį ir darbo grupės dydį, apibrėžtą šešėliavimo programoje.
• gl.memoryBarrier() užtikrina, kad skaičiavimo šešėliavimo programa baigė vykdymą, prieš nuskaitant rezultatus. Tai yra labai svarbu norint išvengti lenktynių sąlygų.
• Galiausiai rezultatai nuskaitomi iš išvesties buferio naudojant gl.getBufferSubData().

Tai labai paprastas pavyzdys, tačiau jis iliustruoja pagrindinius skaičiavimo šešėliavimo programų naudojimo WebGL principus. Svarbiausia išvada yra ta, kad GPU atlieka vektorių sudėtį lygiagrečiai, žymiai greičiau nei CPU pagrįsta realizacija dideliems vektoriams.

Praktiniai WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų taikymai

Skaičiavimo šešėliavimo programos yra taikomos plačiam problemų spektrui. Štai keletas svarbių pavyzdžių:

• Vaizdų apdorojimas: Filtrų taikymas, vaizdų analizė ir pažangių vaizdo manipuliavimo technikų įgyvendinimas. Pavyzdžiui, suliejimas, ryškinimas, kraštinių aptikimas ir spalvų korekcija gali būti žymiai pagreitinti. Įsivaizduokite internetinę nuotraukų redagavimo programą, kuri gali taikyti sudėtingus filtrus realiuoju laiku dėka skaičiavimo šešėliavimo programų galios.
• Fizikos simuliacijos: Dalelių sistemų, skysčių dinamikos ir kitų fizika pagrįstų reiškinių modeliavimas. Tai ypač naudinga kuriant realistines animacijas ir interaktyvias patirtis. Pagalvokite apie internetinį žaidimą, kuriame vanduo teka realistiškai dėl skaičiavimo šešėliavimo programomis valdomos skysčių simuliacijos.
• Mašininis mokymasis: Mašininio mokymosi modelių, ypač giliųjų neuroninių tinklų, mokymas ir diegimas. GPU yra plačiai naudojami mašininiame mokymesi dėl jų gebėjimo efektyviai atlikti matricų daugybą ir kitas tiesinės algebros operacijas. Internete veikiantys mašininio mokymosi demonstraciniai pavyzdžiai gali pasinaudoti didesniu greičiu, kurį siūlo skaičiavimo šešėliavimo programos.
• Moksliniai skaičiavimai: Skaitinių simuliacijų, duomenų analizės ir kitų mokslinių skaičiavimų atlikimas. Tai apima tokias sritis kaip skaičiuojamoji skysčių dinamika (CFD), molekulinė dinamika ir klimato modeliavimas. Tyrėjai gali pasinaudoti internetiniais įrankiais, kurie naudoja skaičiavimo šešėliavimo programas dideliems duomenų rinkiniams vizualizuoti ir analizuoti.
• Finansinis modeliavimas: Finansinių skaičiavimų, tokių kaip pasirinkimo sandorių kainodara ir rizikos valdymas, pagreitinimas. Monte Karlo simuliacijos, kurios yra skaičiavimams imlios, gali būti žymiai paspartintos naudojant skaičiavimo šešėliavimo programas. Finansų analitikai gali naudoti internetines prietaisų skydelius, kurie teikia realaus laiko rizikos analizę dėka skaičiavimo šešėliavimo programų.
• Spindulių sekimas (Ray Tracing): Nors tradiciškai atliekamas naudojant specializuotą spindulių sekimo aparatinę įrangą, paprastesnius spindulių sekimo algoritmus galima įgyvendinti naudojant skaičiavimo šešėliavimo programas, kad būtų pasiektas interaktyvus atvaizdavimo greitis interneto naršyklėse.

Geriausios praktikos rašant efektyvias skaičiavimo šešėliavimo programas

Siekiant maksimaliai išnaudoti skaičiavimo šešėliavimo programų našumo pranašumus, labai svarbu laikytis keleto geriausių praktikų:

• Maksimaliai išnaudokite lygiagretumą: Kurkite savo algoritmus taip, kad išnaudotumėte GPU būdingą lygiagretumą. Suskaidykite užduotis į mažas, nepriklausomas operacijas, kurias galima vykdyti vienu metu.
• Optimizuokite atminties prieigą: Sumažinkite atminties prieigą ir maksimaliai padidinkite duomenų lokalumą. Prieiga prie atminties yra palyginti lėta operacija, palyginti su aritmetiniais skaičiavimais. Stenkitės kuo ilgiau laikyti duomenis GPU talpykloje.
• Naudokite bendrinamą vietinę atmintį: Darbo grupės viduje gijos gali dalintis duomenimis per bendrinamą vietinę atmintį (shared raktinis žodis GLSL). Tai yra daug greičiau nei prieiga prie globalios atminties. Naudokite bendrinamą vietinę atmintį, kad sumažintumėte globalios atminties prieigų skaičių.
• Minimizuokite divergenciją: Divergencija įvyksta, kai gijos vienoje darbo grupėje pasirenka skirtingus vykdymo kelius (pvz., dėl sąlyginių sakinių). Divergencija gali žymiai sumažinti našumą. Stenkitės rašyti kodą, kuris minimizuoja divergenciją.
• Pasirinkite tinkamą darbo grupės dydį: Darbo grupės dydis (local_size_x, local_size_y, local_size_z) nustato gijų, kurios vykdomos kartu kaip grupė, skaičių. Tinkamo darbo grupės dydžio pasirinkimas gali turėti didelės įtakos našumui. Eksperimentuokite su skirtingais darbo grupių dydžiais, kad rastumėte optimalią vertę savo konkrečiai programai ir aparatinei įrangai. Įprastas atspirties taškas yra darbo grupės dydis, kuris yra GPU „warp“ dydžio (paprastai 32 arba 64) kartotinis.
• Naudokite tinkamus duomenų tipus: Naudokite mažiausius duomenų tipus, kurie yra pakankami jūsų skaičiavimams. Pavyzdžiui, jei jums nereikia viso 32 bitų slankiojo kablelio skaičiaus tikslumo, apsvarstykite galimybę naudoti 16 bitų slankiojo kablelio skaičių (half GLSL kalboje). Tai gali sumažinti atminties naudojimą ir pagerinti našumą.
• Profiluokite ir optimizuokite: Naudokite profiliavimo įrankius, kad nustatytumėte našumo kliūtis savo skaičiavimo šešėliavimo programose. Eksperimentuokite su skirtingomis optimizavimo technikomis ir išmatuokite jų poveikį našumui.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors skaičiavimo šešėliavimo programos siūlo didelių pranašumų, yra ir keletas iššūkių bei svarstymų, kuriuos reikia turėti omenyje:

• Sudėtingumas: Efektyvių skaičiavimo šešėliavimo programų rašymas gali būti sudėtingas, reikalaujantis gero GPU architektūros ir lygiagretaus programavimo technikų išmanymo.
• Derinimas: Skaičiavimo šešėliavimo programų derinimas gali būti sunkus, nes gali būti sudėtinga rasti klaidas lygiagrečiame kode. Dažnai reikalingi specializuoti derinimo įrankiai.
• Perkeliamumas: Nors WebGL yra sukurtas būti daugiaplatformis, vis dar gali būti skirtumų GPU aparatinėje įrangoje ir tvarkyklių realizacijose, kurios gali paveikti našumą. Išbandykite savo skaičiavimo šešėliavimo programas skirtingose platformose, kad užtikrintumėte nuoseklų našumą.
• Saugumas: Būkite atidūs saugumo pažeidžiamumams, naudodami skaičiavimo šešėliavimo programas. Kenkėjiškas kodas potencialiai galėtų būti įterptas į šešėliavimo programas, siekiant pakenkti sistemai. Atidžiai tikrinkite įvesties duomenis ir venkite vykdyti nepatikimą kodą.
• Web Assembly (WASM) integracija: Nors skaičiavimo šešėliavimo programos yra galingos, jos rašomos GLSL. Integracija su kitomis kalbomis, dažnai naudojamomis žiniatinklio kūrime, pavyzdžiui, C++ per WASM, gali būti sudėtinga. Atotrūkio tarp WASM ir skaičiavimo šešėliavimo programų mažinimas reikalauja kruopštaus duomenų valdymo ir sinchronizacijos.

WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų ateitis

WebGL skaičiavimo šešėliavimo programos yra didelis žingsnis į priekį žiniatinklio kūrime, atnešantis GPGPU programavimo galią į interneto naršykles. Kadangi interneto programos tampa vis sudėtingesnės ir reikalauja daugiau resursų, skaičiavimo šešėliavimo programos vaidins vis svarbesnį vaidmenį greitinant našumą ir atveriant naujas galimybes. Galime tikėtis tolesnių skaičiavimo šešėliavimo programų technologijos pažangų, įskaitant:

• Geresni įrankiai: Geresni derinimo ir profiliavimo įrankiai palengvins skaičiavimo šešėliavimo programų kūrimą ir optimizavimą.
• Standartizacija: Tolesnė skaičiavimo šešėliavimo programų API standartizacija pagerins perkeliamumą ir sumažins platformai specifinio kodo poreikį.
• Integracija su mašininio mokymosi sistemomis: Sklandi integracija su mašininio mokymosi sistemomis palengvins mašininio mokymosi modelių diegimą interneto programose.
• Didesnis pritaikymas: Kai daugiau kūrėjų sužinos apie skaičiavimo šešėliavimo programų privalumus, galime tikėtis didesnio jų pritaikymo įvairiose programose.
• WebGPU: WebGPU yra nauja žiniatinklio grafikos API, kurios tikslas – suteikti modernesnę ir efektyvesnę alternatyvą WebGL. WebGPU taip pat palaikys skaičiavimo šešėliavimo programas, potencialiai siūlydama dar geresnį našumą ir lankstumą.

Išvada

WebGL skaičiavimo šešėliavimo programos yra galingas įrankis, leidžiantis atskleisti GPU lygiagretaus apdorojimo galimybes interneto naršyklėse. Naudodamiesi skaičiavimo šešėliavimo programomis, kūrėjai gali pagreitinti skaičiavimams imlias užduotis, pagerinti interneto programų našumą ir sukurti naujas bei inovatyvias patirtis. Nors yra iššūkių, kuriuos reikia įveikti, potenciali nauda yra didelė, todėl skaičiavimo šešėliavimo programos yra jaudinanti sritis, kurią verta tyrinėti žiniatinklio kūrėjams.

Nesvarbu, ar kuriate internetinę vaizdų redagavimo programą, fizikos simuliaciją, mašininio mokymosi programą, ar bet kurią kitą programą, reikalaujančią didelių skaičiavimo resursų, apsvarstykite galimybę ištirti WebGL skaičiavimo šešėliavimo programų galią. Gebėjimas panaudoti GPU lygiagretaus apdorojimo galimybes gali dramatiškai pagerinti našumą ir atverti naujas galimybes jūsų interneto programoms.

Pabaigai, prisiminkite, kad geriausias skaičiavimo šešėliavimo programų naudojimas ne visada yra susijęs su grynu greičiu. Svarbiausia yra rasti *tinkamą* įrankį darbui. Atidžiai išanalizuokite savo programos našumo kliūtis ir nustatykite, ar skaičiavimo šešėliavimo programų lygiagretaus apdorojimo galia gali suteikti reikšmingą pranašumą. Eksperimentuokite, profiliuokite ir kartokite, kad rastumėte optimalų sprendimą savo konkretiems poreikiams.