WebGL tinklo šešėliavimo programų darbo grupių paskirstymas: Išsami GPU gijų organizavimo analizė

Tinklo šešėliavimo programos (mesh shaders) yra reikšmingas WebGL grafikos konvejerio patobulinimas, suteikiantis kūrėjams smulkesnio lygio geometrijos apdorojimo ir atvaizdavimo kontrolę. Norint maksimaliai išnaudoti šios galingos funkcijos našumo privalumus, labai svarbu suprasti, kaip darbo grupės ir gijos yra organizuojamos ir paskirstomos GPU. Šiame tinklaraščio įraše pateikiama išsami WebGL tinklo šešėliavimo programų darbo grupių paskirstymo ir GPU gijų organizavimo analizė, apimanti pagrindines sąvokas, optimizavimo strategijas ir praktinius pavyzdžius.

Kas yra tinklo šešėliavimo programos?

Tradiciniai WebGL atvaizdavimo konvejeriai geometrijos apdorojimui naudoja viršūnių ir fragmentų šešėliavimo programas. Tinklo šešėliavimo programos, pristatytos kaip plėtinys, siūlo lankstesnę ir efektyvesnę alternatyvą. Jos pakeičia fiksuotos funkcijos viršūnių apdorojimo ir teseliacijos etapus programuojamais šešėliavimo programų etapais, kurie leidžia kūrėjams generuoti ir manipuliuoti geometrija tiesiogiai GPU. Tai gali žymiai pagerinti našumą, ypač sudėtingose scenose su dideliu primityvų skaičiumi.

Tinklo šešėliavimo programų konvejerį sudaro du pagrindiniai etapai:

• Užduočių šešėliavimo programa (Task Shader) (nebūtina): Užduočių šešėliavimo programa yra pirmasis etapas tinklo šešėliavimo programų konvejeryje. Ji atsakinga už darbo grupių, kurios bus išsiųstos į tinklo šešėliavimo programą, skaičiaus nustatymą. Ji gali būti naudojama geometrijos atrinkimui ar suskaidymui prieš ją apdorojant tinklo šešėliavimo programai.
• Tinklo šešėliavimo programa (Mesh Shader): Tinklo šešėliavimo programa yra pagrindinis tinklo šešėliavimo programų konvejerio etapas. Ji atsakinga už viršūnių ir primityvų generavimą. Ji turi prieigą prie bendrosios atminties ir gali bendrauti tarp gijų toje pačioje darbo grupėje.

Darbo grupių ir gijų supratimas

Prieš gilinantis į darbo grupių paskirstymą, būtina suprasti pagrindines darbo grupių ir gijų sąvokas GPU skaičiavimo kontekste.

Darbo grupės

Darbo grupė yra gijų rinkinys, kuris vykdomas vienu metu GPU skaičiavimo vienete. Gijos darbo grupėje gali bendrauti tarpusavyje per bendrąją atmintį, leidžiančią joms bendradarbiauti vykdant užduotis ir efektyviai dalintis duomenimis. Darbo grupės dydis (gijų skaičius joje) yra svarbus parametras, turintis įtakos našumui. Jis apibrėžiamas šešėliavimo programos kode naudojant kvalifikatorių layout(local_size_x = N, local_size_y = M, local_size_z = K) in;, kur N, M ir K yra darbo grupės matmenys.

Maksimalus darbo grupės dydis priklauso nuo aparatinės įrangos, o viršijus šią ribą elgesys bus neapibrėžtas. Įprastos darbo grupės dydžio reikšmės yra 2 laipsniai (pvz., 64, 128, 256), nes jos paprastai gerai dera su GPU architektūra.

Gijos (iškvietimai)

Kiekviena gija darbo grupėje taip pat vadinama iškvietimu. Kiekviena gija vykdo tą patį šešėliavimo programos kodą, bet veikia su skirtingais duomenimis. Integruotas kintamasis gl_LocalInvocationID suteikia kiekvienai gijai unikalų identifikatorių jos darbo grupėje. Šis identifikatorius yra 3D vektorius, kuris svyruoja nuo (0, 0, 0) iki (N-1, M-1, K-1), kur N, M ir K yra darbo grupės matmenys.

Gijos grupuojamos į „warps“ (arba „wavefronts“), kurie yra pagrindinis vykdymo vienetas GPU. Visos gijos „warp'e“ vykdo tą pačią instrukciją tuo pačiu metu. Jei gijos „warp'e“ pasirenka skirtingus vykdymo kelius (dėl šakojimosi), kai kurios gijos gali būti laikinai neaktyvios, kol kitos vykdo. Tai vadinama „warp“ divergencija ir gali neigiamai paveikti našumą.

Darbo grupių paskirstymas

Darbo grupių paskirstymas reiškia, kaip GPU priskiria darbo grupes savo skaičiavimo vienetams. WebGL diegimas yra atsakingas už darbo grupių planavimą ir vykdymą turimuose aparatinės įrangos resursuose. Šio proceso supratimas yra raktas į efektyvių tinklo šešėliavimo programų rašymą, kurios efektyviai išnaudoja GPU.

Darbo grupių išsiuntimas

Išsiunčiamų darbo grupių skaičius nustatomas funkcija glDispatchMeshWorkgroupsEXT(groupCountX, groupCountY, groupCountZ). Ši funkcija nurodo darbo grupių, kurias reikia paleisti kiekviename matmenyje, skaičių. Bendras darbo grupių skaičius yra groupCountX, groupCountY ir groupCountZ sandauga.

Integruotas kintamasis gl_GlobalInvocationID suteikia kiekvienai gijai unikalų identifikatorių visose darbo grupėse. Jis apskaičiuojamas taip:

Kur:

• gl_WorkGroupID: 3D vektorius, nurodantis dabartinės darbo grupės indeksą.
• gl_WorkGroupSize: 3D vektorius, nurodantis darbo grupės dydį (apibrėžtą local_size_x, local_size_y ir local_size_z kvalifikatoriais).
• gl_LocalInvocationID: 3D vektorius, nurodantis dabartinės gijos indeksą darbo grupėje.

Aparatinės įrangos ypatumai

Faktinis darbo grupių paskirstymas skaičiavimo vienetams priklauso nuo aparatinės įrangos ir gali skirtis tarp skirtingų GPU. Tačiau galioja keletas bendrų principų:

• Vienalaikiškumas: GPU siekia vykdyti kuo daugiau darbo grupių vienu metu, kad maksimaliai išnaudotų resursus. Tam reikia pakankamai laisvų skaičiavimo vienetų ir atminties pralaidumo.
• Lokalumas: GPU gali bandyti planuoti darbo grupes, kurios naudoja tuos pačius duomenis, arti viena kitos, siekiant pagerinti spartinančiosios atminties (cache) našumą.
• Apkrovos balansavimas: GPU stengiasi tolygiai paskirstyti darbo grupes tarp savo skaičiavimo vienetų, kad išvengtų kliūčių ir užtikrintų, kad visi vienetai aktyviai apdorotų duomenis.

Darbo grupių paskirstymo optimizavimas

Galima taikyti keletą strategijų, siekiant optimizuoti darbo grupių paskirstymą ir pagerinti tinklo šešėliavimo programų našumą:

Tinkamo darbo grupės dydžio pasirinkimas

Tinkamo darbo grupės dydžio pasirinkimas yra labai svarbus našumui. Per maža darbo grupė gali nepilnai išnaudoti GPU turimo lygiagretumo, o per didelė darbo grupė gali sukelti per didelį registrų spaudimą ir sumažinti užimtumą. Dažnai reikia eksperimentuoti ir profiliuoti, norint nustatyti optimalų darbo grupės dydį konkrečiai programai.

Renkantis darbo grupės dydį, atsižvelkite į šiuos veiksnius:

• Aparatinės įrangos apribojimai: Laikykitės GPU nustatytų maksimalių darbo grupės dydžio apribojimų.
• „Warp“ dydis: Pasirinkite darbo grupės dydį, kuris yra „warp“ dydžio (paprastai 32 arba 64) kartotinis. Tai gali padėti sumažinti „warp“ divergenciją.
• Bendrosios atminties naudojimas: Atsižvelkite į šešėliavimo programai reikalingos bendrosios atminties kiekį. Didesnėms darbo grupėms gali prireikti daugiau bendrosios atminties, o tai gali apriboti vienu metu veikiančių darbo grupių skaičių.
• Algoritmo struktūra: Algoritmo struktūra gali lemti tam tikrą darbo grupės dydį. Pavyzdžiui, algoritmas, atliekantis redukcijos operaciją, gali gauti naudos iš darbo grupės dydžio, kuris yra 2 laipsnis.

Pavyzdys: Jei jūsų tikslinės aparatinės įrangos „warp“ dydis yra 32, o algoritmas efektyviai naudoja bendrąją atmintį su vietinėmis redukcijomis, geras pradinis požiūris būtų pasirinkti 64 arba 128 darbo grupės dydį. Stebėkite registrų naudojimą naudodami WebGL profiliavimo įrankius, kad įsitikintumėte, jog registrų spaudimas nėra kliūtis.

Warp divergencijos minimizavimas

Warp divergencija atsiranda, kai gijos „warp'e“ pasirenka skirtingus vykdymo kelius dėl šakojimosi. Tai gali žymiai sumažinti našumą, nes GPU turi vykdyti kiekvieną šaką nuosekliai, o kai kurios gijos laikinai yra neaktyvios. Norėdami sumažinti warp divergenciją:

• Venkite sąlyginio šakojimosi: Stenkitės kuo labiau vengti sąlyginio šakojimosi šešėliavimo programos kode. Naudokite alternatyvius metodus, tokius kaip predikacija ar vektorizacija, kad pasiektumėte tą patį rezultatą be šakojimosi.
• Grupuokite panašias gijas: Organizuokite duomenis taip, kad gijos tame pačiame „warp'e“ labiau tikėtinai pasirinktų tą patį vykdymo kelią.

Pavyzdys: Užuot naudoję `if` sąlygą kintamajam priskirti reikšmę, galite naudoti funkciją `mix`, kuri atlieka linijinę interpoliaciją tarp dviejų reikšmių, remiantis loginės sąlygos reikšme: float value = mix(value1, value2, condition); Tai pašalina šakojimąsi ir užtikrina, kad visos gijos „warp'e“ vykdo tą pačią instrukciją.

Efektyvus bendrosios atminties naudojimas

Bendroji atmintis suteikia greitą ir efektyvų būdą gijoms darbo grupėje bendrauti ir dalintis duomenimis. Tačiau tai yra ribotas išteklius, todėl svarbu jį naudoti efektyviai.

• Minimizuokite kreipinių į bendrąją atmintį skaičių: Kiek įmanoma sumažinkite kreipinių į bendrąją atmintį skaičių. Dažnai naudojamus duomenis saugokite registruose, kad išvengtumėte pasikartojančių kreipinių.
• Venkite bankų konfliktų: Bendroji atmintis paprastai yra organizuota į bankus, o vienu metu vykstantys kreipiniai į tą patį banką gali sukelti bankų konfliktus, kurie gali žymiai sumažinti našumą. Norėdami išvengti bankų konfliktų, užtikrinkite, kad gijos kreiptųsi į skirtingus bendrosios atminties bankus, kai tik įmanoma. Tai dažnai apima duomenų struktūrų papildymą arba atminties kreipinių pertvarkymą.

Pavyzdys: Atliekant redukcijos operaciją bendrojoje atmintyje, užtikrinkite, kad gijos kreiptųsi į skirtingus bendrosios atminties bankus, kad išvengtumėte bankų konfliktų. Tai galima pasiekti papildant bendrosios atminties masyvą arba naudojant žingsnį, kuris yra bankų skaičiaus kartotinis.

Darbo grupių apkrovos balansavimas

Netolygus darbo paskirstymas tarp darbo grupių gali sukelti našumo kliūtis. Kai kurios darbo grupės gali baigti darbą greitai, o kitos užtrunka daug ilgiau, palikdamos kai kuriuos skaičiavimo vienetus neveiklius. Norėdami užtikrinti apkrovos balansavimą:

• Tolygiai paskirstykite darbą: Suprojektuokite algoritmą taip, kad kiekviena darbo grupė turėtų maždaug tiek pat darbo.
• Naudokite dinaminį darbo priskyrimą: Jei darbo kiekis žymiai skiriasi tarp skirtingų scenos dalių, apsvarstykite galimybę naudoti dinaminį darbo priskyrimą, kad tolygiau paskirstytumėte darbo grupes. Tai gali apimti atominių operacijų naudojimą, norint priskirti darbą neveiklioms darbo grupėms.

Pavyzdys: Atvaizduojant sceną su kintančiu daugiakampių tankiu, padalinkite ekraną į plyteles ir priskirkite kiekvieną plytelę darbo grupei. Naudokite užduočių šešėliavimo programą, kad įvertintumėte kiekvienos plytelės sudėtingumą ir priskirtumėte daugiau darbo grupių plytelėms su didesniu sudėtingumu. Tai gali padėti užtikrinti, kad visi skaičiavimo vienetai yra visiškai išnaudojami.

Apsvarstykite užduočių šešėliavimo programas atrinkimui ir amplifikacijai

Užduočių šešėliavimo programos (task shaders), nors ir nebūtinos, suteikia mechanizmą kontroliuoti tinklo šešėliavimo programų darbo grupių išsiuntimą. Naudokite jas strategiškai, kad optimizuotumėte našumą:

• Atrinkimas (Culling): Atmeskite darbo grupes, kurios nėra matomos arba reikšmingai neprisideda prie galutinio vaizdo.
• Amplifikacija (Amplification): Suskaidykite darbo grupes, kad padidintumėte detalumo lygį tam tikrose scenos srityse.

Pavyzdys: Naudokite užduočių šešėliavimo programą, kad atliktumėte matymo piramidės atrinkimą (frustum culling) tinkliukams (meshlets) prieš juos išsiunčiant į tinklo šešėliavimo programą. Tai neleidžia tinklo šešėliavimo programai apdoroti geometrijos, kuri nėra matoma, taupydami brangius GPU ciklus.

Praktiniai pavyzdžiai

Panagrinėkime kelis praktinius pavyzdžius, kaip taikyti šiuos principus WebGL tinklo šešėliavimo programose.

1 pavyzdys: Viršūnių tinklelio generavimas

Šis pavyzdys parodo, kaip generuoti viršūnių tinklelį naudojant tinklo šešėliavimo programą. Darbo grupės dydis nustato tinklelio, sugeneruoto kiekvienos darbo grupės, dydį.

            #version 460
#extension GL_EXT_mesh_shader : require
#extension GL_EXT_fragment_shading_rate : require

layout(local_size_x = 8, local_size_y = 8) in;
layout(max_vertices = 64, max_primitives = 64) out;

layout(location = 0) out vec4 f_color[];
layout(location = 1) out flat int f_primitiveId[];

void main() {
  uint localId = gl_LocalInvocationIndex;
  uint x = localId % gl_WorkGroupSize.x;
  uint y = localId / gl_WorkGroupSize.x;

  float u = float(x) / float(gl_WorkGroupSize.x - 1);
  float v = float(y) / float(gl_WorkGroupSize.y - 1);

  float posX = u * 2.0 - 1.0;
  float posY = v * 2.0 - 1.0;

  gl_MeshVerticesEXT[localId].gl_Position = vec4(posX, posY, 0.0, 1.0);
  f_color[localId] = vec4(u, v, 1.0, 1.0);
  gl_PrimitiveTriangleIndicesEXT[localId * 6 + 0] = localId;
  f_primitiveId[localId] = int(localId);

  gl_MeshPrimitivesEXT[localId / 3] = localId;
  gl_MeshPrimitivesEXT[localId / 3 + 1] = localId + 1;
  gl_MeshPrimitivesEXT[localId / 3 + 2] = localId + 2;
  gl_PrimitiveCountEXT = 64/3;
  gl_MeshVertexCountEXT = 64;
  EmitMeshTasksEXT(gl_PrimitiveCountEXT, gl_MeshVertexCountEXT);
}

            

              
                Copy
              
            
          

Šiame pavyzdyje darbo grupės dydis yra 8x8, o tai reiškia, kad kiekviena darbo grupė generuoja 64 viršūnių tinklelį. gl_LocalInvocationIndex naudojamas kiekvienos viršūnės padėčiai tinklelyje apskaičiuoti.

2 pavyzdys: Redukcijos operacijos atlikimas

Šis pavyzdys parodo, kaip atlikti redukcijos operaciją su duomenų masyvu naudojant bendrąją atmintį. Darbo grupės dydis nustato gijų, dalyvaujančių redukcijoje, skaičių.

            #version 460
#extension GL_EXT_mesh_shader : require
#extension GL_EXT_fragment_shading_rate : require

layout(local_size_x = 256) in;
layout(max_vertices = 1, max_primitives = 1) out;

shared float sharedData[256];

layout(location = 0) uniform float inputData[256 * 1024];
layout(location = 1) out float outputData;

void main() {
  uint localId = gl_LocalInvocationIndex;
  uint globalId = gl_WorkGroupID.x * gl_WorkGroupSize.x + localId;

  sharedData[localId] = inputData[globalId];
  barrier();
  for (uint i = gl_WorkGroupSize.x / 2; i > 0; i /= 2) {
      if (localId < i) {
          sharedData[localId] += sharedData[localId + i];
      }
      barrier();
  }
  if (localId == 0) {
      outputData = sharedData[0];
  }
  gl_MeshPrimitivesEXT[0] = 0;
  EmitMeshTasksEXT(1,1);

  gl_MeshVertexCountEXT = 1;
  gl_PrimitiveCountEXT = 1;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Šiame pavyzdyje darbo grupės dydis yra 256. Kiekviena gija įkelia reikšmę iš įvesties masyvo į bendrąją atmintį. Tada gijos atlieka redukcijos operaciją bendrojoje atmintyje, susumuodamos reikšmes. Galutinis rezultatas saugomas išvesties masyve.

Tinklo šešėliavimo programų derinimas ir profiliavimas

Tinklo šešėliavimo programų derinimas ir profiliavimas gali būti sudėtingas dėl jų lygiagretaus pobūdžio ir ribotų derinimo įrankių. Tačiau galima naudoti keletą metodų, norint nustatyti ir išspręsti našumo problemas:

• Naudokite WebGL profiliavimo įrankius: WebGL profiliavimo įrankiai, tokie kaip „Chrome DevTools“ ir „Firefox Developer Tools“, gali suteikti vertingų įžvalgų apie tinklo šešėliavimo programų našumą. Šie įrankiai gali būti naudojami nustatant kliūtis, tokias kaip per didelis registrų spaudimas, „warp“ divergencija ar atminties prieigos strigtys.
• Įterpkite derinimo išvestį: Įterpkite derinimo išvestį į šešėliavimo programos kodą, kad galėtumėte sekti kintamųjų reikšmes ir gijų vykdymo kelią. Tai gali padėti nustatyti logines klaidas ir netikėtą elgesį. Tačiau būkite atsargūs, kad neįvestumėte per daug derinimo išvesties, nes tai gali neigiamai paveikti našumą.
• Sumažinkite problemos dydį: Sumažinkite problemos dydį, kad būtų lengviau derinti. Pavyzdžiui, jei tinklo šešėliavimo programa apdoroja didelę sceną, pabandykite sumažinti primityvų ar viršūnių skaičių, kad pamatytumėte, ar problema išlieka.
• Testuokite su skirtinga aparatine įranga: Testuokite tinklo šešėliavimo programą su skirtingais GPU, kad nustatytumėte specifines aparatinės įrangos problemas. Kai kurie GPU gali turėti skirtingas našumo charakteristikas arba atskleisti klaidas šešėliavimo programos kode.

Išvados

WebGL tinklo šešėliavimo programų darbo grupių paskirstymo ir GPU gijų organizavimo supratimas yra labai svarbus norint maksimaliai išnaudoti šios galingos funkcijos našumo privalumus. Kruopščiai pasirinkdami darbo grupės dydį, minimizuodami „warp“ divergenciją, efektyviai naudodami bendrąją atmintį ir užtikrindami apkrovos balansavimą, kūrėjai gali rašyti efektyvias tinklo šešėliavimo programas, kurios efektyviai išnaudoja GPU. Tai lemia greitesnį atvaizdavimo laiką, pagerintą kadrų dažnį ir vizualiai įspūdingesnes WebGL programas.

Tinklo šešėliavimo programoms vis plačiau plintant, gilesnis jų veikimo principų supratimas bus būtinas kiekvienam kūrėjui, siekiančiam išplėsti WebGL grafikos ribas. Eksperimentavimas, profiliavimas ir nuolatinis mokymasis yra raktas į šios technologijos įsisavinimą ir viso jos potencialo atskleidimą.

Papildomi ištekliai

• Khronos Group - Tinklo šešėliavimo plėtinio specifikacija: [https://www.khronos.org/](https://www.khronos.org/)
• WebGL pavyzdžiai: [Pateikite nuorodas į viešus WebGL tinklo šešėliavimo programų pavyzdžius ar demonstracijas]
• Kūrėjų forumai: [Nurodykite atitinkamus forumus ar bendruomenes, skirtas WebGL ir grafikos programavimui]