WebGL Compute Shader Dispečerio Optimizavimas: Darbo Grupės Dydžio Derinimas

Compute shader'iai, galinga WebGL funkcija, leidžia kūrėjams panaudoti didžiulį GPU paralelizmą bendrosios paskirties skaičiavimams (GPGPU) tiesiogiai interneto naršyklėje. Tai atveria galimybes pagreitinti platų užduočių spektrą, nuo vaizdų apdorojimo ir fizikos modeliavimo iki duomenų analizės ir mašininio mokymosi. Tačiau optimalaus našumo su compute shader'iais pasiekimas priklauso nuo darbo grupės dydžio supratimo ir kruopštaus derinimo – tai kritinis parametras, nurodantis, kaip skaičiavimas yra padalijamas ir vykdomas GPU.

Compute Shader'ių ir Darbo Grupių Supratimas

Prieš pasinerdami į optimizavimo metodus, susikurkime aiškų pagrindų supratimą:

• Compute Shader'iai: Tai yra programos, parašytos GLSL (OpenGL Shading Language) kalba, kurios veikia tiesiogiai GPU. Skirtingai nuo tradicinių viršūnių arba fragmentų shader'ių, compute shader'iai nėra susieti su atvaizdavimo konvejeriu ir gali atlikti savavališkus skaičiavimus.
• Dispečeris: Compute shader'io paleidimas vadinamas dispečeriu. Funkcija gl.dispatchCompute(x, y, z) nurodo bendrą darbo grupių skaičių, kurios vykdys shader'į. Šie trys argumentai apibrėžia dispečerio tinklelio matmenis.
• Darbo Grupė: Darbo grupė yra darbo elementų (taip pat žinomų kaip gijos) rinkinys, kuris vienu metu vykdomas viename apdorojimo bloke GPU. Darbo grupės suteikia mechanizmą dalintis duomenimis ir sinchronizuoti operacijas grupėje.
• Darbo Elementas: Vienas compute shader'io vykdymo egzempliorius darbo grupėje. Kiekvienas darbo elementas turi unikalų ID savo darbo grupėje, pasiekiamą per įmontuotą GLSL kintamąjį gl_LocalInvocationID.
• Globalus Iškvietimo ID: Unikalus identifikatorius kiekvienam darbo elementui visame dispečeryje. Tai yra gl_GlobalInvocationID (bendras ID) ir gl_LocalInvocationID (ID darbo grupėje) derinys.

Ryšys tarp šių sąvokų gali būti apibendrintas taip: Dispečeris paleidžia darbo grupių tinklelį, o kiekviena darbo grupė susideda iš kelių darbo elementų. Compute shader'io kodas apibrėžia operacijas, atliekamas kiekvieno darbo elemento, o GPU vykdo šias operacijas lygiagrečiai, išnaudodamas savo daugybę apdorojimo branduolių.

Pavyzdys: Įsivaizduokite, kad apdorojate didelį vaizdą naudodami compute shader'į, kad pritaikytumėte filtrą. Galite padalinti vaizdą į plyteles, kur kiekviena plytelė atitinka darbo grupę. Kiekvienoje darbo grupėje atskiri darbo elementai galėtų apdoroti atskirus pikselius plytelėje. gl_LocalInvocationID tada atspindėtų pikselio poziciją plytelėje, o dispečerio dydis nustatytų apdorotų plytelių (darbo grupių) skaičių.

Darbo Grupės Dydžio Derinimo Svarba

Darbo grupės dydžio pasirinkimas turi didelės įtakos jūsų compute shader'ių našumui. Neteisingai sukonfigūruotas darbo grupės dydis gali sukelti:

• Suboptimalų GPU Išnaudojimą: Jei darbo grupės dydis yra per mažas, GPU apdorojimo blokai gali būti nepanaudoti, todėl sumažės bendras našumas.
• Padidėjusias Sąnaudas: Itin didelės darbo grupės gali sukelti sąnaudas dėl padidėjusio išteklių varžymosi ir sinchronizavimo išlaidų.
• Atminties Prieigos Siaurąsias Vietas: Neefektyvūs atminties prieigos modeliai darbo grupėje gali sukelti atminties prieigos siaurąsias vietas, sulėtinančias skaičiavimą.
• Našumo Kintamumą: Našumas gali labai skirtis tarp skirtingų GPU ir tvarkyklių, jei darbo grupės dydis nėra kruopščiai parinktas.

Todėl optimalaus darbo grupės dydžio radimas yra labai svarbus norint maksimaliai padidinti jūsų WebGL compute shader'ių našumą. Šis optimalus dydis priklauso nuo aparatūros ir darbo krūvio, todėl reikia eksperimentuoti.

Faktoriai, Darantiys Įtaką Darbo Grupės Dydžiui

Keli veiksniai turi įtakos optimaliam darbo grupės dydžiui konkrečiam compute shader'iui:

• GPU Architektūra: Skirtingi GPU turi skirtingas architektūras, įskaitant skirtingą apdorojimo blokų skaičių, atminties pralaidumą ir talpyklos dydžius. Optimalus darbo grupės dydis dažnai skirsis tarp skirtingų GPU pardavėjų (pvz., AMD, NVIDIA, Intel) ir modelių.
• Shader'io Sudėtingumas: Paties compute shader'io kodo sudėtingumas gali turėti įtakos optimaliam darbo grupės dydžiui. Sudėtingesni shader'iai gali gauti naudos iš didesnių darbo grupių, kad geriau paslėptų atminties delsą.
• Atminties Prieigos Modeliai: Būdas, kuriuo compute shader'is pasiekia atmintį, vaidina svarbų vaidmenį. Sujungti atminties prieigos modeliai (kai darbo elementai darbo grupėje pasiekia gretimas atminties vietas) paprastai lemia geresnį našumą.
• Duomenų Priklausomybės: Jei darbo elementai darbo grupėje turi dalytis duomenimis arba sinchronizuoti savo operacijas, tai gali sukelti sąnaudas, kurios turi įtakos optimaliam darbo grupės dydžiui. Pernelyg didelis sinchronizavimas gali pagerinti mažesnių darbo grupių našumą.
• WebGL Ribos: WebGL nustato didžiausio darbo grupės dydžio ribas. Galite užklausti šias ribas naudodami gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS) ir gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_COUNT).

Darbo Grupės Dydžio Derinimo Strategijos

Atsižvelgiant į šių veiksnių sudėtingumą, būtinas sistemingas požiūris į darbo grupės dydžio derinimą. Štai keletas strategijų, kurias galite panaudoti:

1. Pradėkite nuo Etaloninio Testavimo

Bet kokios optimizavimo pastangos kertinis akmuo yra etaloninis testavimas. Jums reikia patikimo būdo išmatuoti savo compute shader'io našumą su skirtingais darbo grupės dydžiais. Tam reikia sukurti testavimo aplinką, kurioje galite pakartotinai paleisti savo compute shader'į su skirtingais darbo grupės dydžiais ir išmatuoti vykdymo laiką. Paprastas būdas yra naudoti performance.now(), kad išmatuotumėte laiką prieš ir po gl.dispatchCompute() iškvietimo.

Pavyzdys:

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

gl.useProgram(computeProgram);
// Nustatyti vienodus kintamuosius ir tekstūras

gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
gl.finish(); // Užtikrinti užbaigimą prieš laiką

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); // Užtikrinti, kad įrašai būtų matomi
    gl.finish();
}

const endTime = performance.now();
const elapsedTime = (endTime - startTime) / numIterations;
console.log(`Darbo grupės dydis (${workgroupSizeX}, ${workgroupSizeY}, ${workgroupSizeZ}): ${elapsedTime.toFixed(2)} ms`);

Pagrindiniai etaloninio testavimo aspektai:

• Apšilimas: Kelis kartus paleiskite compute shader'į prieš pradėdami matavimus, kad GPU apšiltų ir išvengtumėte pradinių našumo svyravimų.
• Keli Pakartojimai: Kelis kartus paleiskite compute shader'į ir apskaičiuokite vykdymo laikų vidurkį, kad sumažintumėte triukšmo ir matavimo klaidų poveikį.
• Sinchronizavimas: Naudokite gl.memoryBarrier() ir gl.finish(), kad įsitikintumėte, jog compute shader'is baigė vykdymą ir kad visi atminties įrašai yra matomi prieš matuojant vykdymo laiką. Be jų praneštas laikas gali tiksliai neatspindėti faktinio skaičiavimo laiko.
• Atkuriamumas: Užtikrinkite, kad etaloninio testavimo aplinka būtų nuosekli tarp skirtingų paleidimų, kad sumažintumėte rezultatų kintamumą.

2. Sistemingas Darbo Grupės Dydžių Tyrinėjimas

Kai turėsite etaloninio testavimo sąranką, galite pradėti tyrinėti skirtingus darbo grupės dydžius. Gera pradžia yra išbandyti 2 laipsnius kiekvienam darbo grupės matmeniui (pvz., 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, ...). Taip pat svarbu atsižvelgti į WebGL nustatytas ribas.

Pavyzdys:

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)) {
              //Nustatykite x, y, z kaip savo darbo grupės dydį ir atlikite etaloninį testavimą.
            }
        }
    }
}

Apsvarstykite šiuos dalykus:

• Vietinės Atminties Naudojimas: Jei jūsų compute shader'is naudoja didelius vietinės atminties kiekius (bendrą atmintį darbo grupėje), gali tekti sumažinti darbo grupės dydį, kad neviršytumėte turimos vietinės atminties.
• Darbo Krūvio Charakteristikos: Jūsų darbo krūvio pobūdis taip pat gali turėti įtakos optimaliam darbo grupės dydžiui. Pavyzdžiui, jei jūsų darbo krūvis apima daug šakojimosi arba sąlyginio vykdymo, mažesnės darbo grupės gali būti efektyvesnės.
• Bendras Darbo Elementų Skaičius: Užtikrinkite, kad bendras darbo elementų skaičius (gl.dispatchCompute(x, y, z) * workgroupSizeX * workgroupSizeY * workgroupSizeZ) būtų pakankamas, kad būtų visiškai išnaudotas GPU. Per mažai dispečerinių darbo elementų gali lemti nepakankamą išnaudojimą.

3. Analizuokite Atminties Prieigos Modelius

Kaip minėta anksčiau, atminties prieigos modeliai vaidina lemiamą vaidmenį našumui. Idealiu atveju darbo elementai darbo grupėje turėtų pasiekti gretimas atminties vietas, kad maksimaliai padidintų atminties pralaidumą. Tai žinoma kaip sujungta atminties prieiga.

Pavyzdys:

Įsivaizduokite scenarijų, kai apdorojate 2D vaizdą. Jei kiekvienas darbo elementas yra atsakingas už vieno pikselio apdorojimą, darbo grupė, išdėstyta 2D tinklelyje (pvz., 8x8) ir pasiekianti pikselius eilės tvarka, parodys sujungtą atminties prieigą. Priešingai, pikselių pasiekimas stulpelio tvarka lemtų žingsniuotą atminties prieigą, kuri yra mažiau efektyvi.

Atminties Prieigos Gerinimo Metodai:

• Pertvarkykite Duomenų Struktūras: Pertvarkykite savo duomenų struktūras, kad paskatintumėte sujungtą atminties prieigą.
• Naudokite Vietinę Atmintį: Nukopijuokite duomenis į vietinę atmintį (bendrą atmintį darbo grupėje) ir atlikite skaičiavimus su vietine kopija. Tai gali žymiai sumažinti bendrą atminties prieigų skaičių.
• Optimizuokite Žingsnį: Jei žingsniuota atminties prieiga yra neišvengiama, pabandykite sumažinti žingsnį.

4. Sumažinkite Sinchronizavimo Sąnaudas

Sinchronizavimo mechanizmai, tokie kaip barrier() ir atominės operacijos, yra būtini norint koordinuoti darbo elementų veiksmus darbo grupėje. Tačiau per didelis sinchronizavimas gali sukelti didelių sąnaudų ir sumažinti našumą.

Sinchronizavimo Sąnaudų Mažinimo Metodai:

• Sumažinkite Priklausomybes: Pertvarkykite savo compute shader'io kodą, kad sumažintumėte duomenų priklausomybes tarp darbo elementų.
• Naudokite Bangos Lygmens Operacijas: Kai kurie GPU palaiko bangos lygmens operacijas (taip pat žinomas kaip pogrupių operacijos), kurios leidžia darbo elementams bangoje (aparatūros apibrėžta darbo elementų grupė) dalytis duomenimis be aiškaus sinchronizavimo.
• Atsargus Atoninių Operacijų Naudojimas: Atominės operacijos suteikia būdą atlikti atominius atnaujinimus bendrai atminčiai. Tačiau jos gali būti brangios, ypač kai konkuruojama dėl tos pačios atminties vietos. Apsvarstykite alternatyvius metodus, tokius kaip vietinės atminties naudojimas rezultatams kaupti ir tada atlikti vieną atominį atnaujinimą darbo grupės pabaigoje.

5. Adaptacinis Darbo Grupės Dydžio Derinimas

Optimalus darbo grupės dydis gali skirtis priklausomai nuo įvesties duomenų ir esamo GPU krūvio. Kai kuriais atvejais gali būti naudinga dinamiškai reguliuoti darbo grupės dydį, atsižvelgiant į šiuos veiksnius. Tai vadinama adaptaciniu darbo grupės dydžio derinimu.

Pavyzdys:

Jei apdorojate skirtingų dydžių vaizdus, galite reguliuoti darbo grupės dydį, kad užtikrintumėte, jog dispečerinių darbo grupių skaičius būtų proporcingas vaizdo dydžiui. Arba galite stebėti GPU apkrovą ir sumažinti darbo grupės dydį, jei GPU jau yra stipriai apkrautas.

Įgyvendinimo Aspektai:

• Sąnaudos: Adaptacinis darbo grupės dydžio derinimas įveda sąnaudas dėl poreikio matuoti našumą ir dinamiškai reguliuoti darbo grupės dydį. Šios sąnaudos turi būti įvertintos atsižvelgiant į galimą našumo padidėjimą.
• Heuristika: Heuristikos pasirinkimas darbo grupės dydžiui reguliuoti gali žymiai paveikti našumą. Norint rasti geriausią heuristiką jūsų konkrečiam darbo krūviui, reikia atlikti kruopščius eksperimentus.

Praktiniai Pavyzdžiai ir Atvejo Analizės

Pažvelkime į keletą praktinių pavyzdžių, kaip darbo grupės dydžio derinimas gali paveikti našumą realiose situacijose:

1 pavyzdys: Vaizdo Filtravimas

Įsivaizduokite compute shader'į, kuris vaizdui pritaiko suliejimo filtrą. Naivus požiūris gali būti mažo darbo grupės dydžio (pvz., 1x1) naudojimas ir kiekvienam darbo elementui apdoroti vieną pikselį. Tačiau šis požiūris yra labai neefektyvus dėl sujungtos atminties prieigos trūkumo.

Padidinant darbo grupės dydį iki 8x8 arba 16x16 ir išdėstant darbo grupę 2D tinklelyje, kuris sutampa su vaizdo pikseliais, galime pasiekti sujungtą atminties prieigą ir žymiai pagerinti našumą. Be to, nukopijavus atitinkamą pikselių kaimynystę į bendrą vietinę atmintį, galima pagreitinti filtravimo operaciją sumažinant nereikalingus bendros atminties prieigos atvejus.

2 pavyzdys: Dalelių Modeliavimas

Dalelių modeliavime compute shader'is dažnai naudojamas kiekvienos dalelės padėčiai ir greičiui atnaujinti. Optimalus darbo grupės dydis priklausys nuo dalelių skaičiaus ir atnaujinimo logikos sudėtingumo. Jei atnaujinimo logika yra palyginti paprasta, galima naudoti didesnį darbo grupės dydį, kad būtų galima apdoroti daugiau dalelių lygiagrečiai. Tačiau, jei atnaujinimo logika apima daug šakojimosi arba sąlyginio vykdymo, mažesnės darbo grupės gali būti efektyvesnės.

Be to, jei dalelės sąveikauja tarpusavyje (pvz., per susidūrimo aptikimą arba jėgos laukus), gali prireikti sinchronizavimo mechanizmų, kad būtų užtikrinta, jog dalelių atnaujinimai būtų atlikti teisingai. Šių sinchronizavimo mechanizmų sąnaudos turi būti atsižvelgtos renkantis darbo grupės dydį.

Atvejo Analizė: WebGL Spindulio Seklio Optimizavimas

Projekto komanda, dirbanti su WebGL pagrindu sukurtu spindulio sekliu Berlyne, iš pradžių pastebėjo prastą našumą. Jų atvaizdavimo konvejerio pagrindas labai priklausė nuo compute shader'io, kad apskaičiuotų kiekvieno pikselio spalvą pagal spindulių sankirtas. Profiliavę jie nustatė, kad darbo grupės dydis yra reikšminga kliūtis. Jie pradėjo nuo (4, 4, 1) darbo grupės dydžio, kuris lėmė daugybę mažų darbo grupių ir nepanaudotus GPU išteklius.

Tada jie sistemingai eksperimentavo su skirtingais darbo grupės dydžiais. Jie nustatė, kad (8, 8, 1) darbo grupės dydis žymiai pagerino našumą NVIDIA GPU, bet sukėlė problemų kai kuriuose AMD GPU dėl vietinės atminties limitų viršijimo. Norėdami tai išspręsti, jie įdiegė darbo grupės dydžio pasirinkimą pagal aptiktą GPU pardavėją. Galutinėje implementacijoje NVIDIA buvo naudojamas (8, 8, 1), o AMD – (4, 4, 1). Jie taip pat optimizavo savo spindulių-objektų sankirtos testus ir bendrą atminties naudojimą darbo grupėse, o tai padėjo padaryti spindulio sekiklį tinkamą naudoti naršyklėje. Tai smarkiai pagerino atvaizdavimo laiką ir taip pat padarė jį nuoseklų tarp skirtingų GPU modelių.

Geriausia Praktika ir Rekomendacijos

Štai keletas geriausių praktikų ir rekomendacijų dėl darbo grupės dydžio derinimo WebGL compute shader'iuose:

• Pradėkite nuo Etaloninio Testavimo: Visada pradėkite sukurdami etaloninio testavimo sąranką, kad išmatuotumėte savo compute shader'io našumą su skirtingais darbo grupės dydžiais.
• Supraskite WebGL Ribas: Žinokite WebGL nustatytas ribas didžiausiam darbo grupės dydžiui ir bendram darbo elementų skaičiui, kuriuos galima dispečerizuoti.
• Atsižvelkite į GPU Architektūrą: Renkantis darbo grupės dydį, atsižvelkite į tikslinio GPU architektūrą.
• Analizuokite Atminties Prieigos Modelius: Siekite sujungtų atminties prieigos modelių, kad maksimaliai padidintumėte atminties pralaidumą.
• Sumažinkite Sinchronizavimo Sąnaudas: Sumažinkite duomenų priklausomybes tarp darbo elementų, kad sumažintumėte sinchronizavimo poreikį.
• Išmintingai Naudokite Vietinę Atmintį: Naudokite vietinę atmintį, kad sumažintumėte bendros atminties prieigų skaičių.
• Sistemingai Eksperimentuokite: Sistemingai tyrinėkite skirtingus darbo grupės dydžius ir išmatuokite jų poveikį našumui.
• Profilizuokite Savo Kodą: Naudokite profiliavimo įrankius, kad nustatytumėte našumo kliūtis ir optimizuotumėte savo compute shader'io kodą.
• Testuokite Keliuose Įrenginiuose: Testuokite savo compute shader'į įvairiuose įrenginiuose, kad užtikrintumėte, jog jis gerai veikia su skirtingais GPU ir tvarkyklėmis.
• Apsvarstykite Adaptacinį Derinimą: Ištirkite galimybę dinamiškai reguliuoti darbo grupės dydį, atsižvelgiant į įvesties duomenis ir GPU apkrovą.
• Dokumentuokite Savo Išvadas: Dokumentuokite darbo grupės dydžius, kuriuos išbandėte, ir gautus našumo rezultatus. Tai padės jums priimti pagrįstus sprendimus dėl darbo grupės dydžio derinimo ateityje.

Išvada

Darbo grupės dydžio derinimas yra esminis WebGL compute shader'ių optimizavimo našumui aspektas. Suprasdami veiksnius, turinčius įtakos optimaliam darbo grupės dydžiui, ir taikydami sistemingą požiūrį į derinimą, galite atskleisti visą GPU potencialą ir pasiekti reikšmingą našumo padidėjimą savo skaičiavimų intensyvioms žiniatinklio programoms.

Atminkite, kad optimalus darbo grupės dydis labai priklauso nuo konkretaus darbo krūvio, tikslinio GPU architektūros ir jūsų compute shader'io atminties prieigos modelių. Todėl kruopštus eksperimentavimas ir profiliavimas yra būtini norint rasti geriausią darbo grupės dydį jūsų programai. Vadovaudamiesi šiame straipsnyje aprašytomis geriausiomis praktikomis ir rekomendacijomis, galite maksimaliai padidinti savo WebGL compute shader'ių našumą ir užtikrinti sklandesnę, greitesnę vartotojo patirtį.

Toliau tyrinėdami WebGL compute shader'ių pasaulį, atminkite, kad čia aptarti metodai nėra tik teorinės sąvokos. Tai praktiniai įrankiai, kuriuos galite naudoti realioms problemoms spręsti ir kurti novatoriškas žiniatinklio programas. Taigi, pasinerkite, eksperimentuokite ir atraskite optimizuotų compute shader'ių galią!