WebGL Compute Shader Dispatch Optimization: Workgroup Size Tuning

Compute shaderi, jaudīga WebGL funkcija, ļauj izstrādātājiem izmantot GPU masīvo paralēlismu vispārēja pielietojuma aprēķiniem (GPGPU) tieši tīmekļa pārlūkprogrammā. Tas paver iespējas paātrināt plašu uzdevumu loku, sākot no attēlu apstrādes un fizikas simulācijām līdz datu analīzei un mašīnmācībai. Tomēr optimālas veiktspējas sasniegšana ar compute shaderiem ir atkarīga no workgroup izmēra izpratnes un rūpīgas regulēšanas. Tas ir kritisks parametrs, kas nosaka, kā aprēķins tiek sadalīts un izpildīts GPU.

Compute Shaderu un Workgroupu Izpratne

Pirms iedziļināties optimizācijas metodēs, noskaidrosim skaidru izpratni par pamatiem:

• Compute Shaderi: Tās ir programmas, kas rakstītas GLSL (OpenGL Shading Language), kas darbojas tieši GPU. Atšķirībā no tradicionālajiem virsotņu vai fragmentu shaderiem, compute shaderi nav saistīti ar renderēšanas līniju un var veikt patvaļīgus aprēķinus.
• Dispatch: Compute shader palaišanas darbību sauc par dispatch. Funkcija gl.dispatchCompute(x, y, z) norāda kopējo workgroupu skaitu, kas izpildīs shaderi. Šie trīs argumenti nosaka dispatch režģa dimensijas.
• Workgroup: Workgroup ir work itemu (jeb pavedienu) kolekcija, kas vienlaikus izpildās vienā apstrādes vienībā GPU. Workgroup nodrošina mehānismu datu koplietošanai un darbību sinhronizācijai grupā.
• Work Item: Viena compute shader izpildes instance workgroup ietvaros. Katram work itemam ir unikāls ID savā workgroup, kas ir pieejams, izmantojot iebūvēto GLSL mainīgo gl_LocalInvocationID.
• Global Invocation ID: Unikālais identifikators katram work item visā dispatch. Tas ir gl_GlobalInvocationID (kopējais ID) un gl_LocalInvocationID (ID workgroup ietvaros) kombinācija.

Attiecības starp šiem jēdzieniem var apkopot šādi: Dispatch palaiž workgroupu režģi, un katra workgroup sastāv no vairākiem work itemiem. Compute shader kods definē darbības, ko veic katrs work item, un GPU izpilda šīs darbības paralēli, izmantojot savu vairāku apstrādes kodolu jaudu.

Piemērs: Iedomājieties, ka apstrādājat lielu attēlu, izmantojot compute shader, lai lietotu filtru. Jūs varat sadalīt attēlu flīzēs, kur katra flīze atbilst workgroup. Katrā workgroup atsevišķi work item varētu apstrādāt atsevišķus pikseļus flīzē. gl_LocalInvocationID pēc tam attēlotu pikseļa pozīciju flīzē, savukārt dispatch izmērs nosaka apstrādāto flīžu (workgroupu) skaitu.

Workgroup Izmēra Regulēšanas Svarīgums

Workgroup izmēra izvēle būtiski ietekmē jūsu compute shaderu veiktspēju. Nepareizi konfigurēts workgroup izmērs var izraisīt:

• Suboptimālu GPU Izmantošanu: Ja workgroup izmērs ir pārāk mazs, GPU apstrādes vienības var tikt nepietiekami izmantotas, kā rezultātā samazinās kopējā veiktspēja.
• Palielinātas Papildu Izmaksas: Ārkārtīgi lieli workgroup var radīt papildu izmaksas, jo palielinās resursu konkurences un sinhronizācijas izmaksas.
• Atmiņas Piekļuves Vājās Vietas: Neefektīvi atmiņas piekļuves modeļi workgroup ietvaros var izraisīt atmiņas piekļuves vājās vietas, palēninot aprēķinu.
• Veiktspējas Mainīgumu: Veiktspēja var ievērojami atšķirties dažādos GPU un draiveros, ja workgroup izmērs nav rūpīgi izvēlēts.

Tāpēc optimāla workgroup izmēra atrašana ir ļoti svarīga, lai maksimāli palielinātu jūsu WebGL compute shaderu veiktspēju. Šis optimālais izmērs ir atkarīgs no aparatūras un darba slodzes, un tāpēc ir nepieciešama eksperimentēšana.

Faktori, Kas Ietekmē Workgroup Izmēru

Vairāki faktori ietekmē optimālo workgroup izmēru dotajam compute shaderam:

• GPU Arhitektūra: Dažādiem GPU ir dažādas arhitektūras, tostarp atšķirīgs apstrādes vienību skaits, atmiņas joslas platums un kešatmiņas izmēri. Optimālais workgroup izmērs bieži atšķirsies dažādu GPU ražotāju (piemēram, AMD, NVIDIA, Intel) un modeļu starpā.
• Shader Sarežģītība: Paša compute shader koda sarežģītība var ietekmēt optimālo workgroup izmēru. Sarežģītākiem shaderiem var būt noderīgi lielāki workgroup, lai labāk paslēptu atmiņas latentumu.
• Atmiņas Piekļuves Modeļi: Veids, kādā compute shader piekļūst atmiņai, spēlē nozīmīgu lomu. Apvienotie atmiņas piekļuves modeļi (kur work itemi workgroup ietvaros piekļūst blakus esošām atmiņas vietām) parasti nodrošina labāku veiktspēju.
• Datu Atkarības: Ja work itemiem workgroup ietvaros ir jākoplieto dati vai jāsaskaņo savas darbības, tas var radīt papildu izmaksas, kas ietekmē optimālo workgroup izmēru. Pārmērīga sinhronizācija var padarīt mazākus workgroup efektīvākus.
• WebGL Limiti: WebGL nosaka ierobežojumus maksimālajam workgroup izmēram. Varat pieprasīt šos ierobežojumus, izmantojot gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS) un gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_COUNT).

Workgroup Izmēra Regulēšanas Stratēģijas

Ņemot vērā šo faktoru sarežģītību, ir būtiska sistemātiska pieeja workgroup izmēra regulēšanai. Šeit ir dažas stratēģijas, ko varat izmantot:

1. Sāciet ar Etalonu Testēšanu

Jebkuru optimizācijas pasākumu stūrakmens ir etalonu testēšana. Jums ir nepieciešams uzticams veids, kā izmērīt sava compute shader veiktspēju ar dažādiem workgroup izmēriem. Tam ir nepieciešams izveidot testēšanas vidi, kurā varat atkārtoti palaist savu compute shader ar dažādiem workgroup izmēriem un izmērīt izpildes laiku. Vienkārša pieeja ir izmantot performance.now(), lai izmērītu laiku pirms un pēc gl.dispatchCompute() izsaukuma.

Piemērs:

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

gl.useProgram(computeProgram);
// Iestatiet uniformas un tekstūras

gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
gl.finish(); // Nodrošiniet pabeigšanu pirms laika

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); // Nodrošiniet, ka rakstīšana ir redzama
    gl.finish();
}

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

Galvenie apsvērumi etalonu testēšanai:

• Iesildīšanās: Pirms mērījumu sākšanas dažas reizes palaidiet compute shader, lai ļautu GPU iesildīties un izvairīties no sākotnējām veiktspējas svārstībām.
• Vairākas Iterācijas: Vairākas reizes palaidiet compute shader un vidēji ņemiet izpildes laikus, lai samazinātu trokšņa un mērījumu kļūdu ietekmi.
• Sinhronizācija: Izmantojiet gl.memoryBarrier() un gl.finish(), lai nodrošinātu, ka compute shader ir pabeidzis izpildi un ka visa atmiņas rakstīšana ir redzama pirms izpildes laika mērīšanas. Bez tiem ziņotais laiks var precīzi neatspoguļot faktisko aprēķinu laiku.
• Atkārtojamība: Nodrošiniet, ka etalonu testēšanas vide ir konsekventa dažādos palaišanas reizēs, lai samazinātu rezultātu mainīgumu.

2. Sistemātiska Workgroup Izmēru Izpēte

Kad jums ir etalonu testēšanas iestatījums, varat sākt izpētīt dažādus workgroup izmērus. Labs sākumpunkts ir izmēģināt 2 pakāpes katrai workgroup dimensijai (piemēram, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, ...). Ir svarīgi ņemt vērā arī WebGL noteiktos ierobežojumus.

Piemērs:

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)) {
              //Iestatiet x, y, z kā savu workgroup izmēru un veiciet etalonu testēšanu.
            }
        }
    }
}

Apsveriet šos punktus:

• Vietējās Atmiņas Izmantošana: Ja jūsu compute shader izmanto ievērojamu vietējās atmiņas apjomu (koplietojama atmiņa workgroup ietvaros), iespējams, būs jāsamazina workgroup izmērs, lai nepārsniegtu pieejamo vietējo atmiņu.
• Darba Slodzes Raksturlielumi: Jūsu darba slodzes raksturs var ietekmēt arī optimālo workgroup izmēru. Piemēram, ja jūsu darba slodzē ir daudz zarošanas vai nosacījumu izpildes, mazāki workgroup varētu būt efektīvāki.
• Kopējais Work Itemu Skaits: Nodrošiniet, lai kopējais work itemu skaits (gl.dispatchCompute(x, y, z) * workgroupSizeX * workgroupSizeY * workgroupSizeZ) būtu pietiekams, lai pilnībā izmantotu GPU. Pārāk maza work itemu skaita dispatch var izraisīt nepietiekamu izmantošanu.

3. Analizējiet Atmiņas Piekļuves Modeļus

Kā minēts iepriekš, atmiņas piekļuves modeļiem ir izšķiroša nozīme veiktspējā. Ideālā gadījumā work itemiem workgroup ietvaros jāpiekļūst blakus esošām atmiņas vietām, lai maksimāli palielinātu atmiņas joslas platumu. To sauc par apvienotu atmiņas piekļuvi.

Piemērs:

Apsveriet scenāriju, kurā apstrādājat 2D attēlu. Ja katrs work item ir atbildīgs par viena pikseļa apstrādi, workgroup, kas sakārtots 2D režģī (piemēram, 8x8) un piekļūst pikseļiem rindas prioritārā secībā, demonstrēs apvienotu atmiņas piekļuvi. Turpretim pikseļu piekļuve kolonnas prioritārā secībā izraisītu pakāpenisku atmiņas piekļuvi, kas ir mazāk efektīva.

Metodes Atmiņas Piekļuves Uzlabošanai:

• Pārkārtojiet Datu Struktūras: Pārkārtojiet savas datu struktūras, lai veicinātu apvienotu atmiņas piekļuvi.
• Izmantojiet Vietējo Atmiņu: Kopējiet datus vietējā atmiņā (koplietojama atmiņa workgroup ietvaros) un veiciet aprēķinus vietējā kopijā. Tas var ievērojami samazināt globālās atmiņas piekļuves skaitu.
• Optimizējiet Soli: Ja pakāpeniska atmiņas piekļuve nav novēršama, mēģiniet samazināt soli.

4. Samaziniet Sinhronizācijas Papildu Izmaksas

Sinhronizācijas mehānismi, piemēram, barrier() un atomiskās operācijas, ir nepieciešami, lai koordinētu work itemu darbības workgroup ietvaros. Tomēr pārmērīga sinhronizācija var radīt ievērojamas papildu izmaksas un samazināt veiktspēju.

Metodes Sinhronizācijas Papildu Izmaksu Samazināšanai:

• Samaziniet Atkarības: Pārstrukturējiet savu compute shader kodu, lai samazinātu datu atkarības starp work itemiem.
• Izmantojiet Viļņu Līmeņa Operācijas: Daži GPU atbalsta viļņu līmeņa operācijas (pazīstamas arī kā apakšgrupu operācijas), kas ļauj work itemiem viļņa ietvaros (aparatūras definēta work itemu grupa) koplietot datus bez tiešas sinhronizācijas.
• Rūpīga Atomisko Operāciju Izmantošana: Atomiskās operācijas nodrošina veidu, kā veikt atomiskus atjauninājumus koplietotā atmiņā. Tomēr tās var būt dārgas, īpaši, ja ir konkurence par vienu un to pašu atmiņas vietu. Apsveriet alternatīvas pieejas, piemēram, izmantojiet vietējo atmiņu, lai uzkrātu rezultātus, un pēc tam workgroup beigās veiciet vienu atomisku atjauninājumu.

5. Adaptīva Workgroup Izmēra Regulēšana

Optimālais workgroup izmērs var atšķirties atkarībā no ievades datiem un pašreizējās GPU slodzes. Dažos gadījumos var būt izdevīgi dinamiski pielāgot workgroup izmēru, pamatojoties uz šiem faktoriem. To sauc par adaptīvu workgroup izmēra regulēšanu.

Piemērs:

Ja apstrādājat dažāda izmēra attēlus, varat pielāgot workgroup izmēru, lai nodrošinātu, ka dispatch workgroupu skaits ir proporcionāls attēla izmēram. Alternatīvi, varat uzraudzīt GPU slodzi un samazināt workgroup izmēru, ja GPU jau ir ļoti noslogots.

Īstenošanas Apsvērumi:

• Papildu Izmaksas: Adaptīva workgroup izmēra regulēšana rada papildu izmaksas, jo ir jāmēra veiktspēja un dinamiski jāpielāgo workgroup izmērs. Šīs papildu izmaksas ir jāsalīdzina ar iespējamiem veiktspējas uzlabojumiem.
• Heiristikas: Heiristiku izvēle workgroup izmēra pielāgošanai var ievērojami ietekmēt veiktspēju. Ir nepieciešama rūpīga eksperimentēšana, lai atrastu labākās heiristikas jūsu konkrētajai darba slodzei.

Praktiski Piemēri un Gadījumu Izpētes

Apskatīsim dažus praktiskus piemērus tam, kā workgroup izmēra regulēšana var ietekmēt veiktspēju reālās situācijās:

1. piemērs: Attēlu Filtrēšana

Apsveriet compute shader, kas attēlam piemēro izplūšanas filtru. Vienkārša pieeja varētu ietvert maza workgroup izmēra (piemēram, 1x1) izmantošanu un katram work item apstrādi viena pikseļa apstrādi. Tomēr šī pieeja ir ļoti neefektīva apvienotas atmiņas piekļuves trūkuma dēļ.

Palielinot workgroup izmēru līdz 8x8 vai 16x16 un sakārtojot workgroup 2D režģī, kas sakrīt ar attēla pikseļiem, mēs varam panākt apvienotu atmiņas piekļuvi un ievērojami uzlabot veiktspēju. Turklāt attiecīgās pikseļu apkārtnes kopēšana koplietojamā vietējā atmiņā var paātrināt filtrēšanas darbību, samazinot liekas globālās atmiņas piekļuves.

2. piemērs: Daļiņu Simulācija

Daļiņu simulācijā compute shader bieži tiek izmantots, lai atjauninātu katras daļiņas pozīciju un ātrumu. Optimālais workgroup izmērs būs atkarīgs no daļiņu skaita un atjaunināšanas loģikas sarežģītības. Ja atjaunināšanas loģika ir salīdzinoši vienkārša, var izmantot lielāku workgroup izmēru, lai paralēli apstrādātu vairāk daļiņu. Tomēr, ja atjaunināšanas loģikā ir daudz zarošanas vai nosacījumu izpildes, mazāki workgroup varētu būt efektīvāki.

Turklāt, ja daļiņas mijiedarbojas viena ar otru (piemēram, sadursmes noteikšanas vai spēka lauku dēļ), var būt nepieciešami sinhronizācijas mehānismi, lai nodrošinātu, ka daļiņu atjauninājumi tiek veikti pareizi. Šo sinhronizācijas mehānismu papildu izmaksas ir jāņem vērā, izvēloties workgroup izmēru.

Gadījumu Izpēte: WebGL Staru Izsekotāja Optimizācija

Projektu komanda, kas strādāja pie WebGL bāzēta staru izsekotāja Berlīnē, sākotnēji redzēja sliktu veiktspēju. Viņu renderēšanas līnija balstījās uz compute shader, lai aprēķinātu katra pikseļa krāsu, pamatojoties uz staru krustojumiem. Pēc profilēšanas viņi atklāja, ka workgroup izmērs ir nozīmīgs vājais punkts. Viņi sāka ar workgroup izmēru (4, 4, 1), kas radīja daudzus mazus workgroup un nepietiekami izmantotus GPU resursus.

Pēc tam viņi sistemātiski eksperimentēja ar dažādiem workgroup izmēriem. Viņi atklāja, ka workgroup izmērs (8, 8, 1) ievērojami uzlaboja veiktspēju NVIDIA GPU, bet radīja problēmas dažos AMD GPU, jo tika pārsniegti vietējās atmiņas ierobežojumi. Lai to atrisinātu, viņi ieviesa workgroup izmēra atlasi, pamatojoties uz noteikto GPU ražotāju. Galīgajā ieviešanā tika izmantots (8, 8, 1) NVIDIA un (4, 4, 1) AMD. Viņi arī optimizēja savus staru objektu krustojumu testus un koplietojamās atmiņas izmantošanu darba grupās, kas palīdzēja padarīt staru izsekotāju izmantojamu pārlūkprogrammā. Tas ievērojami uzlaboja renderēšanas laiku un padarīja to konsekventu dažādos GPU modeļos.

Labākā Prakse un Ieteikumi

Šeit ir daži ieteikumi par workgroup izmēra regulēšanu WebGL compute shaderos:

• Sāciet ar Etalonu Testēšanu: Vienmēr sāciet, izveidojot etalonu testēšanas iestatījumu, lai izmērītu sava compute shader veiktspēju ar dažādiem workgroup izmēriem.
• Izprotiet WebGL Limitus: Esiet informēti par WebGL noteiktajiem ierobežojumiem maksimālajam workgroup izmēram un kopējam dispatch work itemu skaitam.
• Apsveriet GPU Arhitektūru: Izvēloties workgroup izmēru, ņemiet vērā mērķa GPU arhitektūru.
• Analizējiet Atmiņas Piekļuves Modeļus: Tiecieties pēc apvienotiem atmiņas piekļuves modeļiem, lai maksimāli palielinātu atmiņas joslas platumu.
• Samaziniet Sinhronizācijas Papildu Izmaksas: Samaziniet datu atkarības starp work itemiem, lai samazinātu sinhronizācijas nepieciešamību.
• Izmantojiet Vietējo Atmiņu Gudri: Izmantojiet vietējo atmiņu, lai samazinātu globālās atmiņas piekļuves skaitu.
• Eksperimentējiet Sistemātiski: Sistemātiski izpētiet dažādus workgroup izmērus un izmēriet to ietekmi uz veiktspēju.
• Profilējiet Savu Kodu: Izmantojiet profilēšanas rīkus, lai identificētu veiktspējas vājās vietas un optimizētu savu compute shader kodu.
• Testējiet Vairākās Ierīcēs: Testējiet savu compute shader dažādās ierīcēs, lai nodrošinātu, ka tas darbojas labi dažādos GPU un draiveros.
• Apsveriet Adaptīvu Regulēšanu: Izpētiet iespēju dinamiski pielāgot workgroup izmēru, pamatojoties uz ievades datiem un GPU slodzi.
• Dokumentējiet Savus Atklājumus: Dokumentējiet workgroup izmērus, kurus esat testējis, un veiktspējas rezultātus, kurus esat ieguvis. Tas palīdzēs jums nākotnē pieņemt pārdomātus lēmumus par workgroup izmēra regulēšanu.

Secinājums

Workgroup izmēra regulēšana ir būtisks aspekts, lai optimizētu WebGL compute shader veiktspēju. Izprotot faktorus, kas ietekmē optimālo workgroup izmēru, un izmantojot sistemātisku pieeju regulēšanai, jūs varat atraisīt pilnu GPU potenciālu un panākt ievērojamus veiktspējas ieguvumus savām skaitļošanas ziņā intensīvajām tīmekļa lietojumprogrammām.

Atcerieties, ka optimālais workgroup izmērs ir ļoti atkarīgs no konkrētās darba slodzes, mērķa GPU arhitektūras un jūsu compute shader atmiņas piekļuves modeļiem. Tāpēc rūpīga eksperimentēšana un profilēšana ir būtiska, lai atrastu labāko workgroup izmēru jūsu lietojumprogrammai. Ievērojot labāko praksi un ieteikumus, kas izklāstīti šajā rakstā, jūs varat maksimāli palielināt savu WebGL compute shader veiktspēju un nodrošināt vienmērīgāku un atsaucīgāku lietotāja pieredzi.

Turpinot izpētīt WebGL compute shader pasauli, atcerieties, ka metodes, kas šeit apspriestas, nav tikai teorētiski jēdzieni. Tie ir praktiski rīki, kurus varat izmantot, lai atrisinātu reālās pasaules problēmas un izveidotu novatoriskas tīmekļa lietojumprogrammas. Tāpēc ienirstiet, eksperimentējiet un atklājiet optimizētu compute shader jaudu!