WebGL staru izsekošanas paātrināšanas struktūra: Telpisko datu organizācija globālām 3D lietojumprogrammām

Staru izsekošana ir jaudīga renderēšanas tehnika, kas simulē gaismas uzvedību reālajā pasaulē. Tā rada fotoreālistiskus attēlus, izsekojot gaismas staru ceļu caur ainu. Lai gan staru izsekošana piedāvā izcilu vizuālo kvalitāti, tā ir skaitļošanas ziņā intensīva. Lai sasniegtu reāllaika vai interaktīvu kadru nomaiņas ātrumu, īpaši pārlūkprogrammu WebGL lietojumprogrammās, ir nepieciešamas paātrināšanas struktūras. Šis raksts pēta fundamentālos konceptus par paātrināšanas struktūrām, ko izmanto WebGL staru izsekošanā, koncentrējoties uz telpisko datu organizāciju un tās ietekmi uz veiktspēju.

Paātrināšanas struktūru nepieciešamība

Bez paātrināšanas struktūrām staru izsekošana ietver katra stara krustošanu ar katru objektu ainā. Šī rupjās varas pieeja katram staram rada O(n) sarežģītību, kur 'n' ir primitīvu (trijstūru, sfēru u.c.) skaits ainā. Sarežģītām ainām ar miljoniem primitīvu tas kļūst pārmērīgi dārgi.

Paātrināšanas struktūras mazina šo problēmu, organizējot ainas ģeometriju tādā veidā, kas ļauj mums ātri atmest lielas ainas daļas, kuras, visticamāk, netiks šķērsotas ar konkrētu staru. Tās samazina staru un primitīvu krustošanās testu skaitu, krasi uzlabojot renderēšanas veiktspēju. Iedomājieties, ka meklējat konkrētu grāmatu bibliotēkā. Bez indeksa (paātrināšanas struktūras) jums būtu jāpārbauda katra grāmata katrā plauktā. Indekss ļauj ātri atrast attiecīgo sadaļu un efektīvi atrast grāmatu. Paātrināšanas struktūras kalpo līdzīgam mērķim staru izsekošanā.

Biežāk sastopamās paātrināšanas struktūras

Staru izsekošanā parasti izmanto vairākus paātrināšanas struktūru veidus. Visizplatītākā ir Ierobežojošā apjoma hierarhija (BVH), bet tiek izmantotas arī citas, piemēram, k-d koki un vienmērīgi režģi. Šajā rakstā galvenā uzmanība tiek pievērsta BVH, pateicoties to elastīgumam un efektivitātei, strādājot ar dažādām ainām.

Ierobežojošā apjoma hierarhija (BVH)

BVH ir kokveida datu struktūra, kurā katrs mezgls attēlo ierobežojošo apjomu, kas ietver primitīvu kopu. Saknes mezgls ietver visu ainu, un katrs iekšējais mezgls ietver ainas ģeometrijas apakškopu. Lapu mezgli satur atsauces uz faktiskajiem primitīviem (piemēram, trijstūriem).

BVH pamatprincips ir pārbaudīt staru pret mezgla ierobežojošo apjomu. Ja stars nekrusto ierobežojošo apjomu, tad tas nevar krustot nevienu no primitīviem, kas atrodas šajā mezglā, un mēs varam izlaist šī apakškoka šķērsošanu. Ja stars krusto ierobežojošo apjomu, mēs rekursīvi šķērsojam bērnu mezglus, līdz sasniedzam lapu mezglus, kur veicam staru un primitīvu krustošanās testus.

BVH konstrukcija:

BVH konstrukcija ir izšķirošs solis, kas būtiski ietekmē tās veiktspēju. Labi konstruēta BVH samazina staru un ierobežojošā apjoma krustošanās testu skaitu. Ir divas galvenās pieejas BVH konstrukcijai: lejupvērstā un augšupvērstā.

• Lejupvērstā konstrukcija: Šī pieeja sākas ar saknes mezglu un rekursīvi to sadala, līdz tiek izpildīti noteikti izbeigšanas kritēriji. Sadalīšanas process parasti ietver sadalīšanas plaknes izvēli, kas sadala primitīvus divās grupās. Sadalīšanas plaknes izvēle ir kritiska. Biežākās stratēģijas ir:
• Telpiskās mediānas sadalīšana: Sadala primitīvus, pamatojoties uz to telpisko stāvokli pa asi (piemēram, X, Y vai Z). Šī ir vienkārša un ātra metode, bet ne vienmēr rada līdzsvarotus kokus.
• Objekta mediānas sadalīšana: Sadala primitīvus, pamatojoties uz to centroīdu mediānu. Tas bieži rada labāk līdzsvarotus kokus nekā telpiskās mediānas sadalīšana.
• Virsmas laukuma heiristika (SAH): Šī ir sarežģītāka pieeja, kas novērtē koka šķērsošanas izmaksas, pamatojoties uz ierobežojošo apjomu virsmas laukumu. SAH mērķis ir samazināt paredzamās šķērsošanas izmaksas, izvēloties sadalīšanas plakni, kas rada zemākās kopējās izmaksas. SAH parasti rada visefektīvākās BVH, bet tās izveide ir arī skaitļošanas ziņā visdārgākā.
• Augšupvērstā konstrukcija: Šī pieeja sākas ar atsevišķiem primitīviem kā lapu mezgliem un iteratīvi tos apvieno lielākos ierobežojošos apjomos, līdz tiek izveidots viens saknes mezgls. Šī metode ir retāk sastopama staru izsekošanas BVH, bet var būt noderīga dinamiskās ainās, kur ģeometrija bieži mainās.

Izbeigšanas kritēriji:

Sadalīšanas process turpinās, līdz tiek izpildīts izbeigšanas kritērijs. Biežākie izbeigšanas kritēriji ir:

• Maksimālais koka dziļums: Ierobežo koka dziļumu, lai novērstu pārmērīgu atmiņas patēriņu vai šķērsošanas pieskaitāmās izmaksas.
• Minimālais primitīvu skaits mezglā: Pārtrauc mezgla sadalīšanu, kad tas satur nelielu skaitu primitīvu. Tipiska vērtība ir 1-4 primitīvi.
• Izmaksu slieksnis: Pārtrauc mezgla sadalīšanu, kad paredzamās turpmākās sadalīšanas izmaksas pārsniedz noteiktu slieksni.

BVH šķērsošana:

BVH šķērsošanas algoritms ir rekursīvs process, kas efektīvi nosaka, kuri primitīvi ainā tiek šķērsoti ar konkrētu staru. Algoritms sākas no saknes mezgla un turpinās šādi:

1. Testē staru pret pašreizējā mezgla ierobežojošo apjomu.
2. Ja stars nekrusto ierobežojošo apjomu, šķērsošana šim mezglam un tā apakškokam tiek pārtraukta.
3. Ja stars krusto ierobežojošo apjomu, algoritms rekursīvi šķērso bērnu mezglus.
4. Kad tiek sasniegts lapas mezgls, algoritms veic staru un primitīvu krustošanās testus katram primitīvam, kas atrodas lapas mezglā.

Telpisko datu organizācijas tehnikas

Veids, kā dati tiek organizēti paātrināšanas struktūrā, būtiski ietekmē tās veiktspēju. Tiek izmantotas vairākas tehnikas, lai optimizētu telpisko datu organizāciju:

Ierobežojošā apjoma blīvums

Blīvāki ierobežojošie apjomi samazina viltus pozitīvo rezultātu iespējamību staru un ierobežojošā apjoma krustošanās testos. Blīvs ierobežojošais apjoms cieši pieguļ ietvertajai ģeometrijai, samazinot tukšo telpu ap to. Biežākie ierobežojošo apjomu veidi ir:

• Ar asīm saskaņotas ierobežojošās kastes (AABBs): AABB ir visizplatītākais ierobežojošā apjoma veids, pateicoties to vienkāršībai un efektivitātei. Tās tiek definētas ar minimālajām un maksimālajām koordinātām pa katru asi. AABB ir viegli konstruēt un krustot ar stariem.
• Orientētas ierobežojošās kastes (OBBs): OBB ir ciešāk pieguļošas nekā AABB, īpaši objektiem, kas nav saskaņoti ar koordinātu asīm. Tomēr OBB ir dārgāk konstruēt un krustot ar stariem.
• Sfēras: Sfēras ir vienkārši konstruēt un krustot ar stariem, bet tās var nebūt piemērotas visiem ģeometrijas veidiem.

Piemērota ierobežojošā apjoma veida izvēle ir atkarīga no konkrētās lietojumprogrammas un kompromisa starp blīvumu un veiktspēju.

Mezglu kārtošana un atmiņas izkārtojums

Kārtība, kādā mezgli tiek glabāti atmiņā, var būtiski ietekmēt kešatmiņas koherenci un šķērsošanas veiktspēju. Mezglu, kuri, visticamāk, tiks izmantoti kopā, glabāšana blakus esošās atmiņas vietās var uzlabot kešatmiņas izmantošanu un samazināt atmiņas piekļuves latentumu.

Biežākās mezglu kārtošanas tehnikas ietver:

• Kārtošana dziļumā: Mezgli tiek glabāti tādā secībā, kādā tie tiek apmeklēti koka šķērsošanā dziļumā. Šī pieeja var uzlabot kešatmiņas koherenci stariem, kas šķērso garu ceļu caur koku.
• Kārtošana plašumā: Mezgli tiek glabāti tādā secībā, kādā tie tiek apmeklēti koka šķērsošanā plašumā. Šī pieeja var uzlabot kešatmiņas koherenci stariem, kas krusto lielu skaitu mezglu vienā koka līmenī.
• Linearizācija: BVH tiek linearizēta plakanā masīvā, bieži izmantojot Mortona kodu vai līdzīgu telpu aizpildošu līkni. Tas var uzlabot kešatmiņas koherenci un nodrošināt efektīvu šķērsošanu GPU.

Optimālā mezglu kārtošanas tehnika ir atkarīga no konkrētās aparatūras arhitektūras un ainas īpašībām.

Primitīvu kārtošana

Kārtība, kādā primitīvi tiek glabāti lapu mezglos, arī var ietekmēt veiktspēju. Primitīvu, kas ir telpiski koherenti, grupēšana var uzlabot kešatmiņas koherenci un samazināt kešatmiņas kļūdu skaitu staru un primitīvu krustošanās testu laikā. Tādas tehnikas kā telpu aizpildošās līknes (piemēram, Mortona secība) var izmantot, lai sakārtotu primitīvus, pamatojoties uz to telpisko atrašanās vietu.

WebGL apsvērumi

Staru izsekošanas un paātrināšanas struktūru ieviešana WebGL rada unikālus izaicinājumus un apsvērumus:

Datu pārsūtīšana un atmiņas pārvaldība

Lielu datu apjomu (piemēram, virsotņu dati, BVH mezgli) pārsūtīšana no JavaScript uz GPU var būt vājā vieta. Efektīvas datu pārsūtīšanas tehnikas ir izšķirošas labas veiktspējas sasniegšanai. Tipizētu masīvu (piemēram, Float32Array, Uint32Array) izmantošana un datu pārsūtīšanas skaita samazināšana var palīdzēt samazināt pieskaitāmās izmaksas.

Atmiņas pārvaldība arī ir svarīga, īpaši lielām ainām. WebGL ir ierobežoti atmiņas resursi, un ir svarīgi efektīvi piešķirt un atbrīvot atmiņu, lai izvairītos no atmiņas pārpildes kļūdām.

Ēnotāju veiktspēja

Staru izsekošanas un BVH šķērsošanas loģika parasti tiek ieviesta ēnotājos (piemēram, GLSL). Ēnotāju koda optimizēšana ir izšķiroša labas veiktspējas sasniegšanai. Tas ietver instrukciju skaita samazināšanu, efektīvu datu tipu izmantošanu un zarošanās (branching) izvairīšanos.

Piemērs: Tā vietā, lai izmantotu vispārīgu `if` apgalvojumu, lai pārbaudītu staru un AABB krustošanos, izmantojiet optimizēto plākšņu krustošanās algoritmu labākai veiktspējai. Plākšņu krustošanās algoritms ir īpaši izstrādāts AABB un var tikt ieviests ar mazāk instrukcijām.

Asinhronas operācijas

Paātrināšanas struktūras izveide var būt laikietilpīgs process, īpaši lielām ainām. Šīs operācijas veikšana asinhroni (piemēram, izmantojot Web Workers) var novērst pārlūkprogrammas nereaģēšanu. Galvenais pavediens var turpināt renderēt ainu, kamēr paātrināšanas struktūra tiek veidota fonā.

WebGPU

WebGPU parādīšanās sniedz tiešāku kontroli pār GPU, paverot iespējas sarežģītākām staru izsekošanas implementācijām. Ar tādām funkcijām kā aprēķinu ēnotāji (compute shaders), izstrādātāji var efektīvāk pārvaldīt atmiņu un ieviest pielāgotas paātrināšanas struktūras. Tas nodrošina uzlabotu veiktspēju salīdzinājumā ar tradicionālo WebGL.

Globālu lietojumprogrammu piemēri

Staru izsekošana WebGL, ko paātrina efektīva telpisko datu organizācija, paver jaunas iespējas dažādām globālām lietojumprogrammām:

• Interaktīvi produktu konfiguratori: Ļauj klientiem no visas pasaules reāllaikā pielāgot produktus (piemēram, mēbeles, automašīnas) ar fotoreālistisku renderēšanu. Iedomājieties Eiropas mēbeļu uzņēmumu, kas ļauj lietotājiem Āzijā vizualizēt, kā dīvāns izskatīsies viņu viesistabā ar dažādiem audumiem un apgaismojuma apstākļiem, viss notiek tīmekļa pārlūkprogrammā.
• Arhitektūras vizualizācija: Ļauj arhitektiem un dizaineriem visā pasaulē pārlūkprogrammā izveidot un izpētīt reālistiskus ēku un interjeru renderējumus. Dizaina firma Austrālijā varētu sadarboties ar klientiem Ziemeļamerikā pie ēkas projekta, izmantojot WebGL staru izsekošanu, lai reāllaikā vizualizētu dizaina izmaiņas.
• Zinātniskā vizualizācija: Vizualizējiet sarežģītus zinātniskos datu kopumus (piemēram, medicīniskos skenējumus, klimata modeļus) 3D formātā ar augstu vizuālo precizitāti. Pētnieki visā pasaulē var kopīgi analizēt datus, izmantojot detalizētus staru izsekotus vizuālos materiālus.
• Spēles un izklaide: Izveidojiet aizraujošas spēļu pieredzes ar reālistisku apgaismojumu un ēnām, kas pieejamas spēlētājiem visā pasaulē, izmantojot viņu tīmekļa pārlūkprogrammas.
• E-komercija: Uzlabojiet tiešsaistes iepirkšanās pieredzi, nodrošinot reālistiskas produktu vizualizācijas. Piemēram, juvelierizstrādājumu mazumtirgotājs Honkongā var parādīt savu dimantu spožumu un atspulgus ar staru izsekotu renderēšanu, ļaujot potenciālajiem pircējiem visā pasaulē novērtēt dārgakmeņu kvalitāti.

Praktiski ieteikumi un labākās prakses

• Izvēlieties pareizo paātrināšanas struktūru: Izvēloties paātrināšanas struktūru, ņemiet vērā savas ainas īpašības (piemēram, statiska vai dinamiska, primitīvu skaits). BVH parasti ir laba izvēle lielākajai daļai ainu, bet citas struktūras, piemēram, k-d koki vai vienmērīgi režģi, var būt piemērotākas konkrētiem lietošanas gadījumiem.
• Optimizējiet BVH konstrukciju: Izmantojiet SAH augstas kvalitātes BVH izveidei, bet apsveriet vienkāršākas sadalīšanas stratēģijas, piemēram, telpisko vai objekta mediānu, ātrākiem izveides laikiem, īpaši dinamiskās ainās.
• Izmantojiet blīvus ierobežojošos apjomus: Izvēlieties ierobežojošā apjoma veidu, kas cieši pieguļ ģeometrijai, lai samazinātu viltus pozitīvo rezultātu skaitu staru un ierobežojošā apjoma krustošanās testos.
• Optimizējiet mezglu kārtošanu: Eksperimentējiet ar dažādām mezglu kārtošanas tehnikām (piemēram, dziļumā, plašumā, linearizāciju), lai uzlabotu kešatmiņas koherenci un šķērsošanas veiktspēju.
• Samaziniet datu pārsūtīšanu: Izmantojiet tipizētus masīvus un samaziniet datu pārsūtīšanas skaitu starp JavaScript un GPU.
• Optimizējiet ēnotāju kodu: Samaziniet instrukciju skaitu, izmantojiet efektīvus datu tipus un izvairieties no zarošanās savos ēnotājos.
• Izmantojiet asinhronas operācijas: Veiciet BVH konstrukciju un citas laikietilpīgas operācijas asinhroni, lai novērstu pārlūkprogrammas nereaģēšanu.
• Izmantojiet WebGPU: Izpētiet WebGPU iespējas efektīvākai atmiņas pārvaldībai un pielāgotu paātrināšanas struktūru implementācijām.
• Profilējiet un salīdziniet: Regulāri profilējiet un salīdziniet savu kodu, lai identificētu veiktspējas vājās vietas un attiecīgi optimizētu. Izmantojiet pārlūkprogrammas izstrādātāju rīkus, lai analizētu kadru nomaiņas ātrumu, atmiņas lietojumu un ēnotāju veiktspēju.

Secinājums

Paātrināšanas struktūras ir būtiskas, lai sasniegtu reāllaika staru izsekošanas veiktspēju WebGL. Efektīvi organizējot telpiskos datus, šīs struktūras samazina staru un primitīvu krustošanās testu skaitu un ļauj renderēt sarežģītas 3D ainas. Izpratne par dažādiem paātrināšanas struktūru veidiem, telpisko datu organizācijas tehnikām un WebGL specifiskajiem apsvērumiem ir izšķiroša, lai izstrādātu augstas veiktspējas, globāli pieejamas staru izsekošanas lietojumprogrammas. Tā kā WebGPU turpina attīstīties, iespējas staru izsekošanai pārlūkprogrammā paplašināsies vēl vairāk, radot jaunas un aizraujošas lietojumprogrammas dažādās nozarēs.