Prestaties ontgrendelen: een diepgaande duik in WebGL Clustered Forward Rendering en Light Indexing Optimalisatie

In de wereld van real-time 3D-graphics op het web is het renderen van talrijke dynamische lichten altijd een aanzienlijke prestatie-uitdaging geweest. Als ontwikkelaars streven we ernaar rijkere, meer meeslepende scènes te creëren, maar elke extra lichtbron kan de computationele kosten exponentieel verhogen, waardoor WebGL tot zijn grenzen wordt gedreven. Traditionele renderingtechnieken dwingen vaak een moeilijke keuze af: offer visuele getrouwheid op voor prestaties, of accepteer lagere framesnelheden. Maar wat als er een manier was om het beste van beide werelden te hebben?

Betreed Clustered Forward Rendering, ook bekend als Forward+. Deze krachtige techniek biedt een geavanceerde oplossing, die de eenvoud en materiaal flexibiliteit van traditionele forward rendering combineert met de lichtefficiëntie van deferred shading. Het stelt ons in staat scènes te renderen met honderden, of zelfs duizenden, dynamische lichten met behoud van interactieve framesnelheden.

Dit artikel biedt een uitgebreide verkenning van Clustered Forward Rendering in een WebGL-context. We zullen de kernconcepten ontleden, van het onderverdelen van het view frustum tot het cullen van lichten, en ons intens richten op de meest cruciale optimalisatie: de light indexing data pipeline. Dit is het mechanisme dat efficiënt communiceert welke lichten welke delen van het scherm beïnvloeden, van de CPU naar de fragment shader van de GPU.

Het Rendering Landschap: Forward vs. Deferred

Om te waarderen waarom clustered rendering zo effectief is, moeten we eerst de beperkingen begrijpen van de methoden die eraan voorafgingen.

Traditionele Forward Rendering

Dit is de meest eenvoudige renderingaanpak. Voor elk object verwerkt de vertex shader de vertices en de fragment shader berekent de uiteindelijke kleur voor elke pixel. Als het gaat om verlichting, herhaalt de fragment shader meestal elke afzonderlijke lichtbron in de scène en verzamelt zijn bijdrage. Het kernprobleem is de slechte schaling. De computationele kosten zijn ruwweg evenredig met (Aantal Fragmenten) x (Aantal Lichten). Met slechts een paar dozijn lichten kan de prestatie kelderen, omdat elke pixel op redundante wijze elk licht controleert, zelfs die mijlenver weg of achter een muur.

Deferred Shading

Deferred Shading werd ontwikkeld om precies dit probleem op te lossen. Het ontkoppelt geometrie van verlichting in een proces van twee stappen:

1. Geometrie Pass: De geometrie van de scène wordt gerenderd in meerdere full-screen texturen die gezamenlijk bekend staan als de G-buffer. Deze texturen slaan gegevens op zoals positie, normalen en materiaaleigenschappen (bijv. albedo, ruwheid) voor elke pixel.
2. Verlichtingspass: Er wordt een full-screen quad getekend. Voor elke pixel samplet de fragment shader de G-buffer om de oppervlakte-eigenschappen te reconstrueren en berekent vervolgens de verlichting. Het belangrijkste voordeel is dat verlichting slechts één keer per pixel wordt berekend en het is gemakkelijk om te bepalen welke lichten die pixel beïnvloeden op basis van zijn wereldpositie.

Hoewel zeer efficiënt voor scènes met veel lichten, heeft deferred shading zijn eigen nadelen, met name voor WebGL. Het heeft hoge geheugenbandbreedte-eisen vanwege de G-buffer, worstelt met transparantie (waarvoor een afzonderlijke forward rendering pass vereist is) en bemoeilijkt het gebruik van anti-aliasing technieken zoals MSAA.

De zaak voor een Middenweg: Forward+

Clustered Forward Rendering biedt een elegante compromis. Het behoudt de single-pass aard en materiaal flexibiliteit van forward rendering, maar bevat een pre-processing stap om het aantal lichtberekeningen per fragment drastisch te verminderen. Het vermijdt de zware G-buffer, waardoor het geheugenvriendelijker is en out-of-the-box compatibel is met transparantie en MSAA.

Kernconcepten van Clustered Forward Rendering

Het centrale idee van clustered rendering is om slimmer te zijn over welke lichten we controleren. In plaats van dat elke pixel elk licht controleert, kunnen we vooraf bepalen welke lichten dichtbij genoeg zijn om mogelijk een regio van het scherm te beïnvloeden en de pixels in die regio alleen die lichten laten controleren.

Dit wordt bereikt door het view frustum van de camera te verdelen in een 3D-raster van kleinere volumes, clusters (of tegels) genoemd.

Het algehele proces kan worden opgesplitst in vier hoofdfasen:

• 1. Cluster Grid Creation: Definieer en construeer een 3D-raster dat het view frustum partitioneert. Dit raster is vast in de view-ruimte en beweegt met de camera.
• 2. Light Assignment (Culling): Bepaal voor elk cluster in het raster een lijst van alle lichten waarvan de invloedsgebieden ermee overlappen. Dit is de cruciale culling-stap.
• 3. Light Indexing: Dit is onze focus. We verpakken de resultaten van de light assignment-stap in een compacte datastructuur die efficiënt naar de GPU kan worden verzonden en door de fragment shader kan worden gelezen.
• 4. Shading: Tijdens de belangrijkste rendering pass bepaalt de fragment shader eerst tot welk cluster hij behoort. Vervolgens gebruikt het de light indexing data om de lijst met relevante lichten voor dat cluster op te halen en voert lichtberekeningen uit *alleen* voor die kleine subset van lichten.

Diepe Duik: De Cluster Grid bouwen

De basis van de techniek is een goed gestructureerd raster. De hier gemaakte keuzes hebben direct invloed op zowel de culling-efficiëntie als de prestaties.

Rasterdimensies definiëren

Het raster wordt gedefinieerd door zijn resolutie langs de X-, Y- en Z-assen (bijv. 16x9x24 clusters). De keuze van dimensies is een trade-off:

• Hogere Resolutie (Meer Clusters): Leidt tot strakkere, nauwkeurigere light culling. Er worden minder lichten per cluster toegewezen, wat minder werk betekent voor de fragment shader. Het verhoogt echter de overhead van de light assignment-stap op de CPU en de geheugenvoetafdruk van de cluster datastructuren.
• Lagere Resolutie (Minder Clusters): Vermindert de CPU-kant en geheugenoverhead, maar resulteert in grovere culling. Elk cluster is groter, dus het zal meer lichten kruisen, wat leidt tot meer werk in de fragment shader.

Een gebruikelijke praktijk is om de X- en Y-dimensies te koppelen aan de beeldverhouding van het scherm, bijvoorbeeld door het scherm in 16x9 tegels te verdelen. De Z-dimensie is vaak het meest kritisch om te tunen.

Logaritmische Z-Slicing: Een Kritieke Optimalisatie

Als we de diepte (Z-as) van het frustum in lineaire slices verdelen, komen we een probleem tegen dat verband houdt met perspectiefprojectie. Een enorme hoeveelheid geometrische details is geconcentreerd dicht bij de camera, terwijl objecten ver weg zeer weinig pixels innemen. Een lineaire Z-split zou grote, onnauwkeurige clusters in de buurt van de camera creëren (waar precisie het meest nodig is) en kleine, verspillende clusters in de verte.

De oplossing is logaritmische (of exponentiële) Z-slicing. Dit creëert kleinere, nauwkeurigere clusters in de buurt van de camera en steeds grotere clusters verder weg, waardoor de clusterverdeling wordt uitgelijnd met de manier waarop perspectiefprojectie werkt. Dit zorgt voor een uniformer aantal fragmenten per cluster en leidt tot veel effectievere culling.

Een formule om de diepte `z` te berekenen voor de i-de slice uit `N` totale slices, gegeven het near plane `n` en far plane `f`, kan worden uitgedrukt als:

Deze formule zorgt ervoor dat de verhouding van opeenvolgende slicedieptes constant is, waardoor de gewenste exponentiële verdeling ontstaat.

Het Hart van de Kwestie: Light Culling en Indexing

Hier gebeurt de magie. Zodra ons raster is gedefinieerd, moeten we uitzoeken welke lichten welke clusters beïnvloeden en vervolgens deze informatie verpakken voor de GPU. In WebGL wordt deze light culling logica meestal op de CPU uitgevoerd met behulp van JavaScript voor elk frame waarin lichten of de camera bewegen.

Light-Cluster Kruisingstests

Het proces is conceptueel eenvoudig: herhaal over elk licht en test het op kruising met het begrenzingsvolume van elk cluster. Het begrenzingsvolume voor een cluster is zelf een frustum. Veel voorkomende tests zijn:

• Puntlichten: Behandeld als bollen. De test is een bol-frustum-kruising.
• Spotlichten: Behandeld als kegels. De test is een kegel-frustum-kruising, die complexer is.
• Directionele Lichten: Deze worden vaak geacht alles te beïnvloeden, dus ze worden meestal afzonderlijk behandeld en niet opgenomen in het culling-proces.

Het efficiënt uitvoeren van deze tests is cruciaal. Na deze stap hebben we een mapping, misschien in een JavaScript-array met arrays, zoals: clusterLights[clusterId] = [lightId1, lightId2, ...].

De Datastructuur Uitdaging: Van CPU naar GPU

Hoe krijgen we deze per-cluster lichtlijst naar de fragment shader? We kunnen niet zomaar een array met variabele lengte doorgeven. De shader heeft een voorspelbare manier nodig om deze gegevens op te zoeken. Hier komt de Global Light List en Light Index List aanpak in beeld. Het is een elegante methode om onze complexe datastructuur te vereenvoudigen tot GPU-vriendelijke texturen.

We creëren twee primaire datastructuren:

1. Een Cluster Information Grid Textuur: Dit is een 3D-textuur (of een 2D-textuur die een 3D-textuur emuleert) waarbij elke texel overeenkomt met één cluster in ons raster. Elke texel slaat twee cruciale stukken informatie op:
   • Een offset: Dit is de startindex in onze tweede datastructuur (de Global Light List) waar de lichten voor dit cluster beginnen.
   • Een aantal: Dit is het aantal lichten dat dit cluster beïnvloedt.
2. Een Global Light List Textuur: Dit is een eenvoudige 1D-lijst (opgeslagen in een 2D-textuur) die een aaneengeschakelde reeks van alle lichtindices voor alle clusters bevat.

De Gegevensstroom Visualiseren

Laten we ons een eenvoudig scenario voorstellen:

• Cluster 0 wordt beïnvloed door lichten met indices [5, 12].
• Cluster 1 wordt beïnvloed door lichten met indices [8, 5, 20].
• Cluster 2 wordt beïnvloed door licht met index [7].

Global Light List: [5, 12, 8, 5, 20, 7, ...]

Cluster Information Grid:

• Texel voor Cluster 0: { offset: 0, count: 2 }
• Texel voor Cluster 1: { offset: 2, count: 3 }
• Texel voor Cluster 2: { offset: 5, count: 1 }

Implementatie in WebGL & GLSL

Laten we nu de concepten verbinden met de code. De implementatie omvat een JavaScript-gedeelte voor culling en gegevensvoorbereiding, en een GLSL-gedeelte voor shading.

Gegevensoverdracht naar de GPU (JavaScript)

Na het uitvoeren van de light culling op de CPU, heeft u uw cluster grid data (offset/count pairs) en uw globale lichtlijst. Deze moeten bij elk frame naar de GPU worden geüpload.

1. Pak en Upload Cluster Data: Maak een `Float32Array` of `Uint32Array` voor uw clustergegevens. U kunt de offset en het aantal voor elk cluster verpakken in de RG-kanalen van een textuur. Gebruik `gl.texImage2D` om te creëren of `gl.texSubImage2D` om een textuur bij te werken met deze gegevens. Dit wordt uw Cluster Information Grid textuur.
2. Upload Global Light List: Vereenvoudig op dezelfde manier uw lichtindices in een `Uint32Array` en upload deze naar een andere textuur.
3. Upload Light Properties: Alle lichtgegevens (positie, kleur, intensiteit, straal, enz.) moeten worden opgeslagen in een grote textuur of een Uniform Buffer Object (UBO) voor snelle, geïndexeerde lookups vanuit de shader.

De Fragment Shader Logica (GLSL)

De fragment shader is waar de prestatiewinst wordt gerealiseerd. Hier is de stapsgewijze logica:

Stap 1: Bepaal de Clusterindex van het Fragment

Eerst moeten we weten in welk cluster het huidige fragment valt. Dit vereist de positie ervan in de view-ruimte.

            
// Uniforms die rasterinformatie leveren
uniform vec3 u_gridDimensions; // bijv., vec3(16.0, 9.0, 24.0)
uniform vec2 u_screenDimensions;
uniform float u_nearPlane;
uniform float u_farPlane;

// Functie om de Z-slice index te krijgen van de view-space diepte
float getClusterZIndex(float viewZ) {
  // viewZ is negatief, maak het positief
  viewZ = -viewZ;
  // De inverse van de logaritmische formule die we op de CPU gebruikten
  float slice = floor(log(viewZ / u_nearPlane) / log(u_farPlane / u_nearPlane) * u_gridDimensions.z);
  return slice;
}

// Hoofdlogica om de 3D cluster index te krijgen
vec3 getClusterIndex() {
  // Verkrijg X- en Y-index uit schermcoördinaten
  float clusterX = floor(gl_FragCoord.x / u_screenDimensions.x * u_gridDimensions.x);
  float clusterY = floor(gl_FragCoord.y / u_screenDimensions.y * u_gridDimensions.y);
  
  // Verkrijg Z-index van de Z-positie in view-ruimte van het fragment (v_viewPos.z)
  float clusterZ = getClusterZIndex(v_viewPos.z);

  return vec3(clusterX, clusterY, clusterZ);
}

            

              
                Copy
              
            
          

Stap 2: Haal Cluster Data op

Met behulp van de clusterindex sampleen we onze Cluster Information Grid textuur om de offset en het aantal voor de lichtlijst van dit fragment te krijgen.

            
uniform sampler2D u_clusterTexture; // Textuur met offset en aantal

// ... in main() ...
vec3 clusterIndex = getClusterIndex();
// Vereenvoudig 3D index naar 2D textuurcoördinaat indien nodig
vec2 clusterTexCoord = ...;

vec2 lightData = texture2D(u_clusterTexture, clusterTexCoord).rg;
int offset = int(lightData.x);
int count = int(lightData.y);

            

              
                Copy
              
            
          

Stap 3: Lus en Accumuleer Verlichting

Dit is de laatste stap. We voeren een korte, begrensde lus uit. Voor elke iteratie halen we een lichtindex op uit de Global Light List, en gebruiken vervolgens die index om de volledige eigenschappen van het licht te verkrijgen en de bijdrage ervan te berekenen.

            
uniform sampler2D u_globalLightIndexTexture;
uniform sampler2D u_lightPropertiesTexture; // UBO zou beter zijn

vec3 finalColor = vec3(0.0);

for (int i = 0; i < count; i++) {
  // 1. Verkrijg de index van het licht dat moet worden verwerkt
  int lightIndex = int(texture2D(u_globalLightIndexTexture, vec2(float(offset + i), 0.0)).r);

  // 2. Haal de eigenschappen van het licht op met behulp van deze index
  Light currentLight = getLightProperties(lightIndex, u_lightPropertiesTexture);

  // 3. Bereken de bijdrage van dit licht
  finalColor += calculateLight(currentLight, surfaceProperties, viewDir);
}

            

              
                Copy
              
            
          

En dat is het! In plaats van een lus die honderden keren draait, hebben we nu een lus die 5, 10 of 30 keer kan draaien, afhankelijk van de lichtdichtheid in dat specifieke deel van de scène, wat leidt tot een monumentale prestatieverbetering.

Geavanceerde Optimalisaties en Toekomstige Overwegingen

• CPU vs. Compute: De primaire bottleneck van deze techniek in WebGL is dat de light culling op de CPU plaatsvindt in JavaScript. Dit is single-threaded en vereist elke frame een datasynchronisatie met de GPU. De komst van WebGPU is een game-changer. De compute shaders stellen het hele cluster building en light culling proces in staat om te worden uitbesteed aan de GPU, waardoor het parallel en vele ordes van grootte sneller wordt.
• Geheugenbeheer: Houd rekening met het geheugen dat wordt gebruikt door uw datastructuren. Voor een 16x9x24 raster (3.456 clusters) en maximaal, laten we zeggen, 64 lichten per cluster, zou de globale lichtlijst mogelijk 221.184 indices kunnen bevatten. Het afstemmen van uw raster en het instellen van een realistische maximum voor lichten per cluster is essentieel.
• Het Raster Tunen: Er is geen enkele magisch getal voor rasterdimensies. De optimale configuratie hangt sterk af van de inhoud van uw scène, het cameragedrag en de doelhardware. Profiling en experimenteren met verschillende rastergroottes zijn cruciaal voor het bereiken van topprestaties.

Conclusie

Clustered Forward Rendering is meer dan alleen een academische curiositeit; het is een praktische en krachtige oplossing voor een aanzienlijk probleem in real-time web graphics. Door de view-ruimte op intelligente wijze te verdelen en een sterk geoptimaliseerde light culling en indexing stap uit te voeren, verbreekt het de directe link tussen lichttelling en fragment shader-kosten.

Hoewel het meer complexiteit aan de CPU-kant introduceert in vergelijking met traditionele forward rendering, is de prestatie-opbrengst enorm, waardoor rijkere, dynamischere en visueel overtuigende ervaringen rechtstreeks in de browser mogelijk worden. De kern van het succes ligt in de efficiënte light indexing pipeline - de brug die een complex ruimtelijk probleem transformeert in een eenvoudige, begrensde lus op de GPU.

Naarmate het webplatform evolueert met technologieën als WebGPU, zullen technieken als Clustered Forward Rendering alleen maar toegankelijker en performanter worden, waardoor de grenzen tussen native en webgebaseerde 3D-toepassingen verder vervagen.