WebGL Compute Shader Werkverdeling: Een Diepgaande Analyse van GPU Thread Toewijzing

Compute shaders in WebGL bieden een krachtige manier om de parallelle verwerkingsmogelijkheden van de GPU te benutten voor algemene rekentaken (GPGPU), rechtstreeks in een webbrowser. Begrijpen hoe werk wordt verdeeld over individuele GPU-threads is cruciaal voor het schrijven van efficiënte en performante compute kernels. Dit artikel biedt een uitgebreide verkenning van werkverdeling in WebGL compute shaders, en behandelt de onderliggende concepten, strategieën voor thread-toewijzing en optimalisatietechnieken.

Het Uitvoeringsmodel van de Compute Shader Begrijpen

Voordat we dieper ingaan op werkverdeling, leggen we een basis door het uitvoeringsmodel van de compute shader in WebGL te begrijpen. Dit model is hiërarchisch en bestaat uit verschillende belangrijke componenten:

• Compute Shader: Het programma dat op de GPU wordt uitgevoerd en de logica voor parallelle berekeningen bevat.
• Workgroup: Een verzameling work items die samen worden uitgevoerd en gegevens kunnen delen via gedeeld lokaal geheugen. Zie dit als een team van werkers dat een deel van de totale taak uitvoert.
• Work Item: Een individuele instantie van de compute shader, die een enkele GPU-thread vertegenwoordigt. Elk work item voert dezelfde shader-code uit, maar werkt mogelijk met verschillende gegevens. Dit is de individuele werker in het team.
• Global Invocation ID: Een unieke identificatie voor elk work item binnen de gehele compute dispatch.
• Local Invocation ID: Een unieke identificatie voor elk work item binnen zijn workgroup.
• Workgroup ID: Een unieke identificatie voor elke workgroup in de compute dispatch.

Wanneer u een compute shader dispatch, specificeert u de afmetingen van het workgroup grid. Dit grid definieert hoeveel workgroups er worden aangemaakt en hoeveel work items elke workgroup zal bevatten. Een dispatch van dispatchCompute(16, 8, 4) zal bijvoorbeeld een 3D-grid van workgroups met afmetingen 16x8x4 creëren. Elk van deze workgroups wordt vervolgens gevuld met een vooraf gedefinieerd aantal work items.

Workgroup-grootte Configureren

De workgroup-grootte wordt gedefinieerd in de broncode van de compute shader met behulp van de layout qualifier:

            layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;
            

              
                Copy
              
            
          

Deze declaratie specificeert dat elke workgroup 8 * 8 * 1 = 64 work items zal bevatten. De waarden voor local_size_x, local_size_y, en local_size_z moeten constante expressies zijn en zijn doorgaans machten van 2. De maximale workgroup-grootte is hardware-afhankelijk en kan worden opgevraagd met gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS). Verder zijn er limieten aan de individuele afmetingen van een workgroup die kunnen worden opgevraagd met gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), wat een array van drie getallen retourneert die de maximale grootte voor respectievelijk de X-, Y- en Z-dimensies vertegenwoordigen.

Voorbeeld: Maximale Workgroup-grootte Vinden

            const maxWorkGroupInvocations = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS);
const maxWorkGroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE);

console.log("Maximale workgroup invocations: ", maxWorkGroupInvocations);
console.log("Maximale workgroup-grootte: ", maxWorkGroupSize); // Output: [1024, 1024, 64]

            

              
                Copy
              
            
          

Het kiezen van een geschikte workgroup-grootte is cruciaal voor de prestaties. Kleinere workgroups benutten mogelijk niet de volledige parallelliteit van de GPU, terwijl grotere workgroups hardwarebeperkingen kunnen overschrijden of tot inefficiënte geheugentoegangspatronen kunnen leiden. Vaak is experimenteren nodig om de optimale workgroup-grootte te bepalen voor een specifieke compute kernel en doelhardware. Een goed uitgangspunt is om te experimenteren met workgroup-groottes die machten van twee zijn (bijv. 4, 8, 16, 32, 64) en hun impact op de prestaties te analyseren.

GPU Thread Toewijzing en Global Invocation ID

Wanneer een compute shader wordt gedispatcht, is de WebGL-implementatie verantwoordelijk voor het toewijzen van elk work item aan een specifieke GPU-thread. Elk work item wordt uniek geïdentificeerd door zijn Global Invocation ID, wat een 3D-vector is die zijn positie binnen het gehele compute dispatch grid vertegenwoordigt. Deze ID kan binnen de compute shader worden benaderd met de ingebouwde GLSL-variabele gl_GlobalInvocationID.

De gl_GlobalInvocationID wordt berekend uit de gl_WorkGroupID en gl_LocalInvocationID met de volgende formule:

            gl_GlobalInvocationID = gl_WorkGroupID * gl_WorkGroupSize + gl_LocalInvocationID;
            

              
                Copy
              
            
          

Waarbij gl_WorkGroupSize de workgroup-grootte is die is gespecificeerd in de layout qualifier. Deze formule benadrukt de relatie tussen het workgroup grid en de individuele work items. Elke workgroup krijgt een unieke ID (gl_WorkGroupID), en elk work item binnen die workgroup krijgt een unieke lokale ID (gl_LocalInvocationID). De globale ID wordt vervolgens berekend door deze twee ID's te combineren.

Voorbeeld: Toegang tot Global Invocation ID

            #version 450

layout (local_size_x = 8, local_size_y = 8, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) buffer DataBuffer {
    float data[];
} outputData;

void main() {
    uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;
    outputData.data[index] = float(index);
}
            

              
                Copy
              
            
          

In dit voorbeeld berekent elk work item zijn index in de outputData-buffer met behulp van de gl_GlobalInvocationID. Dit is een veelvoorkomend patroon voor het verdelen van werk over een grote dataset. De regel `uint index = gl_GlobalInvocationID.x + gl_GlobalInvocationID.y * gl_NumWorkGroups.x * gl_WorkGroupSize.x;` is cruciaal. Laten we het opsplitsen: * `gl_GlobalInvocationID.x` levert de x-coördinaat van het work item in het globale grid. * `gl_GlobalInvocationID.y` levert de y-coördinaat van het work item in het globale grid. * `gl_NumWorkGroups.x` levert het totale aantal workgroups in de x-dimensie. * `gl_WorkGroupSize.x` levert het aantal work items in de x-dimensie van elke workgroup. Samen stellen deze waarden elk work item in staat om zijn unieke index te berekenen binnen de afgevlakte uitvoer-data-array. Als u met een 3D-datastructuur zou werken, zou u ook `gl_GlobalInvocationID.z`, `gl_NumWorkGroups.y`, `gl_WorkGroupSize.y`, `gl_NumWorkGroups.z` en `gl_WorkGroupSize.z` moeten opnemen in de indexberekening.

Geheugentoegangspatronen en Coalesced Memory Access

De manier waarop work items geheugen benaderen, kan de prestaties aanzienlijk beïnvloeden. Idealiter zouden work items binnen een workgroup aaneengesloten geheugenlocaties moeten benaderen. Dit staat bekend als coalesced memory access, en het stelt de GPU in staat om efficiënt gegevens op te halen in grote brokken. Wanneer geheugentoegang verspreid of niet-aaneengesloten is, moet de GPU mogelijk meerdere kleinere geheugentransacties uitvoeren, wat kan leiden tot prestatieknelpunten.

Om coalesced memory access te bereiken, is het belangrijk om de lay-out van gegevens in het geheugen en de manier waarop work items aan data-elementen worden toegewezen zorgvuldig te overwegen. Bijvoorbeeld, bij het verwerken van een 2D-afbeelding kan het toewijzen van work items aan aangrenzende pixels in dezelfde rij leiden tot coalesced memory access.

Voorbeeld: Coalesced Memory Access voor Beeldverwerking

            #version 450

layout (local_size_x = 16, local_size_y = 16, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) uniform sampler2D inputImage;
layout (binding = 1) writeonly uniform image2D outputImage;

void main() {
    ivec2 pixelCoord = ivec2(gl_GlobalInvocationID.xy);
    vec4 pixelColor = texture(inputImage, vec2(pixelCoord) / textureSize(inputImage, 0));

    // Voer een beeldverwerkingsoperatie uit (bijv. grijswaardenconversie)
    float gray = dot(pixelColor.rgb, vec3(0.299, 0.587, 0.114));
    vec4 outputColor = vec4(gray, gray, gray, pixelColor.a);

    imageStore(outputImage, pixelCoord, outputColor);
}
            

              
                Copy
              
            
          

In dit voorbeeld verwerkt elk work item een enkele pixel in de afbeelding. Aangezien de workgroup-grootte 16x16 is, zullen aangrenzende work items in dezelfde workgroup aangrenzende pixels in dezelfde rij verwerken. Dit bevordert coalesced memory access bij het lezen van de inputImage en het schrijven naar de outputImage.

Overweeg echter wat er zou gebeuren als u de afbeeldingsgegevens zou transponeren, of als u pixels in kolom-major volgorde zou benaderen in plaats van rij-major volgorde. U zou waarschijnlijk aanzienlijk verminderde prestaties zien, omdat aangrenzende work items niet-aaneengesloten geheugenlocaties zouden benaderen.

Gedeeld Lokaal Geheugen

Gedeeld lokaal geheugen, ook bekend als local shared memory (LSM), is een kleine, snelle geheugenregio die wordt gedeeld door alle work items binnen een workgroup. Het kan worden gebruikt om de prestaties te verbeteren door veelgebruikte gegevens te cachen of door communicatie tussen work items binnen dezelfde workgroup te vergemakkelijken. Gedeeld lokaal geheugen wordt gedeclareerd met het shared trefwoord in GLSL.

Voorbeeld: Gedeeld Lokaal Geheugen Gebruiken voor Datareductie

            #version 450

layout (local_size_x = 64, local_size_y = 1, local_size_z = 1) in;

layout (binding = 0) buffer InputBuffer {
    float inputData[];
} inputBuffer;

layout (binding = 1) buffer OutputBuffer {
    float outputData[];
} outputBuffer;

shared float localSum[gl_WorkGroupSize.x];

void main() {
    uint localId = gl_LocalInvocationID.x;
    uint globalId = gl_GlobalInvocationID.x;

    localSum[localId] = inputBuffer.inputData[globalId];

    barrier(); // Wacht tot alle work items naar het gedeelde geheugen hebben geschreven

    // Voer reductie uit binnen de workgroup
    for (uint i = gl_WorkGroupSize.x / 2; i > 0; i /= 2) {
        if (localId < i) {
            localSum[localId] += localSum[localId + i];
        }
        barrier(); // Wacht tot alle work items de reductiestap hebben voltooid
    }

    // Schrijf de uiteindelijke som naar de output buffer
    if (localId == 0) {
        outputBuffer.outputData[gl_WorkGroupID.x] = localSum[0];
    }
}
            

              
                Copy