Hierarchiczne zarządzanie pamięcią GPU w WebGL: Wielopoziomowa optymalizacja pamięci

W dziedzinie wysokowydajnej grafiki internetowej, efektywne wykorzystanie pamięci jednostki przetwarzania grafiki (GPU) jest kluczowe. Gdy aplikacje internetowe przesuwają granice wierności wizualnej i interaktywności, zwłaszcza w obszarach takich jak renderowanie 3D, gry i złożona wizualizacja danych, zapotrzebowanie na pamięć GPU drastycznie wzrasta. WebGL, interfejs API JavaScript do renderowania interaktywnych grafik 2D i 3D w dowolnej kompatybilnej przeglądarce internetowej bez wtyczek, oferuje potężne możliwości, ale także stawia znaczące wyzwania w zarządzaniu pamięcią. Ten post zagłębia się w zaawansowane strategie hierarchicznego zarządzania pamięcią GPU w WebGL, koncentrując się na wielopoziomowej optymalizacji pamięci, aby odblokować płynniejsze, bardziej responsywne i bogatsze wizualnie doświadczenia internetowe na całym świecie.

Krytyczna rola pamięci GPU w WebGL

GPU, dzięki swojej masowo równoległej architekturze, doskonale radzi sobie z renderowaniem grafiki. Opiera się jednak na dedykowanej pamięci, często nazywanej VRAM (Video Random Access Memory), do przechowywania niezbędnych danych do renderowania. Obejmuje to tekstury, bufory wierzchołków, bufory indeksów, programy shaderów i obiekty bufora ramki. W przeciwieństwie do pamięci RAM systemu, VRAM jest zazwyczaj szybsza i zoptymalizowana pod kątem wysokiej przepustowości i równoległych wzorców dostępu wymaganych przez GPU. Gdy pamięć GPU staje się wąskim gardłem, wydajność znacznie spada. Typowe objawy to:

• Zacinanie się i spadki klatek: GPU ma trudności z dostępem lub ładowaniem niezbędnych danych, co prowadzi do niestabilnej liczby klatek na sekundę.
• Błędy braku pamięci: W poważnych przypadkach aplikacje mogą się zawiesić lub nie załadować, jeśli przekroczą dostępny VRAM.
• Zredukowana jakość wizualna: Deweloperzy mogą być zmuszeni do zmniejszenia rozdzielczości tekstur lub złożoności modeli, aby zmieścić się w ograniczeniach pamięci.
• Dłuższe czasy ładowania: Dane mogą wymagać ciągłego przełączania między pamięcią RAM systemu a VRAM, co zwiększa początkowe czasy ładowania i późniejsze ładowanie zasobów.

Dla globalnej publiczności, te problemy są spotęgowane. Użytkownicy na całym świecie uzyskują dostęp do treści internetowych na szerokim spektrum urządzeń, od wysokiej klasy stacji roboczych po mniej wydajne urządzenia mobilne z ograniczoną pamięcią VRAM. Efektywne zarządzanie pamięcią nie polega więc tylko na osiągnięciu szczytowej wydajności, ale także na zapewnieniu dostępności i spójnego doświadczenia na różnych platformach sprzętowych.

Zrozumienie hierarchii pamięci GPU

Termin „zarządzanie hierarchiczne” w kontekście optymalizacji pamięci GPU odnosi się do organizowania i kontrolowania zasobów pamięci na różnych poziomach dostępności i wydajności. Chociaż sama karta graficzna ma podstawową pamięć VRAM, ogólny krajobraz pamięci dla WebGL obejmuje więcej niż tylko tę dedykowaną pulę. Obejmuje:

• VRAM GPU: Najszybsza, najbardziej bezpośrednia pamięć dostępna dla GPU. Jest to najbardziej krytyczny, ale także najbardziej ograniczony zasób.
• Pamięć RAM systemu (Host Memory): Główna pamięć komputera. Dane muszą być przesyłane z pamięci RAM systemu do VRAM, aby GPU mogło ich używać. Ten transfer wiąże się z opóźnieniami i kosztami przepustowości.
• Pamięć podręczna/rejestry CPU: Bardzo szybka, mała pamięć bezpośrednio dostępna dla procesora. Chociaż nie jest to bezpośrednio pamięć GPU, efektywne przygotowanie danych na procesorze może pośrednio wpłynąć na wykorzystanie pamięci GPU.

Strategie wielopoziomowej optymalizacji pamięci mają na celu strategiczne umieszczanie i zarządzanie danymi na tych poziomach, aby zminimalizować spadki wydajności związane z transferem danych i opóźnieniami dostępu. Celem jest utrzymywanie często używanych, wysokopriorytetowych danych w najszybszej pamięci (VRAM), jednocześnie inteligentnie obsługując mniej krytyczne lub rzadko używane dane w wolniejszych warstwach.

Podstawowe zasady wielopoziomowej optymalizacji pamięci w WebGL

Wdrożenie wielopoziomowej optymalizacji pamięci w WebGL wymaga głębokiego zrozumienia potoków renderowania, struktur danych i cyklów życia zasobów. Kluczowe zasady obejmują:

1. Priorytetyzacja danych i analiza danych „gorących”/„zimnych”

Nie wszystkie dane są sobie równe. Niektóre zasoby są używane stale (np. podstawowe shadery, często wyświetlane tekstury), podczas gdy inne są używane sporadycznie (np. ekrany ładowania, modele postaci, które nie są aktualnie widoczne). Identyfikacja i kategoryzowanie danych na „gorące” (często dostępne) i „zimne” (rzadko dostępne) to pierwszy krok.

• Dane „gorące”: Powinny idealnie znajdować się w VRAM.
• Dane „zimne”: Mogą być przechowywane w pamięci RAM systemu i przenoszone do VRAM tylko wtedy, gdy są potrzebne. Może to obejmować rozpakowywanie skompresowanych zasobów lub zwalnianie ich z VRAM, gdy nie są używane.

2. Wydajne struktury danych i formaty

Sposób, w jaki dane są strukturyzowane i formatowane, ma bezpośredni wpływ na zużycie pamięci i szybkość dostępu. Na przykład:

• Kompresja tekstur: Użycie natywnych dla GPU formatów kompresji tekstur (takich jak ASTC, ETC2, S3TC/DXT w zależności od obsługi przeglądarki/GPU) może drastycznie zmniejszyć zużycie VRAM przy minimalnej utracie jakości wizualnej.
• Optymalizacja danych wierzchołków: Pakowanie atrybutów wierzchołków (pozycja, normalne, UV, kolory) w najmniejsze efektywne typy danych (np. `Uint16Array` dla UV, jeśli to możliwe, `Float32Array` dla pozycji) i ich efektywne przeplatanie może zmniejszyć rozmiar buforów i poprawić spójność pamięci podręcznej.
• Układ danych: Przechowywanie danych w układzie przyjaznym dla GPU (np. Array of Structures - AOS vs. Structure of Arrays - SOA) może czasami poprawić wydajność w zależności od wzorców dostępu.

3. Buforowanie zasobów i ponowne wykorzystanie

Tworzenie i niszczenie zasobów GPU (tekstur, buforów, buforów ramki) może być kosztownymi operacjami, zarówno pod względem narzutu procesora, jak i potencjalnej fragmentacji pamięci. Implementacja mechanizmów buforowania pozwala na:

• Atlasy tekstur: Łączenie wielu mniejszych tekstur w jedną większą teksturę zmniejsza liczbę wiązań tekstur, co jest znaczącą optymalizacją wydajności. Konsoliduje również wykorzystanie VRAM.
• Ponowne użycie buforów: Utrzymywanie puli wstępnie przydzielonych buforów, które mogą być ponownie użyte dla podobnych danych, może uniknąć powtarzających się cykli alokacji/dealokacji.
• Buforowanie ramek: Ponowne użycie obiektów bufora ramki do renderowania do tekstur może zaoszczędzić pamięć i zmniejszyć narzut.

4. Strumieniowanie i asynchroniczne ładowanie

Aby uniknąć zawieszania głównego wątku lub powodowania znacznego zacinania się podczas ładowania zasobów, dane powinny być strumieniowane asynchronicznie. Często obejmuje to:

• Ładowanie we fragmentach: Dzielenie dużych zasobów na mniejsze części, które mogą być ładowane i przetwarzane sekwencyjnie.
• Ładowanie progresywne: Najpierw ładowanie wersji zasobów o niższej rozdzielczości, a następnie stopniowe ładowanie wersji o wyższej rozdzielczości, gdy staną się dostępne i zmieszczą się w pamięci.
• Wątki w tle: Wykorzystanie Web Workers do obsługi dekompresji danych, konwersji formatów i początkowego ładowania poza głównym wątkiem.

5. Budżetowanie pamięci i wycinanie

Ustanowienie jasnego budżetu pamięci dla różnych typów zasobów i aktywne usuwanie zasobów, które nie są już potrzebne, jest kluczowe dla zapobiegania wyczerpaniu pamięci.

• Wyciskanie widoczności: Nie renderowanie obiektów, które nie są widoczne dla kamery. Jest to standardowa praktyka, ale także oznacza, że ich powiązane zasoby GPU (takie jak tekstury lub dane wierzchołków) mogą być kandydatami do zwolnienia, jeśli pamięć jest ograniczona.
• Poziom szczegółowości (LOD): Używanie prostszych modeli i tekstur o niższej rozdzielczości dla obiektów, które są daleko. To bezpośrednio zmniejsza wymagania pamięci.
• Zwalnianie nieużywanych zasobów: Wdrożenie polityki usuwania (np. Least Recently Used - LRU) w celu zwolnienia z VRAM zasobów, do których nie uzyskano dostępu od dłuższego czasu, zwalniając miejsce na nowe zasoby.

Zaawansowane techniki hierarchicznego zarządzania pamięcią

Wychodząc poza podstawowe zasady, zaawansowane zarządzanie hierarchiczne obejmuje bardziej złożoną kontrolę nad cyklem życia i rozmieszczeniem pamięci.

1. Etapowe transfery pamięci

Transfer z pamięci RAM systemu do VRAM może być wąskim gardłem. W przypadku bardzo dużych zbiorów danych korzystne może być podejście etapowe:

• Bufory pośrednie po stronie CPU: Zamiast bezpośrednio zapisywać do `WebGLBuffer` w celu przesłania, dane mogą najpierw zostać umieszczone w buforze pośrednim w pamięci RAM systemu. Ten bufor może być zoptymalizowany pod kątem zapisów CPU.
• Bufory pośrednie po stronie GPU: Niektóre nowoczesne architektury GPU obsługują jawne bufory pośrednie w samym VRAM, umożliwiając pośrednie manipulowanie danymi przed ich ostatecznym umieszczeniem. Chociaż WebGL ma ograniczoną bezpośrednią kontrolę nad tym, deweloperzy mogą wykorzystać shadery obliczeniowe (za pośrednictwem WebGPU lub rozszerzeń) do bardziej zaawansowanych operacji etapowych.

Kluczem jest tutaj grupowanie transferów w celu zminimalizowania narzutu. Zamiast często przesyłać małe fragmenty danych, należy gromadzić dane w pamięci RAM systemu i rzadziej przesyłać większe partie.

2. Pule pamięci dla zasobów dynamicznych

Zasoby dynamiczne, takie jak cząstki, przejściowe cele renderowania lub dane klatek, często mają krótki cykl życia. Efektywne zarządzanie nimi wymaga dedykowanych pul pamięci:

• Dynamiczne pule buforów: Wstępnie przydziel duży bufor w VRAM. Gdy zasób dynamiczny potrzebuje pamięci, wydziel sekcję z puli. Gdy zasób nie jest już potrzebny, oznacz sekcję jako wolną. Pozwala to uniknąć narzutu wywołań `gl.bufferData` z użyciem `DYNAMIC_DRAW`, co może być kosztowne.
• Tymczasowe pule tekstur: Podobnie jak bufory, pule tymczasowych tekstur mogą być zarządzane do pośrednich przebiegów renderowania.

Rozważ użycie rozszerzeń, takich jak `WEBGL_multi_draw`, do efektywnego renderowania wielu małych obiektów, ponieważ może to pośrednio zoptymalizować pamięć poprzez zmniejszenie narzutu wywołania rysowania, pozwalając na przeznaczenie większej ilości pamięci na zasoby.

3. Strumieniowanie tekstur i poziomy mipmappingu

Mipmapy to wstępnie obliczone, zmniejszone wersje tekstury, używane do poprawy jakości wizualnej i wydajności, gdy obiekty są oglądane z daleka. Inteligentne zarządzanie mipmapami jest podstawą hierarchicznej optymalizacji tekstur.

• Automatyczne generowanie mipmap: `gl.generateMipmap()` jest niezbędne.
• Strumieniowanie określonych poziomów mip: W przypadku bardzo dużych tekstur, korzystne może być ładowanie do VRAM tylko mipmap o wyższej rozdzielczości i strumieniowe ładowanie mipmap o niższej rozdzielczości w razie potrzeby. Jest to złożona technika często zarządzana przez dedykowane systemy strumieniowania zasobów i może wymagać niestandardowej logiki shaderów lub rozszerzeń, aby w pełni ją kontrolować.
• Filtrowanie anizotropowe: Chociaż jest to przede wszystkim ustawienie jakości wizualnej, korzysta z dobrze zarządzanych łańcuchów mipmap. Upewnij się, że nie wyłączasz całkowicie mipmap, gdy włączone jest filtrowanie anizotropowe.

4. Zarządzanie buforami z użyciem wskazówek użytkowania

Podczas tworzenia buforów WebGL (`gl.createBuffer()`) podajesz wskazówkę dotyczącą użytkowania (np. `STATIC_DRAW`, `DYNAMIC_DRAW`, `STREAM_DRAW`). Zrozumienie tych wskazówek jest kluczowe dla przeglądarki i sterownika GPU w celu optymalizacji alokacji pamięci i wzorców dostępu.

• `STATIC_DRAW`: Dane zostaną przesłane raz i odczytane wiele razy. Idealne dla geometrii i tekstur, które się nie zmieniają.
• `DYNAMIC_DRAW`: Dane będą często zmieniane i wielokrotnie rysowane. Oznacza to często, że dane znajdują się w VRAM, ale mogą być aktualizowane z procesora.
• `STREAM_DRAW`: Dane zostaną ustawione raz i użyte tylko kilka razy. Może to sugerować dane tymczasowe lub używane dla pojedynczej klatki.

Sterownik może użyć tych wskazówek do podjęcia decyzji, czy umieścić bufor w całości w VRAM, zachować kopię w pamięci RAM systemu, czy użyć dedykowanego regionu pamięci z buforowaniem zapisu.

5. Obiekty bufora ramki (FBO) i strategie renderowania do tekstur

FBO pozwalają na renderowanie do tekstur zamiast do domyślnego płótna. Jest to fundamentalne dla wielu zaawansowanych efektów (post-processing, cienie, odbicia), ale może zużywać znaczną ilość VRAM.

• Ponowne użycie FBO i tekstur: Jak wspomniano w pulowaniu, unikaj niepotrzebnego tworzenia i niszczenia FBO oraz powiązanych z nimi tekstur docelowych renderowania.
• Odpowiednie formaty tekstur: Używaj najmniejszego odpowiedniego formatu tekstur dla celów renderowania (np. `RGBA4` lub `RGB5_A1`, jeśli pozwala na to precyzja, zamiast `RGBA8`).
• Precyzja bufora głębi/szablonu: Jeśli wymagany jest bufor głębi, rozważ, czy `DEPTH_COMPONENT16` jest wystarczający zamiast `DEPTH_COMPONENT32F`.

Praktyczne strategie implementacji i przykłady

Wdrożenie tych technik często wymaga solidnego systemu zarządzania zasobami. Rozważmy kilka scenariuszy:

Scenariusz 1: Globalna przeglądarka produktów 3D e-commerce

Wyzwanie: Wyświetlanie wysokorozdzielczych modeli 3D produktów ze szczegółowymi teksturami. Użytkownicy na całym świecie uzyskują do nich dostęp na różnych urządzeniach.

Strategia optymalizacji:

• Poziom szczegółowości (LOD): Domyślnie ładuj wersję modelu o niskiej liczbie wielokątów i tekstury o niskiej rozdzielczości. Gdy użytkownik przybliża lub wchodzi w interakcje, strumieniuj LOD-y i tekstury o wyższej rozdzielczości.
• Kompresja tekstur: Używaj ASTC lub ETC2 dla wszystkich tekstur, zapewniając różne poziomy jakości dla różnych urządzeń docelowych lub warunków sieciowych.
• Budżet pamięci: Ustaw rygorystyczny budżet VRAM dla przeglądarki produktów. Jeśli budżet zostanie przekroczony, automatycznie obniżaj LOD-y lub rozdzielczości tekstur.
• Asynchroniczne ładowanie: Ładuj wszystkie zasoby asynchronicznie i wyświetlaj wskaźnik postępu.

Przykład: Firma meblowa prezentująca sofę. Na urządzeniu mobilnym ładuje się model o niższej liczbie wielokątów z teksturowymi kompresjami 512x512. Na komputerze stacjonarnym, model o wysokiej liczbie wielokątów z teksturowymi kompresjami 2048x2048 jest strumieniowany, gdy użytkownik przybliża. Zapewnia to rozsądną wydajność wszędzie, oferując jednocześnie najwyższej jakości grafikę tym, którzy mogą sobie na nią pozwolić.

Scenariusz 2: Gra strategiczna czasu rzeczywistego w sieci

Wyzwanie: Jednoczesne renderowanie wielu jednostek, złożonych środowisk i efektów. Wydajność jest kluczowa dla rozgrywki.

Strategia optymalizacji:

• Instancjonowanie: Użyj `gl.drawElementsInstanced` lub `gl.drawArraysInstanced` do renderowania wielu identycznych siatek (takich jak drzewa lub jednostki) z różnymi transformacjami z pojedynczego wywołania rysowania. To drastycznie zmniejsza VRAM potrzebny na dane wierzchołków i poprawia wydajność wywołań rysowania.
• Atlasy tekstur: Połącz tekstury dla podobnych obiektów (np. wszystkie tekstury jednostek, wszystkie tekstury budynków) w duże atlasy.
• Dynamiczne pule buforów: Zarządzaj danymi dla każdej klatki (takimi jak transformacje dla instancjonowanych siatek) w dynamicznych pulach, zamiast alokować nowe bufory dla każdej klatki.
• Optymalizacja shaderów: Utrzymuj programy shaderów w kompaktowej formie. Niewykorzystane warianty shaderów nie powinny mieć swoich skompilowanych form rezydentnych w VRAM.
• Globalne zarządzanie zasobami: Wdróż pamięć podręczną LRU dla tekstur i buforów. Gdy VRAM zbliża się do limitu pojemności, zwolnij zasoby rzadziej używane.

Przykład: W grze z setkami żołnierzy na ekranie, zamiast mieć oddzielne bufory wierzchołków i tekstury dla każdego, instancjonuj je z jednego większego bufora i atlasu tekstur. To masowo zmniejsza zużycie VRAM i narzut wywołania rysowania.

Scenariusz 3: Wizualizacja danych z dużymi zbiorami danych

Wyzwanie: Wizualizacja milionów punktów danych, potencjalnie z złożonymi geometrie i dynamicznymi aktualizacjami.

Strategia optymalizacji:

• Obliczenia GPU (jeśli dostępne/konieczne): W przypadku bardzo dużych zbiorów danych, które wymagają złożonych obliczeń, rozważ użycie WebGPU lub rozszerzeń shaderów obliczeniowych WebGL do wykonywania obliczeń bezpośrednio na GPU, zmniejszając transfer danych do procesora.
• VAO i zarządzanie buforami: Używaj obiektów tablicy wierzchołków (VAO) do grupowania konfiguracji buforów wierzchołków. Jeśli dane są często aktualizowane, użyj `DYNAMIC_DRAW`, ale rozważ efektywne przeplatanie danych, aby zminimalizować rozmiar aktualizacji.
• Strumieniowanie danych: Ładuj tylko dane widoczne w bieżącym oknie widoku lub istotne dla bieżącej interakcji.
• Sprites punktowe/siatki niskiej rozdzielczości: Reprezentuj gęste punkty danych za pomocą prostej geometrii (takiej jak punkty lub billboardy), a nie złożonych siatek.

Przykład: Wizualizacja globalnych wzorców pogodowych. Zamiast renderować miliony pojedynczych cząstek dla przepływu wiatru, użyj systemu cząstek, w którym cząstki są aktualizowane na GPU. Tylko niezbędne dane bufora wierzchołków do renderowania samych cząstek (pozycja, kolor) muszą znajdować się w VRAM.

Narzędzia i debugowanie do optymalizacji pamięci

Efektywne zarządzanie pamięcią jest niemożliwe bez odpowiednich narzędzi i technik debugowania.

• Narzędzia deweloperskie przeglądarki:
• Chrome: Zakładka Wydajność pozwala na profilowanie zużycia pamięci GPU. Zakładka Pamięć może przechwytywać migawki sterty, chociaż bezpośrednia inspekcja VRAM jest ograniczona.
• Firefox: Monitor wydajności zawiera metryki pamięci GPU.
• Niestandardowe liczniki pamięci: Zaimplementuj własne liczniki JavaScript do śledzenia rozmiaru tekstur, buforów i innych zasobów GPU, które tworzysz. Loguj je okresowo, aby zrozumieć zużycie pamięci przez Twoją aplikację.
• Profilery pamięci: Biblioteki lub niestandardowe skrypty, które wpinają się w Twój potok ładowania zasobów, aby raportować rozmiar i typ ładowanych zasobów.
• Narzędzia WebGL Inspector: Narzędzia takie jak RenderDoc lub PIX (choć głównie do rozwoju natywnego) mogą czasami być używane w połączeniu z rozszerzeniami przeglądarki lub specyficznymi konfiguracjami do analizy wywołań WebGL i wykorzystania zasobów.

Kluczowe pytania dotyczące debugowania:

• Jakie jest całkowite zużycie VRAM?
• Które zasoby zużywają najwięcej VRAM?
• Czy zasoby są zwalniane, gdy nie są już potrzebne?
• Czy często występują nadmierne alokacje/dealokacje pamięci?
• Jaki jest wpływ kompresji tekstur na VRAM i jakość wizualną?

Przyszłość WebGL i zarządzania pamięcią GPU

Chociaż WebGL dobrze nam służył, krajobraz grafiki internetowej ewoluuje. WebGPU, następca WebGL, oferuje bardziej nowoczesny interfejs API, który zapewnia niższy poziom dostępu do sprzętu GPU i bardziej ujednolicony model pamięci. Dzięki WebGPU deweloperzy będą mieli bardziej precyzyjną kontrolę nad alokacją pamięci, zarządzaniem buforami i synchronizacją, co potencjalnie umożliwi jeszcze bardziej zaawansowane techniki hierarchicznej optymalizacji pamięci. Jednak WebGL pozostanie istotny przez znaczny czas, a opanowanie jego zarządzania pamięcią nadal jest kluczową umiejętnością.

Wnioski: Globalny imperatyw wydajności

Hierarchiczne zarządzanie pamięcią GPU w WebGL i wielopoziomowa optymalizacja pamięci to nie tylko szczegóły techniczne; są one fundamentalne dla dostarczania wysokiej jakości, dostępnych i wydajnych doświadczeń internetowych globalnej publiczności. Rozumiejąc niuanse pamięci GPU, priorytetyzując dane, stosując efektywne struktury i wykorzystując zaawansowane techniki, takie jak strumieniowanie i buforowanie, deweloperzy mogą przezwyciężyć typowe wąskie gardła wydajności. Zdolność do adaptacji do zróżnicowanych możliwości sprzętowych i warunków sieciowych na całym świecie opiera się na tych strategiach optymalizacji. W miarę postępu grafiki internetowej, opanowanie tych zasad zarządzania pamięcią pozostanie kluczowym wyróżnikiem w tworzeniu naprawdę przekonujących i wszechobecnych aplikacji internetowych.

Praktyczne wskazówki:

• Przeprowadź audyt bieżącego zużycia VRAM za pomocą narzędzi deweloperskich przeglądarki. Zidentyfikuj największych konsumentów.
• Wprowadź kompresję tekstur dla wszystkich odpowiednich zasobów.
• Przejrzyj swoje strategie ładowania i zwalniania zasobów. Czy zasoby są efektywnie zarządzane przez cały ich cykl życia?
• Rozważ LOD-y i wycinanie dla złożonych scen, aby zmniejszyć nacisk na pamięć.
• Zbadaj buforowanie zasobów dla często tworzonych/niszczonych obiektów dynamicznych.
• Bądź na bieżąco z WebGPU w miarę jego rozwoju, co otworzy nowe możliwości kontroli pamięci.

Proaktywnie zajmując się pamięcią GPU, możesz zapewnić, że Twoje aplikacje WebGL będą nie tylko imponujące wizualnie, ale także niezawodne i wydajne dla użytkowników na całym świecie, niezależnie od ich urządzenia czy lokalizacji.