வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர் வொர்க்குரூப்ஸ்: இணை செயலாக்க அமைப்பைப் பற்றிய ஒரு ஆழமான பார்வை

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்கள் உங்கள் இணைய உலாவியில் நேரடியாக இணை செயலாக்கத்தின் ஒரு சக்திவாய்ந்த உலகத்தைத் திறக்கின்றன. இந்தத் திறன், கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகின் (GPU) செயலாக்க சக்தியைப் பாரம்பரிய கிராபிக்ஸ் ரெண்டரிங்கையும் தாண்டி பரந்த அளவிலான பணிகளுக்குப் பயன்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது. இந்த சக்தியைத் திறம்படப் பயன்படுத்த, வொர்க்குரூப்ஸ்களைப் புரிந்துகொள்வது அடிப்படையானது.

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்கள் என்றால் என்ன?

கம்ப்யூட் ஷேடர்கள் அடிப்படையில் ஜிபியு-வில் இயங்கும் நிரல்களாகும். கிராபிக்ஸ் ரெண்டரிங்கில் முதன்மையாகக் கவனம் செலுத்தும் வெர்டெக்ஸ் மற்றும் ஃபிராக்மென்ட் ஷேடர்களைப் போலல்லாமல், கம்ப்யூட் ஷேடர்கள் பொது-நோக்கக் கணக்கீட்டிற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இவை, கணக்கீட்டு ரீதியாகச் செறிவான பணிகளை மத்திய செயலாக்க அலகிலிருந்து (CPU) ஜிபியு-க்கு மாற்ற உதவுகின்றன, இது பெரும்பாலும் இணைக்கக்கூடிய செயல்பாடுகளுக்கு கணிசமாக வேகமானது.

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்களின் முக்கிய அம்சங்கள்:

• பொது-நோக்கக் கணக்கீடு: தரவுகளில் கணக்கீடுகளைச் செய்தல், படங்களைச் செயலாக்குதல், இயற்பியல் அமைப்புகளை உருவகப்படுத்துதல் மற்றும் பல.
• இணை செயலாக்கம்: ஒரே நேரத்தில் பல கணக்கீடுகளைச் செயல்படுத்தும் ஜிபியு-வின் திறனைப் பயன்படுத்துதல்.
• இணைய அடிப்படையிலான இயக்கம்: இணைய உலாவியில் நேரடியாகக் கணக்கீடுகளை இயக்குதல், இது பன்மொழித்தளப் பயன்பாடுகளைச் சாத்தியமாக்குகிறது.
• நேரடி ஜிபியு அணுகல்: திறமையான தரவு செயலாக்கத்திற்காக ஜிபியு நினைவகம் மற்றும் ஆதாரங்களுடன் தொடர்புகொள்ளுதல்.

இணை செயலாக்கத்தில் வொர்க்குரூப்ஸின் பங்கு

கம்ப்யூட் ஷேடர் இணை செயலாக்கத்தின் இதயத்தில் வொர்க்குரூப்ஸ் என்ற கருத்து உள்ளது. ஒரு வொர்க்குரூப் என்பது வொர்க் ஐட்டம்ஸ் (திரெட்கள் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) தொகுப்பாகும், அவை ஜிபியு-வில் ஒரே நேரத்தில் செயல்படுத்தப்படுகின்றன. ஒரு வொர்க்குரூப்பை ஒரு குழுவாகவும், வொர்க் ஐட்டம்களை தனிப்பட்ட குழு உறுப்பினர்களாகவும் நினைத்துப் பாருங்கள், அனைவரும் ஒரு பெரிய சிக்கலைத் தீர்க்க ஒன்றாக வேலை செய்கிறார்கள்.

முக்கிய கருத்துக்கள்:

• வொர்க்குரூப் அளவு: ஒரு வொர்க்குரூப்பில் உள்ள வொர்க் ஐட்டம்களின் எண்ணிக்கையை வரையறுக்கிறது. உங்கள் கம்ப்யூட் ஷேடரை வரையறுக்கும்போது இதை நீங்கள் குறிப்பிடுவீர்கள். பொதுவான உள்ளமைவுகள் 8, 16, 32, 64, 128 போன்ற 2-இன் அடுக்குகளாகும்.
• வொர்க்குரூப் பரிமாணங்கள்: வொர்க்குரூப்ஸ்கள் 1D, 2D அல்லது 3D கட்டமைப்புகளில் ஒழுங்கமைக்கப்படலாம், இது வொர்க் ஐட்டம்கள் நினைவகத்தில் அல்லது தரவு வெளியில் எவ்வாறு அமைக்கப்பட்டுள்ளன என்பதைப் பிரதிபலிக்கிறது.
• உள்ளூர் நினைவகம்: ஒவ்வொரு வொர்க்குரூப்பிற்கும் அதன் சொந்த பகிரப்பட்ட உள்ளூர் நினைவகம் (வொர்க்குரூப் பகிரப்பட்ட நினைவகம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) உள்ளது, அதை அந்தக் குழுவிற்குள் உள்ள வொர்க் ஐட்டம்கள் விரைவாக அணுக முடியும். இது ஒரே வொர்க்குரூப்பில் உள்ள வொர்க் ஐட்டம்களுக்கு இடையே தொடர்பு மற்றும் தரவுப் பகிர்வை எளிதாக்குகிறது.
• உலகளாவிய நினைவகம்: கம்ப்யூட் ஷேடர்கள் உலகளாவிய நினைவகத்துடனும் தொடர்பு கொள்கின்றன, இது முக்கிய ஜிபியு நினைவகம் ஆகும். உலகளாவிய நினைவகத்தை அணுகுவது பொதுவாக உள்ளூர் நினைவகத்தை அணுகுவதை விட மெதுவானது.
• உலகளாவிய மற்றும் உள்ளூர் ஐடிகள்: ஒவ்வொரு வொர்க் ஐட்டத்திற்கும் ஒரு தனித்துவமான உலகளாவிய ஐடி (முழு வேலை இடத்தில் அதன் நிலையைக் கண்டறிகிறது) மற்றும் ஒரு உள்ளூர் ஐடி (அதன் வொர்க்குரூப்பிற்குள் அதன் நிலையைக் கண்டறிகிறது) உள்ளது. தரவுகளை மேப்பிங் செய்வதற்கும் கணக்கீடுகளை ஒருங்கிணைப்பதற்கும் இந்த ஐடிகள் முக்கியமானவை.

வொர்க்குரூப் செயல்படுத்தல் மாதிரியைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

ஒரு கம்ப்யூட் ஷேடரின் செயல்படுத்தல் மாதிரி, குறிப்பாக வொர்க்குரூப்ஸ்களுடன், நவீன ஜிபியு-க்களில் உள்ள உள்ளார்ந்த இணைத்தன்மையைச் சுரண்டுவதற்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது பொதுவாக எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பது இங்கே:

1. அனுப்புதல் (Dispatch): எத்தனை வொர்க்குரூப்ஸ்களை இயக்க வேண்டும் என்று ஜிபியு-க்கு நீங்கள் கூறுகிறீர்கள். ஒவ்வொரு பரிமாணத்திலும் (x, y, z) உள்ள வொர்க்குரூப்ஸ்களின் எண்ணிக்கையை வாதங்களாக எடுக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட வெப்ஜிஎல் செயல்பாட்டை அழைப்பதன் மூலம் இது செய்யப்படுகிறது.
2. வொர்க்குரூப் உருவாக்கம்: ஜிபியு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான வொர்க்குரூப்ஸ்களை உருவாக்குகிறது.
3. வொர்க் ஐட்டம் செயல்படுத்தல்: ஒவ்வொரு வொர்க்குரூப்பிற்குள் உள்ள ஒவ்வொரு வொர்க் ஐட்டமும் கம்ப்யூட் ஷேடர் குறியீட்டை சுதந்திரமாகவும் ஒரே நேரத்திலும் செயல்படுத்துகிறது. அவை அனைத்தும் ஒரே ஷேடர் நிரலை இயக்குகின்றன, ஆனால் அவற்றின் தனித்துவமான உலகளாவிய மற்றும் உள்ளூர் ஐடிகளின் அடிப்படையில் வெவ்வேறு தரவைச் செயலாக்கக்கூடும்.
4. ஒரு வொர்க்குரூப்பிற்குள் ஒத்திசைவு (உள்ளூர் நினைவகம்): ஒரு வொர்க்குரூப்பிற்குள் உள்ள வொர்க் ஐட்டம்கள் `barrier()` போன்ற உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி ஒத்திசைக்க முடியும். இது அனைத்து வொர்க் ஐட்டம்களும் ஒரு குறிப்பிட்ட படியை முடித்த பின்னரே தொடர்வதை உறுதி செய்கிறது. உள்ளூர் நினைவகத்தில் சேமிக்கப்பட்ட தரவைப் பகிர்வதற்கு இது மிகவும் முக்கியமானது.
5. உலகளாவிய நினைவக அணுகல்: வொர்க் ஐட்டம்கள் உலகளாவிய நினைவகத்திலிருந்து தரவைப் படிக்கின்றன மற்றும் எழுதுகின்றன, இதில் கணக்கீட்டிற்கான உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டுத் தரவு உள்ளது.
6. வெளியீடு: முடிவுகள் உலகளாவிய நினைவகத்திற்கு மீண்டும் எழுதப்படுகின்றன, அதை நீங்கள் உங்கள் ஜாவாஸ்கிரிப்ட் குறியீட்டிலிருந்து அணுகி திரையில் காண்பிக்கலாம் அல்லது மேலதிக செயலாக்கத்திற்குப் பயன்படுத்தலாம்.

முக்கியமான கருத்தாய்வுகள்:

• வொர்க்குரூப் அளவு வரம்புகள்: வொர்க்குரூப்ஸ்களின் அதிகபட்ச அளவில் வரம்புகள் உள்ளன, அவை பெரும்பாலும் வன்பொருளால் தீர்மானிக்கப்படுகின்றன. `getParameter()` போன்ற வெப்ஜிஎல் நீட்டிப்பு செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி இந்த வரம்புகளை நீங்கள் வினவலாம்.
• ஒத்திசைவு: பல வொர்க் ஐட்டம்கள் பகிரப்பட்ட தரவை அணுகும்போது ரேஸ் கண்டிஷன்களைத் தவிர்க்க சரியான ஒத்திசைவு வழிமுறைகள் அவசியம்.
• நினைவக அணுகல் முறைகள்: தாமதத்தைக் குறைக்க நினைவக அணுகல் முறைகளை மேம்படுத்தவும். ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட நினைவக அணுகல் (ஒரு வொர்க்குரூப்பில் உள்ள வொர்க் ஐட்டம்கள் தொடர்ச்சியான நினைவக இடங்களை அணுகும்போது) பொதுவாக வேகமானது.

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர் வொர்க்குரூப் பயன்பாடுகளின் நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள்

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்களின் பயன்பாடுகள் பரந்த மற்றும் வேறுபட்டவை. இதோ சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

1. பட செயலாக்கம்

சூழல்: ஒரு படத்திற்கு மங்கல் வடிப்பானைப் பயன்படுத்துதல்.

செயல்படுத்தல்: ஒவ்வொரு வொர்க் ஐட்டமும் ஒரு பிக்சலைச் செயலாக்கலாம், அதன் அருகிலுள்ள பிக்சல்களைப் படித்து, மங்கல் கர்னலின் அடிப்படையில் சராசரி நிறத்தைக் கணக்கிட்டு, மங்கலான நிறத்தை பட இடையகத்திற்கு மீண்டும் எழுதலாம். படத்தின் பகுதிகளைச் செயலாக்க வொர்க்குரூப்ஸ்களை ஒழுங்கமைக்கலாம், இது கேச் பயன்பாட்டையும் செயல்திறனையும் மேம்படுத்துகிறது.

2. அணி செயல்பாடுகள்

சூழல்: இரண்டு அணிகளைப் பெருக்குதல்.

செயல்படுத்தல்: ஒவ்வொரு வொர்க் ஐட்டமும் வெளியீட்டு அணியில் ஒரு தனிமத்தைக் கணக்கிடலாம். வொர்க் ஐட்டத்தின் உலகளாவிய ஐடியைப் பயன்படுத்தி அது எந்த வரிசை மற்றும் நெடுவரிசைக்கு பொறுப்பாகும் என்பதைத் தீர்மானிக்கலாம். பகிரப்பட்ட நினைவகப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்த வொர்க்குரூப் அளவை மாற்றியமைக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் ஒரு 2D வொர்க்குரூப்பைப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் உள்ளீட்டு அணிகளின் தொடர்புடைய பகுதிகளை ஒவ்வொரு வொர்க்குரூப்பிற்குள்ளும் உள்ளூர் பகிரப்பட்ட நினைவகத்தில் சேமிக்கலாம், இது கணக்கீட்டின் போது நினைவக அணுகலை வேகப்படுத்துகிறது.

3. துகள் அமைப்புகள்

சூழல்: ஏராளமான துகள்களுடன் ஒரு துகள் அமைப்பை உருவகப்படுத்துதல்.

செயல்படுத்தல்: ஒவ்வொரு வொர்க் ஐட்டமும் ஒரு துகளைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தலாம். கம்ப்யூட் ஷேடர், பயன்படுத்தப்பட்ட விசைகள், ஈர்ப்பு மற்றும் மோதல்களின் அடிப்படையில் துகளின் நிலை, வேகம் மற்றும் பிற பண்புகளைக் கணக்கிடுகிறது. ஒவ்வொரு வொர்க்குரூப்பும் துகள்களின் ஒரு துணைக்குழுவைக் கையாளலாம், மோதல் கண்டறிதலுக்காக அண்டை துகள்களுக்கு இடையில் துகள் தரவைப் பரிமாறிக்கொள்ள பகிரப்பட்ட நினைவகம் பயன்படுத்தப்படலாம்.

4. தரவு பகுப்பாய்வு

சூழல்: ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பில் கணக்கீடுகளைச் செய்தல், எ.கா. ஒரு பெரிய எண் வரிசையின் சராசரியைக் கணக்கிடுதல்.

செயல்படுத்தல்: தரவை பகுதிகளாகப் பிரிக்கவும். ஒவ்வொரு வொர்க் ஐட்டமும் தரவின் ஒரு பகுதியைப் படித்து, ஒரு பகுதி தொகையைக் கணக்கிடுகிறது. ஒரு வொர்க்குரூப்பில் உள்ள வொர்க் ஐட்டம்கள் பகுதி தொகைகளை இணைக்கின்றன. இறுதியாக, ஒரு வொர்க்குரூப் (அல்லது ஒரு வொர்க் ஐட்டம் கூட) பகுதி தொகைகளிலிருந்து இறுதி சராசரியைக் கணக்கிடலாம். செயல்பாடுகளை வேகப்படுத்த இடைநிலைக் கணக்கீடுகளுக்கு உள்ளூர் நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தலாம்.

5. இயற்பியல் உருவகப்படுத்துதல்கள்

சூழல்: ஒரு திரவத்தின் நடத்தையை உருவகப்படுத்துதல்.

செயல்படுத்தல்: திரவத்தின் பண்புகளை (வேகம் மற்றும் அழுத்தம் போன்றவை) காலப்போக்கில் புதுப்பிக்க கம்ப்யூட் ஷேடரைப் பயன்படுத்தவும். ஒவ்வொரு வொர்க் ஐட்டமும் ஒரு குறிப்பிட்ட கட்ட கலத்தில் திரவப் பண்புகளைக் கணக்கிடலாம், அண்டை கலங்களுடன் ஏற்படும் தொடர்புகளைக் கணக்கில் கொள்ளலாம். எல்லை நிலைகள் (உருவகப்படுத்துதலின் விளிம்புகளைக் கையாளுதல்) பெரும்பாலும் தரவுப் பரிமாற்றத்தை ஒருங்கிணைக்க பேரியர் செயல்பாடுகள் மற்றும் பகிரப்பட்ட நினைவகத்துடன் கையாளப்படுகின்றன.

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர் குறியீடு எடுத்துக்காட்டு: எளிய கூட்டல்

இந்த எளிய எடுத்துக்காட்டு, ஒரு கம்ப்யூட் ஷேடர் மற்றும் வொர்க்குரூப்ஸ்களைப் பயன்படுத்தி இரண்டு எண்களின் வரிசைகளை எவ்வாறு கூட்டுவது என்பதைக் காட்டுகிறது. இது ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட எடுத்துக்காட்டு, ஆனால் இது ஒரு கம்ப்யூட் ஷேடரை எவ்வாறு எழுதுவது, தொகுப்பது மற்றும் பயன்படுத்துவது என்பதற்கான அடிப்படைக் கருத்துக்களை விளக்குகிறது.

1. GLSL கம்ப்யூட் ஷேடர் குறியீடு (compute_shader.glsl):

            #version 300 es
precision highp float;

// Input arrays (global memory)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Output array (global memory)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Number of elements per workgroup
layout(local_size_x = 64) in;

// The workgroup ID and local ID are automatically available to the shader.
void main() {
  // Calculate the index within the arrays
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Use gl_GlobalInvocationID for global index

  // Add the corresponding elements
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
            

              
                Copy
              
            
          

2. ஜாவாஸ்கிரிப்ட் குறியீடு:

            // Get the WebGL context
const canvas = document.createElement('canvas');
document.body.appendChild(canvas);
const gl = canvas.getContext('webgl2');
if (!gl) {
    console.error('WebGL2 not supported');
}

// Shader source
const shaderSource = `#version 300 es
precision highp float;

// Input arrays (global memory)
in  layout(binding = 0) readonly buffer InputA { float inputArrayA[]; };
in  layout(binding = 1) readonly buffer InputB { float inputArrayB[]; };

// Output array (global memory)
out layout(binding = 2) buffer OutputC { float outputArrayC[]; };

// Number of elements per workgroup
layout(local_size_x = 64) in;

// The workgroup ID and local ID are automatically available to the shader.
void main() {
  // Calculate the index within the arrays
  uint index = gl_GlobalInvocationID.x; // Use gl_GlobalInvocationID for global index

  // Add the corresponding elements
  outputArrayC[index] = inputArrayA[index] + inputArrayB[index];
}
`;

// Compile shader
function createShader(gl, type, source) {
    const shader = gl.createShader(type);
    gl.shaderSource(shader, source);
    gl.compileShader(shader);
    if (!gl.getShaderParameter(shader, gl.COMPILE_STATUS)) {
        console.error('An error occurred compiling the shaders: ' + gl.getShaderInfoLog(shader));
        gl.deleteShader(shader);
        return null;
    }
    return shader;
}

// Create and link the compute program
function createComputeProgram(gl, shaderSource) {
    const computeShader = createShader(gl, gl.COMPUTE_SHADER, shaderSource);
    if (!computeShader) {
        return null;
    }

    const program = gl.createProgram();
    gl.attachShader(program, computeShader);
    gl.linkProgram(program);

    if (!gl.getProgramParameter(program, gl.LINK_STATUS)) {
        console.error('Unable to initialize the shader program: ' + gl.getProgramInfoLog(program));
        return null;
    }

    // Cleanup
    gl.deleteShader(computeShader);

    return program;
}

// Create and bind buffers
function createBuffers(gl, size, dataA, dataB) {
  // Input A
  const bufferA = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferA);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataA, gl.STATIC_DRAW);

  // Input B
  const bufferB = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferB);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, dataB, gl.STATIC_DRAW);

  // Output C
  const bufferC = gl.createBuffer();
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.bufferData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, size * 4, gl.STATIC_DRAW);
  // Note:  size * 4 because we are using floats, each of which are 4 bytes
  return { bufferA, bufferB, bufferC };
}

// Set up storage buffer binding points
function bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC) {
  gl.useProgram(program);
  // Bind buffers to the program
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, bufferA);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 1, bufferB);
  gl.bindBufferBase(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 2, bufferC);
}

// Run the compute shader
function runComputeShader(gl, program, numElements) {
  gl.useProgram(program);

  // Determine number of workgroups
  const workgroupSize = 64;
  const numWorkgroups = Math.ceil(numElements / workgroupSize);

  // Dispatch compute shader
  gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);

  // Ensure the compute shader has finished running
  gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
}

// Get results
function getResults(gl, bufferC, numElements) {
  const results = new Float32Array(numElements);
  gl.bindBuffer(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, bufferC);
  gl.getBufferSubData(gl.SHADER_STORAGE_BUFFER, 0, results);
  return results;
}

// Main execution
function main() {
  const numElements = 1024;
  const dataA = new Float32Array(numElements);
  const dataB = new Float32Array(numElements);

  // Initialize input data
  for (let i = 0; i < numElements; i++) {
    dataA[i] = i;
    dataB[i] = 2 * i;
  }

  const program = createComputeProgram(gl, shaderSource);
  if (!program) {
      return;
  }

  const { bufferA, bufferB, bufferC } = createBuffers(gl, numElements * 4, dataA, dataB);

  bindBuffers(gl, program, bufferA, bufferB, bufferC);

  runComputeShader(gl, program, numElements);

  const results = getResults(gl, bufferC, numElements);

  console.log('Results:', results);
  // Verify Results
  let allCorrect = true;
  for (let i = 0; i < numElements; ++i) {
      if (results[i] !== dataA[i] + dataB[i]) {
          console.error(`Error at index ${i}: Expected ${dataA[i] + dataB[i]}, got ${results[i]}`);
          allCorrect = false;
          break;
      }
  }
  if(allCorrect) {
      console.log('All results are correct.');
  }

  // Clean up buffers
  gl.deleteBuffer(bufferA);
  gl.deleteBuffer(bufferB);
  gl.deleteBuffer(bufferC);
  gl.deleteProgram(program);
}

main();

            

              
                Copy
              
            
          

விளக்கம்:

• ஷேடர் மூலம்: GLSL குறியீடு கம்ப்யூட் ஷேடரை வரையறுக்கிறது. இது இரண்டு உள்ளீட்டு அணிகளை (`inputArrayA`, `inputArrayB`) எடுத்து, அதன் கூட்டுத்தொகையை ஒரு வெளியீட்டு அணிக்கு (`outputArrayC`) எழுதுகிறது. `layout(local_size_x = 64) in;` என்ற கூற்று வொர்க்குரூப் அளவை (x-அச்சில் ஒரு வொர்க்குரூப்பிற்கு 64 வொர்க் ஐட்டம்கள்) வரையறுக்கிறது.
• ஜாவாஸ்கிரிப்ட் அமைப்பு: ஜாவாஸ்கிரிப்ட் குறியீடு வெப்ஜிஎல் சூழலை உருவாக்குகிறது, கம்ப்யூட் ஷேடரைத் தொகுக்கிறது, உள்ளீடு மற்றும் வெளியீட்டு அணிகளுக்கான இடையகப் பொருட்களை உருவாக்கி இணைக்கிறது, மற்றும் ஷேடரை இயக்குகிறது. இது உள்ளீட்டு அணிகளைத் துவக்குகிறது, முடிவுகளைப் பெற வெளியீட்டு அணியை உருவாக்குகிறது, கம்ப்யூட் ஷேடரைச் செயல்படுத்துகிறது மற்றும் கணக்கிடப்பட்ட முடிவுகளை கன்சோலில் காண்பிக்கிறது.
• தரவு பரிமாற்றம்: ஜாவாஸ்கிரிப்ட் குறியீடு இடையகப் பொருட்களின் வடிவத்தில் தரவை ஜிபியு-க்கு மாற்றுகிறது. இந்த எடுத்துக்காட்டு ஷேடர் ஸ்டோரேஜ் பஃபர் ஆப்ஜெக்ட்ஸ் (SSBOs) பயன்படுத்துகிறது, அவை ஷேடரிலிருந்து நேரடியாக நினைவகத்தை அணுகவும் எழுதவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, மற்றும் கம்ப்யூட் ஷேடர்களுக்கு அவசியமானவை.
• வொர்க்குரூப் அனுப்புதல்: `gl.dispatchCompute(numWorkgroups, 1, 1);` என்ற வரி, தொடங்கப்பட வேண்டிய வொர்க்குரூப்ஸ்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிப்பிடுகிறது. முதல் வாதம் X அச்சில் உள்ள வொர்க்குரூப்ஸ்களின் எண்ணிக்கையையும், இரண்டாவது Y அச்சிலும், மூன்றாவது Z அச்சிலும் வரையறுக்கிறது. இந்த எடுத்துக்காட்டில், நாம் 1D வொர்க்குரூப்ஸ்களைப் பயன்படுத்துகிறோம். கணக்கீடு x அச்சைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படுகிறது.
• பேரியர்: `gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);` என்ற செயல்பாடு, தரவைப் பெறுவதற்கு முன்பு கம்ப்யூட் ஷேடருக்குள் உள்ள அனைத்து செயல்பாடுகளும் முடிவடைவதை உறுதி செய்ய அழைக்கப்படுகிறது. இந்த படி பெரும்பாலும் மறக்கப்படுகிறது, இது வெளியீடு தவறாக இருக்க அல்லது அமைப்பு எதுவும் செய்யாதது போல் தோன்ற காரணமாகலாம்.
• முடிவு பெறுதல்: ஜாவாஸ்கிரிப்ட் குறியீடு வெளியீட்டு இடையகத்திலிருந்து முடிவுகளைப் பெற்று அவற்றைக் காட்டுகிறது.

இது சம்பந்தப்பட்ட அடிப்படைக் படிகளை விளக்குவதற்கான ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட எடுத்துக்காட்டு, இருப்பினும், இது செயல்முறையைக் காட்டுகிறது: கம்ப்யூட் ஷேடரைத் தொகுத்தல், இடையகங்களை அமைத்தல் (உள்ளீடு மற்றும் வெளியீடு), இடையகங்களை இணைத்தல், கம்ப்யூட் ஷேடரை அனுப்புதல் மற்றும் இறுதியாக வெளியீட்டு இடையகத்திலிருந்து முடிவைப் பெறுதல் மற்றும் முடிவுகளைக் காண்பித்தல். இந்த அடிப்படை கட்டமைப்பை பட செயலாக்கம் முதல் துகள் அமைப்புகள் வரை பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்குப் பயன்படுத்தலாம்.

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர் செயல்திறனை மேம்படுத்துதல்

கம்ப்யூட் ஷேடர்களுடன் உகந்த செயல்திறனை அடைய, இந்த மேம்படுத்தல் நுட்பங்களைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• வொர்க்குரூப் அளவு சரிசெய்தல்: வெவ்வேறு வொர்க்குரூப் அளவுகளுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள். சிறந்த வொர்க்குரூப் அளவு வன்பொருள், தரவு அளவு மற்றும் ஷேடரின் சிக்கலான தன்மையைப் பொறுத்தது. 8, 16, 32, 64 போன்ற பொதுவான அளவுகளுடன் தொடங்கி, உங்கள் தரவின் அளவு மற்றும் செய்யப்படும் செயல்பாடுகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். சிறந்த அணுகுமுறையைத் தீர்மானிக்க பல அளவுகளை முயற்சிக்கவும். சிறந்த வொர்க்குரூப் அளவு வன்பொருள் சாதனங்களுக்கு இடையில் மாறுபடலாம். நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கும் அளவு செயல்திறனைப் பெரிதும் பாதிக்கலாம்.
• உள்ளூர் நினைவகப் பயன்பாடு: ஒரு வொர்க்குரூப்பிற்குள் உள்ள வொர்க் ஐட்டம்களால் அடிக்கடி அணுகப்படும் தரவை கேச் செய்ய பகிரப்பட்ட உள்ளூர் நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தவும். உலகளாவிய நினைவக அணுகல்களைக் குறைக்கவும்.
• நினைவக அணுகல் முறைகள்: நினைவக அணுகல் முறைகளை மேம்படுத்தவும். ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட நினைவக அணுகல் (ஒரு வொர்க்குரூப்பிற்குள் உள்ள வொர்க் ஐட்டம்கள் தொடர்ச்சியான நினைவக இடங்களை அணுகும்போது) கணிசமாக வேகமானது. செயல்திறனை மேம்படுத்த உங்கள் கணக்கீடுகளை ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட முறையில் நினைவகத்தை அணுகும்படி ગોઠવવાનો પ્રયાસ કરો.
• தரவு சீரமைப்பு: வன்பொருளின் விருப்பமான சீரமைப்புத் தேவைகளுக்கு ஏற்ப நினைவகத்தில் தரவைச் சீரமைக்கவும். இது நினைவக அணுகல்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைத்து, செயல்திறனை அதிகரிக்கலாம்.
• கிளைத்தலைக் குறைத்தல்: கம்ப்யூட் ஷேடருக்குள் கிளைத்தலைக் குறைக்கவும். நிபந்தனைக் கூற்றுகள் வொர்க் ஐட்டம்களின் இணை செயலாக்கத்தைத் தொந்தரவு செய்யலாம் மற்றும் செயல்திறனைக் குறைக்கலாம். கிளைத்தல் இணைத்தன்மையைக் குறைக்கிறது, ஏனெனில் ஜிபியு வெவ்வேறு வன்பொருள் அலகுகளில் கணக்கீடுகளைப் பிரிக்க வேண்டியிருக்கும்.
• அதிகப்படியான ஒத்திசைவைத் தவிர்க்கவும்: வொர்க் ஐட்டம்களை ஒத்திசைக்க பேரியர்களின் பயன்பாட்டைக் குறைக்கவும். அடிக்கடி ஒத்திசைப்பது இணைத்தன்மையைக் குறைக்கலாம். முற்றிலும் அவசியமானால் மட்டுமே அவற்றைப் பயன்படுத்தவும்.
• வெப்ஜிஎல் நீட்டிப்புகளைப் பயன்படுத்தவும்: கிடைக்கக்கூடிய வெப்ஜிஎல் நீட்டிப்புகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். செயல்திறனை மேம்படுத்தவும், நிலையான வெப்ஜிஎல்-இல் எப்போதும் கிடைக்காத அம்சங்களை ஆதரிக்கவும் நீட்டிப்புகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• சுயவிவரம் மற்றும் பெஞ்ச்மார்க்கிங்: உங்கள் கம்ப்யூட் ஷேடர் குறியீட்டை சுயவிவரப்படுத்தி, அதன் செயல்திறனை வெவ்வேறு வன்பொருளில் பெஞ்ச்மார்க் செய்யவும். மேம்படுத்தலுக்கு இடையூறுகளைக் கண்டறிவது முக்கியம். உலாவி டெவலப்பர் கருவிகளில் உள்ளமைக்கப்பட்டவை அல்லது ரெண்டர்டாக் போன்ற மூன்றாம் தரப்பு கருவிகள் உங்கள் ஷேடரின் சுயவிவரம் மற்றும் பகுப்பாய்விற்குப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

பன்மொழித்தளக் கருத்தாய்வுகள்

வெப்ஜிஎல் பன்மொழித்தள இணக்கத்தன்மைக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும், மனதில் கொள்ள வேண்டிய தள-குறிப்பிட்ட நுணுக்கங்கள் உள்ளன.

• வன்பொருள் மாறுபாடு: உங்கள் கம்ப்யூட் ஷேடரின் செயல்திறன் பயனரின் சாதனத்தின் ஜிபியு வன்பொருளைப் பொறுத்து (எ.கா., ஒருங்கிணைந்த மற்றும் பிரத்யேக ஜிபியுக்கள், வெவ்வேறு விற்பனையாளர்கள்) மாறுபடும்.
• உலாவி இணக்கத்தன்மை: இணக்கத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த உங்கள் கம்ப்யூட் ஷேடர்களை வெவ்வேறு இணைய உலாவிகளில் (குரோம், பயர்பாக்ஸ், சஃபாரி, எட்ஜ்) மற்றும் வெவ்வேறு இயக்க முறைமைகளில் சோதிக்கவும்.
• மொபைல் சாதனங்கள்: உங்கள் ஷேடர்களை மொபைல் சாதனங்களுக்கு மேம்படுத்தவும். மொபைல் ஜிபியுக்கள் பெரும்பாலும் டெஸ்க்டாப் ஜிபியுக்களை விட வேறுபட்ட கட்டடக்கலை அம்சங்கள் மற்றும் செயல்திறன் பண்புகளைக் கொண்டுள்ளன. மின் நுகர்வைக் கவனத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• வெப்ஜிஎல் நீட்டிப்புகள்: இலக்கு தளங்களில் தேவையான வெப்ஜிஎல் நீட்டிப்புகள் கிடைப்பதை உறுதி செய்யவும். அம்சக் கண்டறிதல் மற்றும் நேர்த்தியான சிதைவு ஆகியவை அவசியம்.
• செயல்திறன் சரிசெய்தல்: இலக்கு வன்பொருள் சுயவிவரத்திற்கு உங்கள் ஷேடர்களை மேம்படுத்தவும். இது உகந்த வொர்க்குரூப் அளவுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது, நினைவக அணுகல் முறைகளைச் சரிசெய்வது மற்றும் பிற ஷேடர் குறியீடு மாற்றங்களைச் செய்வது என்று பொருள்படும்.

வெப்ஜிபியு மற்றும் கம்ப்யூட் ஷேடர்களின் எதிர்காலம்

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்கள் சக்திவாய்ந்தவை என்றாலும், இணைய அடிப்படையிலான ஜிபியு கணக்கீட்டின் எதிர்காலம் வெப்ஜிபியு-வில் உள்ளது. வெப்ஜிபியு என்பது ஒரு புதிய வலைத் தரநிலை (தற்போது வளர்ச்சியில் உள்ளது), இது நவீன ஜிபியு அம்சங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளுக்கு மேலும் நேரடி மற்றும் நெகிழ்வான அணுகலை வழங்குகிறது. இது வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்களை விட குறிப்பிடத்தக்க மேம்பாடுகளை வழங்குகிறது, அவற்றுள்:

• மேலும் ஜிபியு அம்சங்கள்: மேலும் மேம்பட்ட ஷேடர் மொழிகள் (எ.கா., WGSL - வெப்ஜிபியு ஷேடிங் மொழி), சிறந்த நினைவக மேலாண்மை மற்றும் வள ஒதுக்கீட்டின் மீது அதிகரித்த கட்டுப்பாடு போன்ற அம்சங்களை ஆதரிக்கிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட செயல்திறன்: செயல்திறனுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, மேலும் சிக்கலான மற்றும் கோரும் கணக்கீடுகளை இயக்கும் திறனை வழங்குகிறது.
• நவீன ஜிபியு கட்டமைப்பு: வெப்ஜிபியு நவீன ஜிபியுக்களின் அம்சங்களுடன் சிறப்பாகச் சீரமைக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, நினைவகத்தின் மீது நெருக்கமான கட்டுப்பாடு, மேலும் கணிக்கக்கூடிய செயல்திறன் மற்றும் மேலும் அதிநவீன ஷேடர் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
• குறைக்கப்பட்ட மேல்நிலை: வெப்ஜிபியு வலை அடிப்படையிலான கிராபிக்ஸ் மற்றும் கணக்கீட்டுடன் தொடர்புடைய மேல்நிலையைக் குறைக்கிறது, இதன் விளைவாக செயல்திறன் மேம்படுகிறது.

வெப்ஜிபியு இன்னும் வளர்ந்து கொண்டிருந்தாலும், இது வலை அடிப்படையிலான ஜிபியு கணினிக்கு தெளிவான திசையாகும், மற்றும் வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்களின் திறன்களிலிருந்து ஒரு இயல்பான முன்னேற்றமாகும். வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்களைக் கற்றுக்கொள்வதும் பயன்படுத்துவதும், அது முதிர்ச்சியடையும் போது வெப்ஜிபியு-க்கு எளிதாக மாறுவதற்கான அடித்தளத்தை வழங்கும்.

முடிவுரை: வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்களுடன் இணை செயலாக்கத்தைத் தழுவுதல்

வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்கள் உங்கள் வலைப் பயன்பாடுகளில் கணக்கீட்டு ரீதியாகச் செறிவான பணிகளை ஜிபியு-க்கு மாற்றுவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த வழியை வழங்குகின்றன. வொர்க்குரூப்ஸ், நினைவக மேலாண்மை மற்றும் மேம்படுத்தல் நுட்பங்களைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நீங்கள் இணை செயலாக்கத்தின் முழு திறனையும் திறந்து, இணையம் முழுவதும் உயர்-செயல்திறன் கிராபிக்ஸ் மற்றும் பொது-நோக்கக் கணக்கீட்டை உருவாக்கலாம். வெப்ஜிபியு-வின் பரிணாம வளர்ச்சியுடன், வலை அடிப்படையிலான இணை செயலாக்கத்தின் எதிர்காலம் இன்னும் அதிக சக்தி மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மையை உறுதியளிக்கிறது. இன்று வெப்ஜிஎல் கம்ப்யூட் ஷேடர்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வலை அடிப்படையிலான கணினியில் நாளைய முன்னேற்றங்களுக்கான அடித்தளத்தை நீங்கள் உருவாக்குகிறீர்கள், அடிவானத்தில் இருக்கும் புதிய கண்டுபிடிப்புகளுக்குத் தயாராகிறீர்கள்.

இணைத்தன்மையின் சக்தியைத் தழுவி, கம்ப்யூட் ஷேடர்களின் திறனை வெளிக்கொணருங்கள்!