WebGL Compute Shader Dispatch Optimizasyonu: Çalışma Grubu Boyutu Ayarlama

WebGL'in güçlü bir özelliği olan compute shader'lar, geliştiricilerin GPU'nun devasa paralelliğini genel amaçlı hesaplama (GPGPU) için doğrudan bir web tarayıcısı içinde kullanmalarına olanak tanır. Bu, görüntü işleme ve fizik simülasyonlarından veri analizi ve makine öğrenimine kadar geniş bir görev yelpazesini hızlandırmak için fırsatlar sunar. Ancak, compute shader'lar ile optimum performansa ulaşmak, hesaplamanın GPU üzerinde nasıl bölüneceğini ve yürütüleceğini belirleyen kritik bir parametre olan çalışma grubu boyutunu anlamaya ve dikkatle ayarlamaya bağlıdır.

Compute Shader'ları ve Çalışma Gruplarını Anlamak

Optimizasyon tekniklerine dalmadan önce, temel kavramları net bir şekilde anlayalım:

• Compute Shader'lar: Bunlar, doğrudan GPU üzerinde çalışan GLSL (OpenGL Shading Language) ile yazılmış programlardır. Geleneksel vertex veya fragment shader'ların aksine, compute shader'lar render boru hattına bağlı değildir ve isteğe bağlı hesaplamalar yapabilirler.
• Dispatch (Gönderim): Bir compute shader'ı başlatma eylemine "dispatching" denir. gl.dispatchCompute(x, y, z) fonksiyonu, shader'ı yürütecek toplam çalışma grubu sayısını belirtir. Bu üç argüman, gönderim gridinin boyutlarını tanımlar.
• Çalışma Grubu (Workgroup): Bir çalışma grubu, GPU içindeki tek bir işlem biriminde eş zamanlı olarak yürütülen bir iş öğeleri (thread olarak da bilinir) koleksiyonudur. Çalışma grupları, grup içinde veri paylaşımı ve işlemleri senkronize etmek için bir mekanizma sağlar.
• İş Öğesi (Work Item): Bir çalışma grubu içindeki compute shader'ın tek bir yürütme örneğidir. Her iş öğesinin, yerleşik GLSL değişkeni gl_LocalInvocationID aracılığıyla erişilebilen, çalışma grubu içinde benzersiz bir kimliği vardır.
• Global Çağrı Kimliği (Global Invocation ID): Tüm gönderim boyunca her iş öğesi için benzersiz tanımlayıcıdır. Bu, gl_GlobalInvocationID (genel kimlik) ve gl_LocalInvocationID (çalışma grubu içi kimlik) kombinasyonudur.

Bu kavramlar arasındaki ilişki şu şekilde özetlenebilir: Bir gönderim, bir çalışma grubu gridi başlatır ve her çalışma grubu birden çok iş öğesinden oluşur. Compute shader kodu, her iş öğesi tarafından gerçekleştirilen işlemleri tanımlar ve GPU, çoklu işlem çekirdeklerinin gücünden yararlanarak bu işlemleri paralel olarak yürütür.

Örnek: Bir filtre uygulamak için compute shader kullanarak büyük bir görüntüyü işlediğinizi hayal edin. Görüntüyü, her bir karonun bir çalışma grubuna karşılık geldiği karolara bölebilirsiniz. Her çalışma grubu içinde, bireysel iş öğeleri karo içindeki pikselleri tek tek işleyebilir. Bu durumda gl_LocalInvocationID, pikselin karo içindeki konumunu temsil ederken, gönderim boyutu işlenen karo (çalışma grubu) sayısını belirler.

Çalışma Grubu Boyutu Ayarlamanın Önemi

Çalışma grubu boyutunun seçimi, compute shader'larınızın performansı üzerinde derin bir etkiye sahiptir. Yanlış yapılandırılmış bir çalışma grubu boyutu şunlara yol açabilir:

• Optimal Olmayan GPU Kullanımı: Çalışma grubu boyutu çok küçükse, GPU'nun işlem birimleri yeterince kullanılmayabilir, bu da daha düşük genel performansa neden olur.
• Artan Ek Yük (Overhead): Aşırı büyük çalışma grupları, artan kaynak çekişmesi ve senkronizasyon maliyetleri nedeniyle ek yük getirebilir.
• Bellek Erişimi Darboğazları: Bir çalışma grubu içindeki verimsiz bellek erişim desenleri, bellek erişimi darboğazlarına yol açarak hesaplamayı yavaşlatabilir.
• Performans Değişkenliği: Çalışma grubu boyutu dikkatli seçilmezse, performans farklı GPU'lar ve sürücüler arasında önemli ölçüde değişebilir.

Bu nedenle, WebGL compute shader'larınızın performansını en üst düzeye çıkarmak için en uygun çalışma grubu boyutunu bulmak çok önemlidir. Bu optimal boyut, donanıma ve iş yüküne bağlıdır ve bu yüzden deneme gerektirir.

Çalışma Grubu Boyutunu Etkileyen Faktörler

Belirli bir compute shader için en uygun çalışma grubu boyutunu etkileyen birkaç faktör vardır:

• GPU Mimarisi: Farklı GPU'lar, değişen sayıda işlem birimi, bellek bant genişliği ve önbellek boyutları dahil olmak üzere farklı mimarilere sahiptir. Optimal çalışma grubu boyutu genellikle farklı GPU satıcıları (örneğin, AMD, NVIDIA, Intel) ve modelleri arasında farklılık gösterecektir.
• Shader Karmaşıklığı: Compute shader kodunun karmaşıklığı, en uygun çalışma grubu boyutunu etkileyebilir. Daha karmaşık shader'lar, bellek gecikmesini daha iyi gizlemek için daha büyük çalışma gruplarından faydalanabilir.
• Bellek Erişim Desenleri: Compute shader'ın belleğe erişim şekli önemli bir rol oynar. Birleşik bellek erişim desenleri (bir çalışma grubundaki iş öğelerinin bitişik bellek konumlarına eriştiği durumlar) genellikle daha iyi performansa yol açar.
• Veri Bağımlılıkları: Bir çalışma grubundaki iş öğelerinin veri paylaşması veya işlemlerini senkronize etmesi gerekiyorsa, bu durum en uygun çalışma grubu boyutunu etkileyen bir ek yük getirebilir. Aşırı senkronizasyon, daha küçük çalışma gruplarının daha iyi performans göstermesini sağlayabilir.
• WebGL Sınırları: WebGL, maksimum çalışma grubu boyutuna sınırlar getirir. Bu sınırları gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS) ve gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_COUNT) kullanarak sorgulayabilirsiniz.

Çalışma Grubu Boyutu Ayarlama Stratejileri

Bu faktörlerin karmaşıklığı göz önüne alındığında, çalışma grubu boyutunu ayarlamak için sistematik bir yaklaşım esastır. İşte kullanabileceğiniz bazı stratejiler:

1. Karşılaştırmalı Değerlendirme (Benchmarking) ile Başlayın

Her optimizasyon çabasının temel taşı karşılaştırmalı değerlendirmedir. Compute shader'ınızın performansını farklı çalışma grubu boyutlarıyla ölçmek için güvenilir bir yola ihtiyacınız vardır. Bu, compute shader'ınızı farklı çalışma grubu boyutlarıyla tekrar tekrar çalıştırabileceğiniz ve yürütme süresini ölçebileceğiniz bir test ortamı oluşturmayı gerektirir. Basit bir yaklaşım, gl.dispatchCompute() çağrısından önce ve sonra zamanı ölçmek için performance.now() kullanmaktır.

Örnek:

const workgroupSizeX = 8;
const workgroupSizeY = 8;
const workgroupSizeZ = 1;

gl.useProgram(computeProgram);
// Set uniforms and textures

gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
gl.finish(); // Ensure completion before timing

const startTime = performance.now();

for (let i = 0; i < numIterations; ++i) {
    gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
    gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT); // Ensure writes are visible
    gl.finish();
}

const endTime = performance.now();
const elapsedTime = (endTime - startTime) / numIterations;
console.log(`Workgroup size (${workgroupSizeX}, ${workgroupSizeY}, ${workgroupSizeZ}): ${elapsedTime.toFixed(2)} ms`);

Karşılaştırmalı değerlendirme için önemli noktalar:

• Isınma: GPU'nun ısınmasını sağlamak ve başlangıçtaki performans dalgalanmalarını önlemek için ölçümlere başlamadan önce compute shader'ı birkaç kez çalıştırın.
• Çoklu Yinelemeler: Gürültü ve ölçüm hatalarının etkisini azaltmak için compute shader'ı birden çok kez çalıştırın ve yürütme sürelerinin ortalamasını alın.
• Senkronizasyon: Yürütme süresini ölçmeden önce compute shader'ın yürütmeyi tamamladığından ve tüm bellek yazma işlemlerinin görünür olduğundan emin olmak için gl.memoryBarrier() ve gl.finish() kullanın. Bunlar olmadan, rapor edilen süre gerçek hesaplama süresini doğru bir şekilde yansıtmayabilir.
• Tekrarlanabilirlik: Sonuçlardaki değişkenliği en aza indirmek için karşılaştırmalı değerlendirme ortamının farklı çalıştırmalar arasında tutarlı olduğundan emin olun.

2. Çalışma Grubu Boyutlarının Sistematik Olarak Keşfedilmesi

Bir karşılaştırmalı değerlendirme kurulumunuz olduğunda, farklı çalışma grubu boyutlarını keşfetmeye başlayabilirsiniz. İyi bir başlangıç noktası, çalışma grubunun her boyutu için 2'nin kuvvetlerini denemektir (ör. 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, ...). WebGL tarafından getirilen sınırları da dikkate almak önemlidir.

Örnek:

const maxWidthgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[0];
const maxHeightgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[1];
const maxZWorkgroupSize = gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE)[2];

for (let x = 1; x <= maxWidthgroupSize; x *= 2) {
    for (let y = 1; y <= maxHeightgroupSize; y *= 2) {
        for (let z = 1; z <= maxZWorkgroupSize; z *= 2) {
            if (x * y * z <= gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS)) {
              //x, y, z'yi çalışma grubu boyutunuz olarak ayarlayın ve karşılaştırma yapın.
            }
        }
    }
}

Şu noktaları göz önünde bulundurun:

• Yerel Bellek Kullanımı: Compute shader'ınız önemli miktarda yerel bellek (bir çalışma grubu içindeki paylaşılan bellek) kullanıyorsa, mevcut yerel belleği aşmamak için çalışma grubu boyutunu küçültmeniz gerekebilir.
• İş Yükü Özellikleri: İş yükünüzün doğası da en uygun çalışma grubu boyutunu etkileyebilir. Örneğin, iş yükünüz çok fazla dallanma veya koşullu yürütme içeriyorsa, daha küçük çalışma grupları daha verimli olabilir.
• Toplam İş Öğesi Sayısı: Toplam iş öğesi sayısının (gl.dispatchCompute(x, y, z) * workgroupSizeX * workgroupSizeY * workgroupSizeZ) GPU'yu tam olarak kullanmak için yeterli olduğundan emin olun. Çok az iş öğesi göndermek, yetersiz kullanıma yol açabilir.

3. Bellek Erişim Desenlerini Analiz Edin

Daha önce de belirtildiği gibi, bellek erişim desenleri performansta çok önemli bir rol oynar. İdeal olarak, bir çalışma grubundaki iş öğeleri, bellek bant genişliğini en üst düzeye çıkarmak için bitişik bellek konumlarına erişmelidir. Bu, birleşik bellek erişimi (coalesced memory access) olarak bilinir.

Örnek:

2D bir görüntüyü işlediğiniz bir senaryo düşünün. Her iş öğesi tek bir pikseli işlemekten sorumluysa, 2D bir grid (örneğin, 8x8) şeklinde düzenlenmiş ve piksellere satır-öncelikli (row-major) sırada erişen bir çalışma grubu, birleşik bellek erişimi sergileyecektir. Buna karşılık, piksellere sütun-öncelikli (column-major) sırada erişmek, daha az verimli olan adımlı bellek erişimine (strided memory access) yol açar.

Bellek Erişimini İyileştirme Teknikleri:

• Veri Yapılarını Yeniden Düzenleyin: Birleşik bellek erişimini teşvik etmek için veri yapılarınızı yeniden düzenleyin.
• Yerel Bellek Kullanın: Verileri yerel belleğe (çalışma grubu içindeki paylaşılan bellek) kopyalayın ve hesaplamaları yerel kopya üzerinde gerçekleştirin. Bu, genel bellek erişimlerinin sayısını önemli ölçüde azaltabilir.
• Adım Boyutunu Optimize Edin: Adımlı bellek erişimi kaçınılmazsa, adım boyutunu en aza indirmeye çalışın.

4. Senkronizasyon Ek Yükünü En Aza İndirin

barrier() ve atomik işlemler gibi senkronizasyon mekanizmaları, bir çalışma grubundaki iş öğelerinin eylemlerini koordine etmek için gereklidir. Ancak, aşırı senkronizasyon önemli bir ek yük getirebilir ve performansı düşürebilir.

Senkronizasyon Ek Yükünü Azaltma Teknikleri:

• Bağımlılıkları Azaltın: İş öğeleri arasındaki veri bağımlılıklarını en aza indirmek için compute shader kodunuzu yeniden yapılandırın.
• Dalga Seviyesi İşlemlerini Kullanın: Bazı GPU'lar, bir dalga (donanım tanımlı bir iş öğesi grubu) içindeki iş öğelerinin açık senkronizasyon olmadan veri paylaşmasına olanak tanıyan dalga seviyesi işlemlerini (alt grup işlemleri olarak da bilinir) destekler.
• Atomik İşlemlerin Dikkatli Kullanımı: Atomik işlemler, paylaşılan bellekte atomik güncellemeler yapmanın bir yolunu sunar. Ancak, özellikle aynı bellek konumu için çekişme olduğunda maliyetli olabilirler. Sonuçları biriktirmek için yerel bellek kullanmak ve ardından çalışma grubunun sonunda tek bir atomik güncelleme yapmak gibi alternatif yaklaşımları göz önünde bulundurun.

5. Uyarlanabilir Çalışma Grubu Boyutu Ayarlama

En uygun çalışma grubu boyutu, girdi verilerine ve mevcut GPU yüküne bağlı olarak değişebilir. Bazı durumlarda, çalışma grubu boyutunu bu faktörlere göre dinamik olarak ayarlamak faydalı olabilir. Buna uyarlanabilir çalışma grubu boyutu ayarlama denir.

Örnek:

Farklı boyutlardaki görüntüleri işliyorsanız, gönderilen çalışma grubu sayısının görüntü boyutuyla orantılı olmasını sağlamak için çalışma grubu boyutunu ayarlayabilirsiniz. Alternatif olarak, GPU yükünü izleyebilir ve GPU zaten ağır bir yük altındaysa çalışma grubu boyutunu küçültebilirsiniz.

Uygulama Hususları:

• Ek Yük (Overhead): Uyarlanabilir çalışma grubu boyutu ayarlama, performansı ölçme ve çalışma grubu boyutunu dinamik olarak ayarlama ihtiyacı nedeniyle ek yük getirir. Bu ek yük, potansiyel performans kazanımlarına karşı tartılmalıdır.
• Sezgisel Yöntemler (Heuristics): Çalışma grubu boyutunu ayarlamak için sezgisel yöntemlerin seçimi performansı önemli ölçüde etkileyebilir. Belirli iş yükünüz için en iyi sezgisel yöntemleri bulmak için dikkatli bir deneme gereklidir.

Pratik Örnekler ve Vaka İncelemeleri

Çalışma grubu boyutu ayarlamanın gerçek dünya senaryolarında performansı nasıl etkileyebileceğine dair bazı pratik örneklere bakalım:

Örnek 1: Görüntü Filtreleme

Bir görüntüye bulanıklaştırma filtresi uygulayan bir compute shader düşünün. Saf yaklaşım, küçük bir çalışma grubu boyutu (örneğin, 1x1) kullanmayı ve her iş öğesinin tek bir pikseli işlemesini içerebilir. Ancak, bu yaklaşım birleşik bellek erişimi eksikliği nedeniyle oldukça verimsizdir.

Çalışma grubu boyutunu 8x8 veya 16x16'ya çıkararak ve çalışma grubunu görüntü pikselleriyle hizalanan 2D bir gridde düzenleyerek, birleşik bellek erişimi sağlayabilir ve performansı önemli ölçüde artırabiliriz. Ayrıca, piksellerin ilgili komşuluğunu paylaşılan yerel belleğe kopyalamak, gereksiz genel bellek erişimlerini azaltarak filtreleme işlemini hızlandırabilir.

Örnek 2: Parçacık Simülasyonu

Bir parçacık simülasyonunda, her parçacığın konumunu ve hızını güncellemek için genellikle bir compute shader kullanılır. En uygun çalışma grubu boyutu, parçacık sayısına ve güncelleme mantığının karmaşıklığına bağlı olacaktır. Güncelleme mantığı nispeten basitse, daha fazla parçacığı paralel olarak işlemek için daha büyük bir çalışma grubu boyutu kullanılabilir. Ancak, güncelleme mantığı çok fazla dallanma veya koşullu yürütme içeriyorsa, daha küçük çalışma grupları daha verimli olabilir.

Ayrıca, parçacıklar birbirleriyle etkileşime giriyorsa (örneğin, çarpışma tespiti veya kuvvet alanları aracılığıyla), parçacık güncellemelerinin doğru bir şekilde yapıldığından emin olmak için senkronizasyon mekanizmaları gerekebilir. Çalışma grubu boyutunu seçerken bu senkronizasyon mekanizmalarının ek yükü dikkate alınmalıdır.

Vaka İncelemesi: Bir WebGL Işın İzleyicisini (Ray Tracer) Optimize Etme

Berlin'de WebGL tabanlı bir ışın izleyici üzerinde çalışan bir proje ekibi başlangıçta düşük performansla karşılaştı. Render boru hatlarının çekirdeği, ışın kesişimlerine dayanarak her pikselin rengini hesaplamak için büyük ölçüde bir compute shader'a dayanıyordu. Profil oluşturduktan sonra, çalışma grubu boyutunun önemli bir darboğaz olduğunu keşfettiler. (4, 4, 1) boyutunda bir çalışma grubuyla başladılar, bu da çok sayıda küçük çalışma grubuna ve yetersiz kullanılan GPU kaynaklarına neden oldu.

Daha sonra sistematik olarak farklı çalışma grubu boyutlarını denediler. (8, 8, 1) boyutundaki bir çalışma grubunun NVIDIA GPU'larda performansı önemli ölçüde artırdığını, ancak yerel bellek sınırlarını aştığı için bazı AMD GPU'larda sorunlara neden olduğunu buldular. Bu sorunu çözmek için, algılanan GPU satıcısına dayalı bir çalışma grubu boyutu seçimi uyguladılar. Son uygulama, NVIDIA için (8, 8, 1) ve AMD için (4, 4, 1) kullandı. Ayrıca ışın-nesne kesişim testlerini ve çalışma gruplarındaki paylaşılan bellek kullanımını optimize ettiler, bu da ışın izleyicinin tarayıcıda kullanılabilir hale gelmesine yardımcı oldu. Bu, render süresini önemli ölçüde iyileştirdi ve aynı zamanda farklı GPU modellerinde tutarlı hale getirdi.

En İyi Uygulamalar ve Öneriler

WebGL compute shader'larında çalışma grubu boyutu ayarlaması için bazı en iyi uygulamalar ve öneriler şunlardır:

• Karşılaştırmalı Değerlendirme ile Başlayın: Her zaman, compute shader'ınızın performansını farklı çalışma grubu boyutlarıyla ölçmek için bir karşılaştırmalı değerlendirme kurulumu oluşturarak başlayın.
• WebGL Sınırlarını Anlayın: WebGL tarafından maksimum çalışma grubu boyutuna ve gönderilebilecek toplam iş öğesi sayısına getirilen sınırların farkında olun.
• GPU Mimarisiini Dikkate Alın: Çalışma grubu boyutunu seçerken hedef GPU'nun mimarisini göz önünde bulundurun.
• Bellek Erişim Desenlerini Analiz Edin: Bellek bant genişliğini en üst düzeye çıkarmak için birleşik bellek erişim desenleri oluşturmaya çalışın.
• Senkronizasyon Ek Yükünü En Aza İndirin: Senkronizasyon ihtiyacını en aza indirmek için iş öğeleri arasındaki veri bağımlılıklarını azaltın.
• Yerel Belleği Akıllıca Kullanın: Genel bellek erişimlerinin sayısını azaltmak için yerel belleği kullanın.
• Sistematik Olarak Deney Yapın: Farklı çalışma grubu boyutlarını sistematik olarak keşfedin ve performans üzerindeki etkilerini ölçün.
• Kodunuzu Profilleyin: Performans darboğazlarını belirlemek ve compute shader kodunuzu optimize etmek için profil oluşturma araçlarını kullanın.
• Birden Fazla Cihazda Test Edin: Farklı GPU'lar ve sürücüler arasında iyi performans gösterdiğinden emin olmak için compute shader'ınızı çeşitli cihazlarda test edin.
• Uyarlanabilir Ayarlamayı Düşünün: Girdi verilerine ve GPU yüküne göre çalışma grubu boyutunu dinamik olarak ayarlama olasılığını araştırın.
• Bulgularınızı Belgeleyin: Test ettiğiniz çalışma grubu boyutlarını ve elde ettiğiniz performans sonuçlarını belgeleyin. Bu, gelecekte çalışma grubu boyutu ayarlaması hakkında bilinçli kararlar vermenize yardımcı olacaktır.

Sonuç

Çalışma grubu boyutu ayarlaması, WebGL compute shader'larını performans için optimize etmenin kritik bir yönüdür. En uygun çalışma grubu boyutunu etkileyen faktörleri anlayarak ve ayarlama için sistematik bir yaklaşım benimseyerek, GPU'nun tam potansiyelini ortaya çıkarabilir ve yoğun hesaplama gerektiren web uygulamalarınız için önemli performans kazanımları elde edebilirsiniz.

Unutmayın ki en uygun çalışma grubu boyutu, belirli iş yüküne, hedef GPU mimarisine ve compute shader'ınızın bellek erişim desenlerine büyük ölçüde bağlıdır. Bu nedenle, uygulamanız için en iyi çalışma grubu boyutunu bulmak için dikkatli denemeler ve profil oluşturma esastır. Bu makalede özetlenen en iyi uygulamaları ve önerileri takip ederek, WebGL compute shader'larınızın performansını en üst düzeye çıkarabilir ve daha akıcı, daha duyarlı bir kullanıcı deneyimi sunabilirsiniz.

WebGL compute shader'ları dünyasını keşfetmeye devam ederken, burada tartışılan tekniklerin sadece teorik kavramlar olmadığını unutmayın. Bunlar, gerçek dünya problemlerini çözmek ve yenilikçi web uygulamaları oluşturmak için kullanabileceğiniz pratik araçlardır. Öyleyse, dalın, deneyin ve optimize edilmiş compute shader'ların gücünü keşfedin!