Оптимізація запуску обчислювальних шейдерів WebGL: Налаштування розміру робочої групи

Обчислювальні шейдери, потужна функція WebGL, дозволяють розробникам використовувати величезний паралелізм графічного процесора (GPU) для обчислень загального призначення (GPGPU) безпосередньо у веб-браузері. Це відкриває можливості для прискорення широкого спектра завдань, від обробки зображень та фізичних симуляцій до аналізу даних та машинного навчання. Однак досягнення оптимальної продуктивності з обчислювальними шейдерами залежить від розуміння та ретельного налаштування розміру робочої групи, критично важливого параметра, який визначає, як обчислення розподіляються та виконуються на GPU.

Розуміння обчислювальних шейдерів та робочих груп

Перш ніж занурюватися в техніки оптимізації, давайте чітко розберемося з основами:

• Обчислювальні шейдери: Це програми, написані на GLSL (OpenGL Shading Language), які виконуються безпосередньо на GPU. На відміну від традиційних вершинних або фрагментних шейдерів, обчислювальні шейдери не прив'язані до конвеєра рендерингу і можуть виконувати довільні обчислення.
• Запуск (Dispatch): Акт запуску обчислювального шейдера називається dispatching. Функція gl.dispatchCompute(x, y, z) визначає загальну кількість робочих груп, які виконають шейдер. Ці три аргументи визначають розміри сітки запуску.
• Робоча група: Робоча група — це сукупність робочих елементів (також відомих як потоки), які виконуються одночасно на одному обчислювальному блоці GPU. Робочі групи надають механізм для спільного використання даних та синхронізації операцій у межах групи.
• Робочий елемент: Один екземпляр виконання обчислювального шейдера в межах робочої групи. Кожен робочий елемент має унікальний ID у своїй робочій групі, доступний через вбудовану змінну GLSL gl_LocalInvocationID.
• Глобальний ID виклику: Унікальний ідентифікатор для кожного робочого елемента в межах усього запуску. Це комбінація gl_GlobalInvocationID (загальний ID) та gl_LocalInvocationID (ID в межах робочої групи).

Взаємозв'язок між цими поняттями можна підсумувати так: запуск (dispatch) ініціює сітку робочих груп, і кожна робоча група складається з кількох робочих елементів. Код обчислювального шейдера визначає операції, які виконує кожен робочий елемент, а GPU виконує ці операції паралельно, використовуючи потужність своїх численних обчислювальних ядер.

Приклад: Уявіть собі обробку великого зображення за допомогою обчислювального шейдера для застосування фільтра. Ви можете розділити зображення на плитки, де кожна плитка відповідає робочій групі. У межах кожної робочої групи окремі робочі елементи можуть обробляти окремі пікселі в плитці. Тоді gl_LocalInvocationID представлятиме позицію пікселя в межах плитки, а розмір запуску визначатиме кількість оброблених плиток (робочих груп).

Важливість налаштування розміру робочої групи

Вибір розміру робочої групи має значний вплив на продуктивність ваших обчислювальних шейдерів. Неправильно налаштований розмір робочої групи може призвести до:

• Неоптимальне використання GPU: Якщо розмір робочої групи занадто малий, обчислювальні блоки GPU можуть бути недовантажені, що призведе до зниження загальної продуктивності.
• Збільшення накладних витрат: Надзвичайно великі робочі групи можуть створювати накладні витрати через підвищену конкуренцію за ресурси та вартість синхронізації.
• Вузькі місця доступу до пам'яті: Неефективні патерни доступу до пам'яті в межах робочої групи можуть призвести до вузьких місць, сповільнюючи обчислення.
• Мінливість продуктивності: Продуктивність може значно відрізнятися на різних GPU та драйверах, якщо розмір робочої групи не обрано ретельно.

Тому знаходження оптимального розміру робочої групи є вирішальним для максимізації продуктивності ваших обчислювальних шейдерів WebGL. Цей оптимальний розмір залежить від апаратного забезпечення та навантаження, і тому вимагає експериментів.

Фактори, що впливають на розмір робочої групи

Кілька факторів впливають на оптимальний розмір робочої групи для даного обчислювального шейдера:

• Архітектура GPU: Різні GPU мають різну архітектуру, включаючи різну кількість обчислювальних блоків, пропускну здатність пам'яті та розміри кешу. Оптимальний розмір робочої групи часто відрізнятиметься для різних виробників GPU (наприклад, AMD, NVIDIA, Intel) та моделей.
• Складність шейдера: Складність коду обчислювального шейдера сама по собі може впливати на оптимальний розмір робочої групи. Складніші шейдери можуть виграти від більших робочих груп для кращого приховування затримок пам'яті.
• Патерни доступу до пам'яті: Спосіб, у який обчислювальний шейдер отримує доступ до пам'яті, відіграє значну роль. Коалесцентні патерни доступу до пам'яті (коли робочі елементи в межах робочої групи звертаються до суміжних комірок пам'яті) зазвичай призводять до кращої продуктивності.
• Залежності даних: Якщо робочим елементам у межах робочої групи потрібно обмінюватися даними або синхронізувати свої операції, це може створювати накладні витрати, що впливають на оптимальний розмір робочої групи. Надмірна синхронізація може зробити менші робочі групи більш продуктивними.
• Обмеження WebGL: WebGL накладає обмеження на максимальний розмір робочої групи. Ви можете запитати ці ліміти за допомогою gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_SIZE), gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_INVOCATIONS) та gl.getParameter(gl.MAX_COMPUTE_WORK_GROUP_COUNT).

Стратегії налаштування розміру робочої групи

Враховуючи складність цих факторів, необхідний систематичний підхід до налаштування розміру робочої групи. Ось деякі стратегії, які ви можете застосувати:

1. Почніть з тестування продуктивності

Наріжним каменем будь-якої оптимізації є тестування продуктивності (бенчмаркінг). Вам потрібен надійний спосіб вимірювання продуктивності вашого обчислювального шейдера з різними розмірами робочих груп. Це вимагає створення тестового середовища, де ви можете запускати ваш обчислювальний шейдер багаторазово з різними розмірами робочих груп і вимірювати час виконання. Простий підхід — використовувати performance.now() для вимірювання часу до і після виклику gl.dispatchCompute().

Приклад:

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

gl.useProgram(computeProgram);
// Встановлення uniform-змінних і текстур

gl.dispatchCompute(width / workgroupSizeX, height / workgroupSizeY, 1);
gl.memoryBarrier(gl.SHADER_STORAGE_BARRIER_BIT);
gl.finish(); // Гарантуємо завершення перед вимірюванням часу

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); // Гарантуємо, що записи видимі
    gl.finish();
}

const endTime = performance.now();
const elapsedTime = (endTime - startTime) / numIterations;
console.log(`Розмір робочої групи (${workgroupSizeX}, ${workgroupSizeY}, ${workgroupSizeZ}): ${elapsedTime.toFixed(2)} мс`);

Ключові аспекти для тестування продуктивності:

• Прогрів: Запустіть обчислювальний шейдер кілька разів перед початком вимірювань, щоб дозволити GPU "прогрітися" і уникнути початкових коливань продуктивності.
• Багаторазові ітерації: Запускайте обчислювальний шейдер багато разів і усереднюйте час виконання, щоб зменшити вплив шуму та помилок вимірювання.
• Синхронізація: Використовуйте gl.memoryBarrier() та gl.finish(), щоб переконатися, що обчислювальний шейдер завершив виконання і всі записи в пам'ять є видимими перед вимірюванням часу виконання. Без них повідомлений час може не точно відображати фактичний час обчислень.
• Відтворюваність: Переконайтеся, що середовище для тестування є послідовним для різних запусків, щоб мінімізувати варіативність результатів.

2. Систематичне дослідження розмірів робочих груп

Коли у вас є налаштоване середовище для тестування, ви можете почати досліджувати різні розміри робочих груп. Хорошою відправною точкою є спроба степенів двійки для кожного виміру робочої групи (наприклад, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, ...). Також важливо враховувати обмеження, накладені WebGL.

Приклад:

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)) {
              // Встановіть x, y, z як розмір вашої робочої групи та проведіть тестування.
            }
        }
    }
}

Враховуйте ці моменти:

• Використання локальної пам'яті: Якщо ваш обчислювальний шейдер використовує значні обсяги локальної пам'яті (спільної пам'яті в межах робочої групи), вам може знадобитися зменшити розмір робочої групи, щоб не перевищити доступну локальну пам'ять.
• Характеристики навантаження: Характер вашого навантаження також може впливати на оптимальний розмір робочої групи. Наприклад, якщо ваше навантаження включає багато розгалужень або умовного виконання, менші робочі групи можуть бути ефективнішими.
• Загальна кількість робочих елементів: Переконайтеся, що загальна кількість робочих елементів (gl.dispatchCompute(x, y, z) * workgroupSizeX * workgroupSizeY * workgroupSizeZ) є достатньою для повного завантаження GPU. Запуск занадто малої кількості робочих елементів може призвести до недовикористання ресурсів.

3. Аналізуйте патерни доступу до пам'яті

Як згадувалося раніше, патерни доступу до пам'яті відіграють вирішальну роль у продуктивності. В ідеалі, робочі елементи в межах робочої групи повинні звертатися до суміжних комірок пам'яті, щоб максимізувати пропускну здатність пам'яті. Це відомо як коалесцентний доступ до пам'яті.

Приклад:

Розглянемо сценарій, де ви обробляєте 2D-зображення. Якщо кожен робочий елемент відповідає за обробку одного пікселя, робоча група, організована у вигляді 2D-сітки (наприклад, 8x8) і яка звертається до пікселів у порядку "рядок за рядком" (row-major order), продемонструє коалесцентний доступ до пам'яті. Навпаки, доступ до пікселів у порядку "стовпець за стовпцем" (column-major order) призведе до крокового доступу до пам'яті, що є менш ефективним.

Техніки для покращення доступу до пам'яті:

• Реорганізуйте структури даних: Змініть організацію ваших структур даних для сприяння коалесцентному доступу до пам'яті.
• Використовуйте локальну пам'ять: Копіюйте дані в локальну пам'ять (спільну пам'ять у межах робочої групи) і виконуйте обчислення на локальній копії. Це може значно зменшити кількість звернень до глобальної пам'яті.
• Оптимізуйте крок (stride): Якщо крокового доступу до пам'яті не уникнути, намагайтеся мінімізувати крок.

4. Мінімізуйте накладні витрати на синхронізацію

Механізми синхронізації, такі як barrier() та атомарні операції, необхідні для координації дій робочих елементів у межах робочої групи. Однак надмірна синхронізація може створювати значні накладні витрати та знижувати продуктивність.

Техніки для зменшення накладних витрат на синхронізацію:

• Зменшуйте залежності: Реструктуруйте код вашого обчислювального шейдера, щоб мінімізувати залежності даних між робочими елементами.
• Використовуйте операції на рівні хвилі (Wave-Level): Деякі GPU підтримують операції на рівні хвилі (також відомі як операції підгруп), які дозволяють робочим елементам у межах хвилі (апаратно визначеної групи робочих елементів) обмінюватися даними без явної синхронізації.
• Обережне використання атомарних операцій: Атомарні операції надають спосіб виконання атомарних оновлень спільної пам'яті. Однак вони можуть бути дорогими, особливо коли є конкуренція за ту саму комірку пам'яті. Розгляньте альтернативні підходи, такі як використання локальної пам'яті для накопичення результатів, а потім виконання одного атомарного оновлення в кінці роботи групи.

5. Адаптивне налаштування розміру робочої групи

Оптимальний розмір робочої групи може змінюватися залежно від вхідних даних та поточного навантаження на GPU. У деяких випадках може бути корисно динамічно регулювати розмір робочої групи на основі цих факторів. Це називається адаптивним налаштуванням розміру робочої групи.

Приклад:

Якщо ви обробляєте зображення різних розмірів, ви можете налаштувати розмір робочої групи, щоб кількість запущених робочих груп була пропорційною розміру зображення. Альтернативно, ви можете відстежувати навантаження на GPU і зменшувати розмір робочої групи, якщо GPU вже сильно завантажений.

Аспекти реалізації:

• Накладні витрати: Адаптивне налаштування розміру робочої групи створює накладні витрати через необхідність вимірювати продуктивність і динамічно регулювати розмір робочої групи. Ці витрати необхідно зважувати з потенційним приростом продуктивності.
• Евристики: Вибір евристик для регулювання розміру робочої групи може значно вплинути на продуктивність. Потрібні ретельні експерименти, щоб знайти найкращі евристики для вашого конкретного навантаження.

Практичні приклади та кейси

Давайте розглянемо деякі практичні приклади того, як налаштування розміру робочої групи може вплинути на продуктивність у реальних сценаріях:

Приклад 1: Фільтрація зображень

Розглянемо обчислювальний шейдер, який застосовує фільтр розмиття до зображення. Наївний підхід може полягати у використанні малого розміру робочої групи (наприклад, 1x1), де кожен робочий елемент обробляє один піксель. Однак такий підхід є вкрай неефективним через відсутність коалесцентного доступу до пам'яті.

Збільшивши розмір робочої групи до 8x8 або 16x16 і організувавши робочу групу у 2D-сітку, що відповідає пікселям зображення, ми можемо досягти коалесцентного доступу до пам'яті та значно покращити продуктивність. Крім того, копіювання відповідного оточення пікселів у спільну локальну пам'ять може прискорити операцію фільтрації за рахунок зменшення зайвих звернень до глобальної пам'яті.

Приклад 2: Симуляція частинок

У симуляції частинок обчислювальний шейдер часто використовується для оновлення положення та швидкості кожної частинки. Оптимальний розмір робочої групи залежатиме від кількості частинок та складності логіки оновлення. Якщо логіка оновлення відносно проста, можна використовувати більший розмір робочої групи для паралельної обробки більшої кількості частинок. Однак, якщо логіка оновлення включає багато розгалужень або умовного виконання, менші робочі групи можуть бути ефективнішими.

Крім того, якщо частинки взаємодіють одна з одною (наприклад, через виявлення зіткнень або силові поля), можуть знадобитися механізми синхронізації, щоб забезпечити правильне виконання оновлень частинок. Накладні витрати на ці механізми синхронізації необхідно враховувати при виборі розміру робочої групи.

Кейс: Оптимізація трасувальника променів на WebGL

Команда проєкту, що працювала над трасувальником променів на базі WebGL у Берліні, спочатку зіткнулася з низькою продуктивністю. Ядро їхнього конвеєра рендерингу значною мірою покладалося на обчислювальний шейдер для розрахунку кольору кожного пікселя на основі перетинів променів. Після профілювання вони виявили, що розмір робочої групи був значним вузьким місцем. Вони почали з розміру робочої групи (4, 4, 1), що призводило до великої кількості малих робочих груп і недовикористання ресурсів GPU.

Потім вони систематично експериментували з різними розмірами робочих груп. Вони виявили, що розмір робочої групи (8, 8, 1) значно покращив продуктивність на GPU NVIDIA, але викликав проблеми на деяких GPU AMD через перевищення лімітів локальної пам'яті. Щоб вирішити цю проблему, вони реалізували вибір розміру робочої групи на основі визначеного виробника GPU. Остаточна реалізація використовувала (8, 8, 1) для NVIDIA та (4, 4, 1) для AMD. Вони також оптимізували тести перетину променя з об'єктом та використання спільної пам'яті в робочих групах, що допомогло зробити трасувальник променів придатним для використання в браузері. Це різко покращило час рендерингу, а також зробило його стабільним на різних моделях GPU.

Найкращі практики та рекомендації

Ось деякі найкращі практики та рекомендації щодо налаштування розміру робочої групи в обчислювальних шейдерах WebGL:

• Починайте з тестування продуктивності: Завжди починайте зі створення середовища для тестування, щоб виміряти продуктивність вашого обчислювального шейдера з різними розмірами робочих груп.
• Розумійте обмеження WebGL: Будьте в курсі обмежень, які WebGL накладає на максимальний розмір робочої групи та загальну кількість робочих елементів, які можна запустити.
• Враховуйте архітектуру GPU: Беріть до уваги архітектуру цільового GPU при виборі розміру робочої групи.
• Аналізуйте патерни доступу до пам'яті: Прагніть до коалесцентних патернів доступу до пам'яті, щоб максимізувати пропускну здатність пам'яті.
• Мінімізуйте накладні витрати на синхронізацію: Зменшуйте залежності даних між робочими елементами, щоб мінімізувати потребу в синхронізації.
• Використовуйте локальну пам'ять розумно: Використовуйте локальну пам'ять для зменшення кількості звернень до глобальної пам'яті.
• Експериментуйте систематично: Систематично досліджуйте різні розміри робочих груп і вимірюйте їхній вплив на продуктивність.
• Профілюйте свій код: Використовуйте інструменти профілювання для виявлення вузьких місць у продуктивності та оптимізації коду вашого обчислювального шейдера.
• Тестуйте на кількох пристроях: Тестуйте ваш обчислювальний шейдер на різноманітних пристроях, щоб переконатися, що він добре працює на різних GPU та драйверах.
• Розгляньте адаптивне налаштування: Дослідіть можливість динамічного регулювання розміру робочої групи на основі вхідних даних та навантаження на GPU.
• Документуйте свої знахідки: Документуйте розміри робочих груп, які ви протестували, та отримані результати продуктивності. Це допоможе вам приймати обґрунтовані рішення щодо налаштування розміру робочої групи в майбутньому.

Висновок

Налаштування розміру робочої групи є критично важливим аспектом оптимізації продуктивності обчислювальних шейдерів WebGL. Розуміючи фактори, що впливають на оптимальний розмір робочої групи, та застосовуючи систематичний підхід до налаштування, ви можете розкрити повний потенціал GPU та досягти значного приросту продуктивності для ваших веб-додатків з інтенсивними обчисленнями.

Пам'ятайте, що оптимальний розмір робочої групи сильно залежить від конкретного навантаження, архітектури цільового GPU та патернів доступу до пам'яті вашого обчислювального шейдера. Тому ретельні експерименти та профілювання є важливими для знаходження найкращого розміру робочої групи для вашого застосунку. Дотримуючись найкращих практик та рекомендацій, викладених у цій статті, ви зможете максимізувати продуктивність ваших обчислювальних шейдерів WebGL та забезпечити більш плавний та чутливий користувацький досвід.

Продовжуючи досліджувати світ обчислювальних шейдерів WebGL, пам'ятайте, що обговорювані тут техніки — це не просто теоретичні концепції. Вони є практичними інструментами, які ви можете використовувати для вирішення реальних проблем та створення інноваційних веб-додатків. Тож занурюйтесь, експериментуйте та відкривайте для себе потужність оптимізованих обчислювальних шейдерів!