前端如何使用GPGPU做加速计算？《模拟鸟类��居行为》
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什么？ 业务上有千亿级数据需要计算？别着急，看完这篇文章！！！
阅读这篇文章，有webgl / glsl 基础会阅读更加顺利一些，其中有 wgsl 着色器部分，即使它与 glsl 完全不同
关于 WEBGPU
1. WebGPU 相比于 WebGL 性能上巨大提升
2. WebGPU 相比于 WebGL 多了一条计算管线
WebGPU 学习网站：WebGPU Samples和 WebGPU API
相信大家都知道显卡可以用于AI训练，挖矿，这离不开 GPGPU （通用计算，去除了GPU的图形显示部分）
如果说CPU是一支笔，可以一笔一笔写下《兰亭序》，那么GPU就是喷绘机器，可以在瞬间喷出《兰亭序》
这篇文章利用的就是 WEBGPU 的计算管线(compute pass)实现，庞大的数据量，但是简单的计算，模拟数万只鸟儿的群居行为，从下面的图一变换到图二，源码来自WebGPU Samples 针对这个demo我做了部分简化，以及增加了GPU的数据读取部分，毕竟计算的最终目的是拿到计算的结果供我们使用。
正文
WEBGPU上下文的创建，GPU逻辑设备的请求
创建WebGPU上下文，需要获取GPU对象，请求GPU适配器，再通过GPU适配器请求GPU逻辑设备。
// 获取GPU对象
const gpu = navigator.gpu;
if ( !gpu ) throw new Error( "GPU is not available" );
// 请求GPU适配器，异步过程
const adapter = await gpu.requestAdapter();
if ( !adapter ) throw new Error( "COULD NOT REQUEST GPU ADAPTER" );
// 通过GPU适配器请求GPU逻辑设备
const device = await adapter.requestDevice();
if ( !device ) throw new Error( "COULD NOT REQUEST GPU DEVICE" );
// 创建WebGPU上下文
canvas.width = window.innerWidth;
canvas.height = window.innerHeight;
const context = canvas.getContext( "webgpu" );
if ( !context ) throw new Error( "COULD NOT GET GPU CONTEXT" );
// 配置WebGPU上下文
const presentationFormat = gpu.getPreferredCanvasFormat();
context.configure( {
device,
format: presentationFormat,
alphaMode: "premultiplied"
} );
创建着色器模块
1. 创建用于实例化渲染的着色器模块
自己学习了一段时间的wgsl，能够解释的有限，wgsl类rust语言，rust我也不会，哈哈哈。
在 wgsl 中 @builtin(n)、@location(n)、@group(n) 等关键字是描述结构体或者函数中的参数的位置，这个位置与我们在js中创建渲染管线的时候的配置相对应，其中 @location(n) 用于连接顶点着色器和片元着色器，在glsl中，是用varying传递； -> 符号表示函数的返回值；: 描述变量类型，这个通用。
// 顶点着色器的输出类型，location 索引为 4 ，则在片元着色器可以通过 location(4) 获取到 color
struct VertexOutput {
@builtin(position) position : vec4f,
@location(4) color : vec4f,
}
// 顶点着色器，计算顶点位置，此处输入参数是 vec2f 类型的数据表示粒子位置
@vertex
fn main(
@location(0) a_particlePos : vec2f,
@location(1) a_particleVel : vec2f,
@location(2) a_pos : vec2f,
) -> VertexOutput{
let angle = -atan2(a_particleVel.x, a_particleVel.y);
let pos = vec2(
a_pos.x * cos(angle) - a_pos.y * sin(angle),
a_pos.x * sin(angle) + a_pos.y * cos(angle)
);
var output : VertexOutput;
output.position = vec4(pos + a_particlePos, 0.0, 1.0);
output.color = vec4(
1.0 - sin(angle + 1.0) - a_particleVel.y,
pos.x * 100.0 - a_particleVel.y + 0.1,
a_particleVel.x + cos(angle + 0.5),
1.0);
return output;
}
// 片元着色器，输出颜色
@fragment
fn frag_main(@location(4) color : vec4f) -> @location(0) vec4f {
return color;
}
根据上面写的着色器，创建着色器模块
const spriteShaderModule = device.createShaderModule( { code: spriteWGSL } );
2. 创建计算着色器模块
计算着色器模块，仅用于计算，对于鸟类的群居行为，可以通过计算模拟。针对每个鸟儿的下一个位置，我们遍历所有的鸟儿，找到距离这只鸟距离D以内的所有鸟儿的数据，根据这部分数据，计算出这只鸟儿下一刻的数据。
我们创建2个数组 particlesA 和 particlesB ，两个数组存放着相同的类型但是不同的时间下的数据。为什么需要两个呢？
假设 k 为时间 ，在 k 为整数时
k : N 个鸟儿开始的默认位置假设存放在particlesA
k + 1 : 在这个时间，计算着色器需要读取 particlesA ，也就是鸟儿上一次的位置数据，根据这个数据计算，得到particlesB ，将鸟儿位置更新为particlesB
k + 2 ：同理，取鸟儿上一次的位置，返回鸟儿计算后的位置
整个 wgsl 的代码就是在计算这个流程。
下述 wgsl 代码中: <\uniform> 描述数据来源 uniform ，学过 webgl 的应该知道。<storage,read_write> 描述数据的可操作类型，storage可存储，read_write表示数据的可写入，可读取，
struct Particle {
pos : vec2f,
vel : vec2f,
}
// 鸟儿群居计算的规则
struct SimParams {
deltaT : f32,
rule1Distance : f32,
rule2Distance : f32,
rule3Distance : f32,
rule1Scale : f32,
rule2Scale : f32,
rule3Scale : f32,
}
struct Particles{
particles : array<Particle>
}
// <storage,read> 描述可以数据的操作类型
@binding(0) @group(0) var<uniform> params : SimParams;
@binding(1) @group(0) var<storage, read> particlesA : Particles;
@binding(2) @group(0) var<storage, read_write> particlesB : Particles;
// 描述每一个计算通道的大小
@compute @workgroup_size(64)
fn main(
@builtin(global_invocation_id) GlobalInvovationID : vec3u
)
{
var index = GlobalInvovationID.x;
var vPos = particlesA.particles[index].pos;
var vVel = particlesA.particles[index].vel;
var cMass = vec2(0.0);
var cVel = vec2(0.0);
var colVel = vec2(0.0);
var cMassCount = 0u;
var cVelCount = 0u;
var pos : vec2f;
var vel : vec2f;
for(var i = 0u; i < arrayLength(&particlesA.particles); i++)
{
if(i == index)
{
continue;
}
pos = particlesA.particles[i].pos.xy;
vel = particlesA.particles[i].vel.xy;
if(distance(pos, vPos) < params.rule1Distance)
{
cMass += pos;
cMassCount ++;
}
if(distance(pos, vPos) < params.rule2Distance)
{
colVel -= pos - vPos;
}
if(distance(pos, vPos) < params.rule3Distance)
{
cVel += vel;
cVelCount++;
}
}
if(cMassCount > 0)
{
cMass = (cMass / vec2(f32(cMassCount))) - vPos;
}
if(cVelCount > 0)
{
cVel /= f32(cVelCount);
}
vVel += (cMass * params.rule1Scale) + (colVel * params.rule2Scale) + (cVel * params.rule3Scale);
//clamp velocity for a more pleasing simulation
vVel = normalize(vVel) * clamp(length(vVel), 0.0, 0.1);
//kinematic update
vPos = vPos + (vVel * params.deltaT);
//Wrap around boundary
if (vPos.x < -1.0)
{
vPos.x = 1.0;
}
if (vPos.x > 1.0)
{
vPos.x = -1.0;
}
if (vPos.y < -1.0)
{
vPos.y = 1.0;
}
if (vPos.y > 1.0)
{
vPos.y = -1.0;
}
//Write back
particlesB.particles[index].pos = vPos;
particlesB.particles[index].vel = vVel;
}
根据计算着色器的代码，创建计算着色器模块
const spriteUpdateShaderModule = device.createShaderModule( { code: updateSpritesWGSL } );
创建管线
这个过程是根据着色器的模块创建的，里面涉及到很多的配置项，要写很多遍才会有印象。每个属性的类型，总之十分复杂，我也只能照葫芦画瓢，
1. 创建渲染管线
layout 定义了相关GPU资源的结构和用途
location对于 wgsl 代码中的 location
const renderPipeline = device.createRenderPipeline( {
layout: 'auto',
vertex: {
module: spriteShaderModule,
buffers: [
{
// instanced particles buffer
arrayStride: 4 * 4,
stepMode: 'instance',
attributes: [
{
// instance position 这里对于到 wgsl 中的 loaction
shaderLocation: 0,
offset: 0,
format: 'float32x2',
},
{
// instance velocity
shaderLocation: 1,
offset: 2 * 4,
format: 'float32x2',
},
],
},
{
// vertex buffer
arrayStride: 2 * 4,
stepMode: 'vertex',
attributes: [
{
// vertex positions
shaderLocation: 2,
offset: 0,
format: 'float32x2',
},
],
},
],
},
fragment: {
module: spriteShaderModule,
targets: [
{
format: presentationFormat,
},
],
},
primitive: {
// 拓扑结构，三角形
topology: 'triangle-list',
},
} );
2. 创建计算管线
计算管线的创建比较简单
const computePipeline = device.createComputePipeline( {
layout: 'auto',
compute: {
module: spriteUpdateShaderModule
},
} );
创建数据
做了那么多的准备工作，数据还没有创建，创建完数据之后，需要创建渲染通道和计算通道，将数据传入通道内
1. 模拟小鸟的三角形数据
将gpu数据的读取到js，并不是很麻烦，需要将gpu缓冲区特定区域数据映射到js中，然后再取消映射，取消映射之后gpu可再次使用这些数据
getMappedRange 返回一个 ArrayBuffer，其中包含指定区域中 的映射内容
GPUBuffer.mapState只读属性，返回GPUBuffer的映射状态
const vertexBufferData = new Float32Array( [
-0.01, -0.02, 0.01,
-0.02, 0.0, 0.02,
] );
const spriteVertexBuffer = device.createBuffer( {
size: vertexBufferData.byteLength,
// 用于顶点着色器
usage: GPUBufferUsage.VERTEX,
mappedAtCreation: true,
} );
new Float32Array( spriteVertexBuffer.getMappedRange() ).set( vertexBufferData );
spriteVertexBuffer.unmap();
2. 模拟群居行为规则的数据
我了解到，针对uniform类型数据，可以直接写入队列，供各个管线使用。
GPUBufferUsage.UNIFORM描述 GPUBuffer 作为 uniform 提供使用
GPUBufferUsage.COPY_DST 描述 GPUBuffer 可以作为拷贝的目的地（DST:destination）
GPUBufferUsage.COPY_SRC 描述 GPUBuffer 可以作为拷贝源（SRC:source）
const simParams = {
deltaT: 0.04,
rule1Distance: 0.1,
rule2Distance: 0.025,
rule3Distance: 0.025,
rule1Scale: 0.02,
rule2Scale: 0.05,
rule3Scale: 0.005,
};
const simParamBufferSize = 7 * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT;
const simParamBuffer = device.createBuffer( {
size: simParamBufferSize,
usage: GPUBufferUsage.UNIFORM | GPUBufferUsage.COPY_DST,
} );
device.queue.writeBuffer(
simParamBuffer,
0,
new Float32Array( [
simParams.deltaT,
simParams.rule1Distance,
simParams.rule2Distance,
simParams.rule3Distance,
simParams.rule1Scale,
simParams.rule2Scale,
simParams.rule3Scale,
] )
);
3. 所有鸟儿初始的位置数据
const numParticles = 1500;
const initialParticleData = new Float32Array( numParticles * 4 );
for ( let i = 0; i < numParticles; ++i ) {
initialParticleData[ 4 * i + 0 ] = 2 * ( Math.random() - 0.5 );
initialParticleData[ 4 * i + 1 ] = 2 * ( Math.random() - 0.5 );
initialParticleData[ 4 * i + 2 ] = 2 * ( Math.random() - 0.5 ) * 0.1;
initialParticleData[ 4 * i + 3 ] = 2 * ( Math.random() - 0.5 ) * 0.1;
}
const particleBuffers: GPUBuffer[] = new Array( 2 );
const particleBindGroups: GPUBindGroup[] = new Array( 2 );
for ( let i = 0; i < 2; ++i ) {
particleBuffers[ i ] = device.createBuffer( {
size: initialParticleData.byteLength,
// 因为准备将数据读取到 js ，所以新增了 GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC
usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC,
mappedAtCreation: true,
} );
// 将缓冲区映射到js，存入数据
new Float32Array( particleBuffers[ i ].getMappedRange() ).set(
initialParticleData
);
// 取消映射，供GPU再次使用数据
particleBuffers[ i ].unmap();
}
for ( let i = 0; i < 2; ++i ) {
// 用于给定索引的后续计算命令的 [`GPUBindGroup`]
particleBindGroups[ i ] = device.createBindGroup( {
layout: computePipeline.getBindGroupLayout( 0 ),
entries: [
{
binding: 0,
resource: {
buffer: simParamBuffer,
},
},
{
binding: 1,
resource: {
buffer: particleBuffers[ i ],
offset: 0,
size: initialParticleData.byteLength,
},
},
{
binding: 2,
resource: {
buffer: particleBuffers[ ( i + 1 ) % 2 ],
offset: 0,
size: initialParticleData.byteLength,
},
},
],
} );
}
计算
巩固一下知识，我们需要将 gpu 数据读取到 js 中，那么需要创建一个 GPUBuffer 用于映射数据。
对于这个 buffer ，长度设置为鸟的长度，如果有其他需求，这个长度可以自定义。用于映射读取，以及作为拷贝目的地。所以在 usage 用了 COPY_DST 和 MAP_READ
const stagingBuffer = device.createBuffer( {
size: initialParticleData.byteLength,
usage: GPUBufferUsage.MAP_READ | GPUBufferUsage.COPY_DST
} );
创建渲染通道的配置对象，颜色附着
const renderPassDescriptor: GPURenderPassDescriptor = {
colorAttachments: [
{
view: undefined as GPUTextureView, // 稍后赋值
clearValue: [ 0, 0, 0, 1 ],
loadOp: 'clear',
storeOp: 'store',
},
],
};
执行动画帧函数，执行渲染管线和计算管线
async function frame () {
// 赋值视图
renderPassDescriptor.colorAttachments[ 0 ].view = context
.getCurrentTexture()
.createView();
// 创建GPU编码器
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
{
// 计算通道解析器
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline( computePipeline );
passEncoder.setBindGroup( 0, particleBindGroups[ t % 2 ] );
// 分配的组的数量，这个可以理解为，需要GPU同时进行多少计算。如果需要在 JS 中遍历 10000 次
// 那么在 GPU 中，只需要分配 10000个工作组，执行1次即可。
passEncoder.dispatchWorkgroups( Math.ceil( numParticles / 64 ) );
passEncoder.end();
}
{
// 渲染通道解析器
const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass( renderPassDescriptor );
passEncoder.setPipeline( renderPipeline );
passEncoder.setVertexBuffer( 0, particleBuffers[ ( t + 1 ) % 2 ] );
passEncoder.setVertexBuffer( 1, spriteVertexBuffer );
passEncoder.draw( 3, numParticles, 0, 0 );
passEncoder.end();
}
// 将存储鸟儿坐标数据的 GPUBuffer，拷贝到我们上面创建的 staginBuffer
commandEncoder.copyBufferToBuffer(
particleBuffers[ ( t + 1 ) % 2 ],
0, // Source offset
stagingBuffer,
0, // Destination offset
initialParticleData.byteLength,
);
device.queue.submit( [ commandEncoder.finish() ] );
// 映射 staginBuffer 的指定范围，以供 `getMappedRange` 使用
await stagingBuffer.mapAsync(
GPUMapMode.READ,
0, // Offset
initialParticleData.byteLength, // Length
);
// 读取GPUBuffer数据到js中
const copyArrayBuffer = stagingBuffer.getMappedRange( 0, initialParticleData.byteLength );
const data = copyArrayBuffer.slice( 0 );
stagingBuffer.unmap();
// 打印
console.log( new Float32Array( data ) );
++t;
requestAnimationFrame( frame );
}
frame()
总结
上述的例子，把渲染管线相关的代码全部删除，就是单纯的执行计算管线，纯纯的计算管线的代码我也会放在 gitee中
我用笔记本的3060的显卡，数据量设置为30000，可以流畅执行，每秒60次，如果在cpu中执行计算，需要 300003000060 = 540 0000 0000 次计算量。 使用 gpgpu 每秒执行了 540亿次计算，模拟了鸟类群居行为，如果去掉渲染管线，那么计算速度还可以提升。
在业务中遇到大数据的处理，各位可以考虑一下这个方式哦！！！！！！
转载自:https://juejin.cn/post/7386250013632774183