WebGPU学习（十一）：学习两个优化：“reuse render command buffer”和“dynamic uniform buffer offset”

大家好，本文介绍了“reuse render command buffer”和“dynamic uniform buffer offset”这两个优化，以及Chrome->webgpu-samplers->animometer示例对它们进行的benchmark性能测试。

上一篇博文：
WebGPU学习（十）：介绍“GPU实现粒子效果”

学习优化：reuse render command buffer

提出问题

每一帧经过下面的步骤进行绘制：

  • 创建一个command buffer
  • 开始一个render pass
  • 设置多个render command到command buffer中
  • 结束该render pass

相关代码如下:

return function frame() {
    ...
    const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
    ...
    const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
    
    passEncoder.setPipeline(pipeline);
    passEncoder.setVertexBuffer(0, verticesBuffer);
    passEncoder.setBindGroup(0, uniformBindGroup1);
    passEncoder.draw(36, 1, 0, 0);
    
    passEncoder.endPass();
    ...
}

我们可以发现，一般来说，每帧创建的command buffer设置的command是一样的，因此这造成了重复记录的开销。开销具体包括两个方面：

  • js binding的开销
    如转换descriptor object（如转换创建render pipeline时传入的参数：GPURenderPipelineDescriptor）和字符串、处理边界、检验数据的合法性等开销
  • 创建render command的开销和设置render command到command buffer的开销

优化方案

WebGPU提供了GPURenderBundle，只需设置一次render command到render bundle，然后每帧执行该bundle，从而实现了command buffer的复用。

WebGPU还支持创建多个bundle，从而可以设置不同的render command到对应的render bundle中

案例代码

对案例代码的说明：
1.发起两个drawcall，对应两个bind group。

这里给出原始的案例代码和优化后的案例代码，供读者参考：

  • 原始的案例代码：不使用bundle
    代码如下：
return function frame() {
    ...
    const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
    ...
    const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
    passEncoder.setPipeline(pipeline);
    passEncoder.setVertexBuffer(0, verticesBuffer);

    passEncoder.setBindGroup(0, uniformBindGroup1);
    passEncoder.draw(36, 1, 0, 0);

    passEncoder.setBindGroup(0, uniformBindGroup2);
    passEncoder.draw(36, 1, 0, 0);

    passEncoder.endPass();
    ...
}
  • 优化后的案例代码：创建一个bundle
    代码如下：
function recordRenderPass(passEncoder) {
    passEncoder.setPipeline(pipeline);
    passEncoder.setVertexBuffer(0, verticesBuffer);

    passEncoder.setBindGroup(0, uniformBindGroup1);
    passEncoder.draw(36, 1, 0, 0);

    passEncoder.setBindGroup(0, uniformBindGroup2);
    passEncoder.draw(36, 1, 0, 0);
}

const renderBundleEncoder = device.createRenderBundleEncoder({
    colorFormats: [swapChainFormat],
});
recordRenderPass(renderBundleEncoder);
const renderBundle = renderBundleEncoder.finish();


return function frame(timestamp) {
    ...
    const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
    ...
    const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);

    passEncoder.executeBundles([renderBundle]);

    passEncoder.endPass();
    ...
}
  • 优化后的案例代码：创建两个bundle
    代码如下：
function recordRenderPass1(passEncoder) {
    passEncoder.setPipeline(pipeline);
    passEncoder.setVertexBuffer(0, verticesBuffer);

    passEncoder.setBindGroup(0, uniformBindGroup1);
    passEncoder.draw(36, 1, 0, 0);
}

function recordRenderPass2(passEncoder) {
    passEncoder.setPipeline(pipeline);
    passEncoder.setVertexBuffer(0, verticesBuffer);

    passEncoder.setBindGroup(0, uniformBindGroup2);
    passEncoder.draw(36, 1, 0, 0);
}

const renderBundleEncoder1 = device.createRenderBundleEncoder({
    colorFormats: [swapChainFormat],
});
recordRenderPass1(renderBundleEncoder1);
const renderBundle1 = renderBundleEncoder1.finish();



const renderBundleEncoder2 = device.createRenderBundleEncoder({
    colorFormats: [swapChainFormat],
});
recordRenderPass2(renderBundleEncoder2);
const renderBundle2 = renderBundleEncoder2.finish();


return function frame(timestamp) {
    ...
    const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
    ...
    const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);

    passEncoder.executeBundles([renderBundle1, renderBundle2]);

    passEncoder.endPass();
    ...
}
}

进一步分析

我们再来看下bundle和render pass相关的定义：

interface GPUDevice : EventTarget {
   ...
   GPURenderBundleEncoder createRenderBundleEncoder(GPURenderBundleEncoderDescriptor descriptor);
   ...
}

dictionary GPURenderBundleEncoderDescriptor : GPUObjectDescriptorBase {
    required sequence<GPUTextureFormat> colorFormats;
    GPUTextureFormat depthStencilFormat;
    unsigned long sampleCount = 1;
};

...

interface GPUCommandEncoder {
    ...
    GPURenderPassEncoder beginRenderPass(GPURenderPassDescriptor descriptor);
    ...
}

...

dictionary GPURenderPassDescriptor : GPUObjectDescriptorBase {
    required sequence<GPURenderPassColorAttachmentDescriptor> colorAttachments;
    GPURenderPassDepthStencilAttachmentDescriptor depthStencilAttachment;
};

注意：创建bundle时，需要指定与所属render pass相同的color attachments、depthAndStencil attachment的format。

参考资料

Encoder results reuse
Add GPURenderBundle
How do people reuse command buffers?（要翻墙）

学习优化：dynamic uniform buffer offset

提出问题

在大多数应用中，每个drawcall需要不同的uniform变量，对应不同的uniform buffer。而uniform buffer被设置在bind group中，这意味着需要在每一帧中为每个drawcall创建并设置一个bind group。

创建bind group比drawcall的开销更大。通过在“Proposal: Dynamic uniform and storage buffer offsets”中进行的性能测试，我们知道现代图形API创建bind group的个数是有限的（而WebGPU是基于现代图形API而实现的，因此它在WebGPU中也是有限的）：

This means, in a single frame, the Metal devices can create 285 bind groups, the D3D12 devices can create 7270 bind groups, and the Vulkan devices can create 18561 bind groups.

优化方案

  • 我们可以一次性创建所有的bind group作为cache，然后在每一帧drawcall时只需设置对应的bind group，从而省去了drawcall时创建bind group的开销。
  • 使用dynamic uniform buffer
    除此之外，因为WebGPU支持“dynamic uniform buffer offset”，所以我们也可以使用下面的方法来优化：
    只创建一个bind group，将其设置为dynamic offset；
    每一帧drawcall时用对应的offset来设置同一个bind group。

第二种优化与第一种优化相比，更简单，只需创建一个bind group，不需要维护cache。

根据Proposal: Dynamic uniform and storage buffer offsets：

I believe we said:
We need at least one of the two for the MVP
Having both causes more complication because they will fight for root table space so we might have to introduce a combined limit for pushConstantSize + N * DynamicBufferCount.

WebGPU的MVP版本应该不会支持dynamic storage buffer offset，也就是说设置为dynamic offset的bind group只能设置一个或多个uniform buffer，不能设置storage buffer。

案例代码

对案例代码的说明：
1.每个bind group都设置同一个uniform buffer，只是它的offset不同
uniform buffer包含的uniform变量为：

float scale;
float offsetX;
float offsetY;
float scalar;
float scalarOffset;

2.一共有100个gameObject，分别对应100个draw call和uniform变量的100份数据（在uniformBufferData中）
3.在使用第二种优化的案例代码中，每个drawcall对应的bind group->uniform buffer的offset需要为256的倍数

这里给出使用第一种优化的案例代码和使用第二种优化的案例代码，供读者参考：

  • 使用第一种优化的案例代码
    代码如下：
const bindGroupLayout = device.createBindGroupLayout({
    bindings: [
        { binding: 0, visibility: GPUShaderStage.VERTEX, type: "uniform-buffer" },
    ],
});


const pipelineLayout = device.createPipelineLayout({ bindGroupLayouts: [bindGroupLayout] });


const pipeline = device.createRenderPipeline({
    layout: pipelineLayout,
    ...
});



const gameObjects = 100;
const uniformBytes = 5 * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT;
const alignedUniformBytes = Math.ceil(uniformBytes / 256) * 256;
const alignedUniformFloats = alignedUniformBytes / Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT;

const uniformBuffer = device.createBuffer({
    size: gameObjects * alignedUniformBytes + Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT,
    usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.UNIFORM
});


const uniformBufferData = new Float32Array(gameObjects * alignedUniformFloats);

//bind group的cache数组
const bindGroups = new Array(gameObjects);

function setUniformBufferData(i) {
    uniformBufferData[alignedUniformFloats * i + 0] = Math.random() * 0.2 + 0.2;        // scale
    uniformBufferData[alignedUniformFloats * i + 1] = 0.9 * 2 * (Math.random() - 0.5);  // offsetX
    uniformBufferData[alignedUniformFloats * i + 2] = 0.9 * 2 * (Math.random() - 0.5);  // offsetY
    uniformBufferData[alignedUniformFloats * i + 3] = Math.random() * 1.5 + 0.5;       // scalar
    uniformBufferData[alignedUniformFloats * i + 4] = Math.random() * 10;               // scalarOffset
}

for (let i = 0; i < gameObjects; ++i) {
    setUniformBufferData(i);

    bindGroups[i] = device.createBindGroup({
        layout: bindGroupLayout,
        bindings: [{
            binding: 0,
            resource: {
                buffer: uniformBuffer,
                offset: i * alignedUniformBytes,
                size: 5 * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT,
            }
        }]
    });
}

uniformBuffer.setSubData(0, uniformBufferData);


return function frame() {
    ...
    const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
    ...
    const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
    passEncoder.setPipeline(pipeline);
    passEncoder.setVertexBuffer(0, verticesBuffer);

    for (let i = 0; i < gameObjects; ++i) {
        passEncoder.setBindGroup(0, bindGroups[i]);
        passEncoder.draw(3, 1, 0, 0);
    }

    passEncoder.endPass();
    ...
}
  • 使用第二种优化的案例代码
    代码如下：
//设置hasDynamicOffset为true
const dynamicBindGroupLayout = device.createBindGroupLayout({
    bindings: [
        { binding: 0, visibility: GPUShaderStage.VERTEX, type: "uniform-buffer", hasDynamicOffset: true },
    ],
});

const dynamicBindGroup = device.createBindGroup({
    layout: dynamicBindGroupLayout,
    bindings: [{
        binding: 0,
        resource: {
            buffer: uniformBuffer,
            offset: 0,
            size: 5 * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT,
        },
    }],
});


const dynamicPipelineLayout = device.createPipelineLayout({ bindGroupLayouts: [dynamicBindGroupLayout] });

const dynamicPipeline = device.createRenderPipeline({
    layout: dynamicPipelineLayout,
    ...
});

//定义gameObjects等代码与使用第一种优化的案例代码相同，故省略
...

for (let i = 0; i < gameObjects; ++i) {
    //setUniformBufferData函数与使用第一种优化的案例代码相同
    setUniformBufferData(i);
}

const dynamicBindGroup = device.createBindGroup({
    layout: dynamicBindGroupLayout,
    bindings: [{
        binding: 0,
        resource: {
            buffer: uniformBuffer,
            offset: 0,
            size: 5 * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT,
        },
    }],
});

uniformBuffer.setSubData(0, uniformBufferData);

const dynamicOffsets = [0];

return function frame() {
    ...
    const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
    ...
    const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
    passEncoder.setPipeline(pipeline);
    passEncoder.setVertexBuffer(0, verticesBuffer);


    for (let i = 0; i < gameObjects; ++i) {
        //这里进行了小优化：之所以要预先创建dynamicOffsets数组，然后在这里设置它的元素，而不直接用“passEncoder.setBindGroup(0, dynamicBindGroup, [i * alignedUniformBytes]);”，是因为这样可以省去“创建数组：[i * alignedUniformBytes]”的开销
        dynamicOffsets[0] = i * alignedUniformBytes;
        passEncoder.setBindGroup(0, dynamicBindGroup, dynamicOffsets);
        passEncoder.draw(3, 1, 0, 0);
    }

    passEncoder.endPass();
    ...
}

参考资料

Proposal: Dynamic uniform and storage buffer offsets

性能测试

animometer示例对这两个优化进行了benchmark测试。

（需要说明的是，该示例的“size: 6 * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT”应该被改为“size: 5 * Float32Array.BYTES_PER_ELEMENT”）

该示例的运行截图如下所示：
截屏2019-12-28下午5.36.41.png-801.2kB

在右侧的红圈内选中按钮可启用对应的优化；
右上角的紫圈可设置绘制的三角形个数；
在左上角的蓝圈内，第一行显示每一帧在CPU端所用时间，主要包括render pass的js binding所用的时间；第二行显示每一帧总时间，它等于CPU端+GPU端的所用时间。

测试数据

在我的电脑（Mac Pro 2014，MacOS Catalina10.15.1，Chrome Canary 80.0.3977.4）上绘制4万个三角形的测试结果：

  • 只使用bundle与没用任何优化相比

大幅降低了js binding所用时间，由14ms变为0.2ms；
每一帧总时间只降低了20%。

  • 同时使用bundle与offset与只使用bundle相比

js binding所用时间和每一帧总时间几乎没有变化

  • 只使用offset与没用任何优化相比

js binding所用时间大幅增加了60%；
每一帧总时间只稍微增加了10%。

结论

使用offset优化，虽然增加了CPU端开销，但也降低了GPU端开销，从而使每一帧总时间增加得很少。而且它使代码更为简洁（只创建一个bind group），可能也减少了内存占用（我没有进行测试，仅为推测），所以推荐使用。

使用bundle优化，虽然大幅降低了CPU端开销，但也增加了GPU端开销。不过考虑到每一帧总时间还是降低了20%，而且有被浏览器进一步优化的空间（参考Encoder results reuse），所以推荐使用。

参考资料

animometer示例

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原文地址：https://www.cnblogs.com/chaogex/p/12112704.html