Compute Shader Compact解釈

皆さんこんにちは！先回は簡単なGPU Driven Cullingの原理を説明しましたが、ComputeShaderの部分は難しいですから、説明しない。今回は先回解釈しないCompute　Shader部分を説明します。

Compute Shader

先ずComputeShaderというのもを説明します。ComputeShaderは通用計算のシェーダーです。テクスチャだけではなく、普通なバッファの訪問もできます。特別な関数もあります。

GPUには、たくさんコロールがあります。それから、パラレルでComputeShaderを実行することができます。ComputeShaderは対応のスレッドに実行するが、全て1回実行するわけではないです。GPUはスレッドをグループに入れって、たくさんグループをパラレル実行します。しかし、全てグループを一回だけに実行するもわけではない。それは注意点です。スレッドの詳しい実行方法はこちらです。

Compact

先回の問題また説明します。

今回の問題点はどのようなComputeShaderを使用してコンパクトします。説明は簡単になるために、会社の役割分担プランを使用して説明します。

まず皆さんは自分の対応の仕事をしました。その後はコンパクトします。つまり、皆さんが確認した書類をまとめます。

リーダー

簡単な方法は、リーダーさんはその後、一々でまとめます。他の社員さんは何もしない、休みます。

リーダーさんは「重い仕事ですね！」と思います。優しい先輩ですが、遅いです。そして、書類数量は多い場合は、あまり遅いです。

少し考えました、問題点は書類の転送です。皆さん、助けてください！！！

ボス

最近、先輩はボスになります。それから、働く方法も変えます。書類の番号を付けていれば、社員さんは自らによる書類を転送するもできます！

今回ボスの仕事は「計数」だけです。それは「ビッグボス」です。

#　平等主義
最近は「社内平等」と考える社員も多いです。GPUのスレッドも平等です。ボスような人物はない。それから、ボススレッドは計数の仕事をしているでも、普通な社員の仕事も担当します。

じゃ、少し整理しましょう！

1.　皆さんは書類をチェックして、結果は自分に持っています。
2.　スレッド０は、ボスになります。他のスレッドは待ちます。
3.　ボスさんは、書類を統計して、番号を決まります。
4.　皆さんは、自分の番号をもらって、書類を転送します。

#　？？主義
でも、今のGPUは、「Interlock」オペレーションをサポートしました。ボスじゃない場合も、役割はできます。

以前の場合は、たくさんスレッドは同じ場所のデータを変わりますと、間違ったデータを見ました。それはポピュリズムです。

でも「Interlock」では、実行のスレッドはいつだけです。データを変わって、そのデータの改変前の内容ももらいました。

それでは、皆さん同じ場所に「InterlockedAdd」して、番号も決まります。

#　グループ
でも、実はGPUの全てスレッドは同じ場所のデータを改変することが少し無理です。
同じグループのスレッドはできます。少し残念ですね。この場合は、本社と分部の関係ようなものです。

それじゃ、グループのリーダーを選びます。リーダーさんは本社に会議を参加します。グループの中には、「Interlock」を使用して、自らによる番号を決めます。その後、リーダーさんは自分のグループの最大番号を持って本社の会議を参加します。本社は、Globalのオフセットを計算します。リーダーさんは本社の結果を持って、自分のグループを説明します。その後、スレッドはグローボとグループの番号に基づいて最後の番号を計算します。

#　メモリバリア
でも、スレッドはリーダーを会社へ帰ることを待っていない、勝手に自分の番号を計算してデータを転送すれば、結果は間違いです。それからメモリバリアを使用します。

メモリバリアは、全てスレッドがここまで実行完成じゃないでは、この場所に待っています。メモリバリアを付けていれば、この感じです

それは最後のバージョンです。対応のコードはこれです

    GroupMemoryBarrierWithGroupSync();



    if (Invalid == false && NeedCulling)
    {
        if (cullingData.Radius < 0.0f)
        {
            Inside = true;
        }
        else
        {
            Inside = FrustumCullingSphere(InputInstance, cullingData.Radius);
        }
    }
    if (Invalid == false)
    {
        if (Inside || NeedCulling == false)
        {
            InterlockedAdd(localValidInstances, 1, localSlot);
        }

    }
    GroupMemoryBarrierWithGroupSync();

    if (threadId == 0 && Invalid == false)
    {
        InterlockedAdd(
                 outCommand[DrawArgsCount * 5 + 1],
                 localValidInstances,
                 globalSlot
        );
    }

    GroupMemoryBarrierWithGroupSync();
    //if (index == 0)
    //{
    //    outCommand[DrawArgsCount * 5 + 1] = g_CommandCount;
    //}
    if (Invalid)
    {
        return;
    }
    if (NeedCulling == false || Inside)
    {
        uint target_pos = args.StartInstanceLocation + globalSlot + localSlot;
        outInstances[target_pos * 4] = srcInstances[RealInstanceIndex * 4];
        outInstances[target_pos * 4 + 1] = srcInstances[RealInstanceIndex * 4 + 1];
        outInstances[target_pos * 4 + 2] = srcInstances[RealInstanceIndex * 4 + 2];
        outInstances[target_pos * 4 + 3] = srcInstances[RealInstanceIndex * 4 + 3];
    }

コードは少ないでも、原理は難しいそうです。じゃ、今回はそれそれです。

みんなさん、本当にありがとうございます！！！

参考資料

Life of a triangle - NVIDIA's logical pipeline
https://www.irasutoya.com/