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一、什么是Javascript实现GPU加速?

CPU与GPU设计目标不同,导致它们之间内部结构差异很大。
CPU需要应对通用场景,内部结构非常复杂。
而GPU往往面向数据类型统一,且相互无依赖的计算。
所以,我们在Web上实现3D场景时,通常使用WebGL利用GPU运算(大量顶点)。
但是,如果只是通用的计算场景呢?比如处理图片中大量像素信息,我们有办法使用GPU资源吗?这正是本文要讲的,GPU通用计算,简称GPGPU。

二、实例演示:色块识别。

如下图所示,我们识别图片中彩虹糖色块,给糖果添加表情。

 

2.1、实例地址(打开页面后,依次点击按钮“使用CPU计算”、“使用GPU计算”):
http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpgpu.html

2.2、运行代码:

 1 var rgb2hsv = function(r, g, b) {
 2     var max = Math.max(r, g, b), min = Math.min(r, g, b),
 3         d = max - min,
 4         h,
 5         s = (max === 0 ? 0 : d / max),
 6         v = max / 255;
 7     switch (max) {
 8         case min: h = 0; break;
 9         case r: h = (g - b) + d * (g < b ? 6: 0); h /= 6 * d; break;
10         case g: h = (b - r) + d * 2; h /= 6 * d; break;
11         case b: h = (r - g) + d * 4; h /= 6 * d; break;
12     }
13     return {
14         h: self.hueIndexs[parseInt(h*360)],
15         s: s,
16         v: v
17     }
18 };

  运行次数:262144次

2.3、测试结论:
实例中,我们分别使用GPU和CPU进行色相转换(防止光线影响识别准确度),其余步骤均一致。

测试平台 测试结论
PC GPU较CPU优势较少
iOS GPU较CPU优势较少
Android vivoX20(运行10次平均)
CPU:770ms,GPU:270
GPU较CPU快2.85倍
三星S7(运行10次平均)
CPU:982ms,GPU:174ms
GPU较CPU快5.64倍

 

 2.4、使用GPGPU意义:
GPU与CPU数据传输过程,与GPU实际运算耗时相当,所以使用GPU运算传输成本过高,实测在Android中具有较大优势。
本测试案例是从webAR项目中抽取,需要实时跟踪用户摄像头处理视频流(256*256),使用GPU计算意义非常大,否则无法实现实时跟踪。

 

三、如何实现GPU通用计算?

3.1、首先,我们通过一张流程图,演示原理:

3.2、实现:

3.2.1、创建顶点着色器,只是传递了贴图坐标。

1 attribute vec4 position;
2 varying vec2 vCoord;
3 void main() {
4     vCoord = position.xy * 0.5 + 0.5;
5     gl_Position = position;
6 }

3.2.2、创建片元着色器,根据贴图坐标贴图。

1 precision highp float;
2 varying vec2 vCoord;
3 uniform sampler2D map;
4 void main(void) {
5     vec4 color = texture2D(map, vCoord);
6     gl_FragColor = color;
7 }

 3.3.3、根据如上着色器代码,创建程序对象,变量code是我们要传入的用于计算的代码。

 1 // 绑定并编译着色器程序
 2 var vertexShaderSource = \'...\';
 3 var fragmentShaderSource = \'...\' + code + \'...\';
 4 var vertexShader = gl.createShader(gl.VERTEX_SHADER);
 5 gl.shaderSource(vertexShader, vertexShaderSource);
 6 gl.compileShader(vertexShader);
 7 var fragmentShader = gl.createShader(gl.FRAGMENT_SHADER);
 8 gl.shaderSource(fragmentShader, fragmentShaderSource);
 9 gl.compileShader(fragmentShader);                
10 
11 // 创建程序对象
12 var program = gl.createProgram();
13 gl.attachShader(program, vertexShader);
14 gl.attachShader(program, fragmentShader);
15 gl.linkProgram(program);
16 gl.useProgram(program);

3.3.4、传入顶点数据,创建一个面覆盖整个画布。

1 // 顶点数据传输
2 var vertices = new Float32Array([-1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 1.0]);
3 var vertexBuffer = gl.createBuffer();
4 gl.bindBuffer(gl.ARRAY_BUFFER, vertexBuffer);
5 gl.bufferData(gl.ARRAY_BUFFER, vertices, gl.STATIC_DRAW);
6 var aPosition = gl.getAttribLocation(program, \'position\');
7 gl.vertexAttribPointer(aPosition, 2, gl.FLOAT, false, 0, 0);
8 gl.enableVertexAttribArray(aPosition);

3.3.5、传入原始数据,本例中传入我要处理的图像数据,作为贴图,最终绘制到屏幕。

 1 var gl = this.gl;
 2 var program = this.program;
 3 var texture = gl.createTexture();
 4 var uMap = gl.getUniformLocation(program, \'map\');
 5 
 6 gl.activeTexture(gl.TEXTURE0);
 7 gl.bindTexture(gl.TEXTURE_2D, texture);
 8 
 9 
10 
11 gl.texImage2D(gl.TEXTURE_2D, 0, gl.RGBA, gl.RGBA, gl.UNSIGNED_BYTE, canvas);
12 gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_MAG_FILTER, gl.NEAREST);
13 gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_MIN_FILTER, gl.NEAREST);
14 gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_WRAP_S, gl.CLAMP_TO_EDGE);
15 gl.texParameteri(gl.TEXTURE_2D, gl.TEXTURE_WRAP_T, gl.CLAMP_TO_EDGE);
16 gl.generateMipmap(gl.TEXTURE_2D);
17 
18 gl.uniform1i(uMap, 0);                
19 
20 // 绘制
21 gl.clearColor(0, 0, 0, 1);
22 gl.clear(gl.COLOR_BUFFER_BIT);
23 gl.drawArrays(gl.TRIANGLE_FAN, 0, 4);

3.3.6、从最终绘制的画面上,获取颜色信息作为最终处理结果数据。

1 var pixels = new Uint8Array(gl.drawingBufferWidth * gl.drawingBufferHeight * 4);
2 gl.readPixels(0, 0, gl.drawingBufferWidth, gl.drawingBufferHeight, gl.RGBA, gl.UNSIGNED_BYTE, pixels);

3.3.7、完整代码:
http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpu.js

其实清楚原理后,整体实现比较简单。
但是对于不了解WebGL的同学来说,理解上有一定难度,我后续准备写一个系列的WebGL教程,有兴趣的同学可以关注。

 

四、有无现成类库?

大家可以看到,我实现的gpu.js中,并没有将javascript转换成着色器语言(类C),而是用户直接传入着色器代码。但是github上已有将javascript转换为着色器语言的库。
https://github.com/gpujs/gpu.js

为什么我没有直接使用呢?
1、简单的使用,2k可以实现的代码,不想引入200k的库;
2、数据输入输出可以由自己灵活控制;
3、着色器语言很简单,特别只是使用基础运算逻辑的代码,没必要由库从Javascript转换。

没有WebGL基础的同学,建议直接使用https://github.com/gpujs/gpu.js,从本文理解整体逻辑;
有一定基础的同学,建议由http://tgideas.qq.com/2018/brucewan/gpu.js自己定制,更为灵活。
另外,这个组件我没打算深度封装,也没打算维护……嗯,就这样。

 

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