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need global variables for big data to put it on GPU only once

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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
25/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
javascript
Bereich
performance

Rechercherichtung

Es werden keine Quelldateien, Tests oder Einstiegspunkte genannt. Beginne damit, die bestehenden APIs für GPU-/Kernel-Eingaben und die Verwaltung von Ergebnissen zu untersuchen, und ermittle anschließend, ob persistente GPU-gestützte Daten und der Zugriff auf Teilergebnisse zur Architektur des Projekts passen; als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn die angeforderte Datenwiederverwendung ohne wiederholte Transfers oder übergroße Zwischenallokationen funktioniert.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

What i am working at?

I am developing a program to visualize voxel data by placing many canvases in space, my voxel data is stored as
[ [ Int16Array(2), Int16Array(2) ],[ Int16Array(2), Int16Array(2) ] ] (that is example for 2x2x2px voxel data)
but in real tasks data is often 512x512x512px ( so i need near 256MiB for this data)

let example of voxel data is [[ [0,1], [2,3] ],[ [4,5], [6,7] ]]
image

so i have 2 x layers 0: [ [0,4], [2,6] ], 1: [ [1,5], [3,7] ]
so i have 2 y layers 0: [ [0,1], [4,5] ], 1: [ [2,3], [6,7] ]
so i have 2 z layers 0: [ [0,1], [2,3] ], 1: [ [4,5], [6,7] ]

and before placing one layer of voxel data on canvas i need to replace voxel value with color
and for this i have array to replace values to color but in special way:

ColArray example:
image
(in program it is Uint8Array([r0,g0,b0,a0, r1,g1,b1,a1, ...]) )

What is wrong?

so to get color value i must do next operations for each voxel
image
which will do next
image

what i can do with is gpu.js is for example:
(lenM1 = colArray.lenght - 1, delta = max - min)

const calc = gpu.createKernel(function(data,min,delta,lenM1) {
    return Math.round( (data[this.thread.z][this.thread.y][this.thread.x]-min)/delta*lenM1 )
}, { output: [Xsize,Ysize,Zsize] })

const ColArrayIndexes = calc(...)

but if i give data (int16 512x512x512 memory usage 256 MiB)
and i get result (float32 512x512x512 memory usage 512 MiB)

and once i get alocation error when trying to get result (and that is not PC problem it is js memory managment problem)
also i dont need all result for one layer i need only part of it

Another way to solve the problem was to calc and return only one canvas

const render = gpu.createKernel(function( data, __ ) {
    this.color( __ );
}).setOutput([ __ , __ ]).setGraphical(true);

render();
const pixels = render.getPixels();
// and put pixels to canvas

buuuuuut to calc one Canvas i need parts from all data, and if for z layers i can just use js array.slice() method for x and y i need to give all data (i said what are x y and z layers for me near first img)

so when i dive all data (256 MiB) from RAM to GPU memory (if i correctly undarstand how it works) it take some time

and when i want to calc all 512 X layers + all 512 Y layers + all 512 Z layers i give same data (256 MiB) 1536 times and that is not OK and need some time

Where does it happen?

PC:
i7 9700K
RTX 3070
16GB RAM

(but my program also must work normal on mobile and so big memory changes is not good)

Expected solution

i think that my problem can have solution like this
const gpu = new GPU();

gpu.setGlobalVariable( dataName , data ) // put data to GPU memory

const render = gpu.createKernel(function( ___ ) {
  return dataName[] // do some math operations (i need only read, but modify can be also cool and useful)
}).setOutput([ __ , __ ])

gpu.destroyGlobalVariable( dataName ) // delete data from GPU memory

also a little better way

const func = gpu.createKernel(function( data ) {
    return data[this.thread.z][this.thread.y][this.thread.x] // some operations with given values
}).setOutput([ __ , __ ]).setOutputIsGPUglobalVariable(true) // function will save result only in GPU memory, and can return some parts of it when it is needed

const CalcResultID = func(data) //return only link on data or function to get parts

// also it is good if can get result of calculations in another GPU functions

gpu.destroyGlobalVariable( CalcResultID ) // delete data from GPU memory
Vorherrschende Sprache
JavaScript
Sterne
15.5k
Forks
666
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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