Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

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

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#765 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
javascript
Lĩnh vực
performance

Hướng nghiên cứu

Không có tệp mã nguồn, bài kiểm thử hoặc điểm vào nào được nêu. Hãy bắt đầu bằng việc kiểm tra các API hiện có cho đầu vào GPU/kernel và quản lý kết quả, sau đó xác định liệu dữ liệu persistent được GPU hỗ trợ và khả năng truy cập từng phần vào kết quả có phù hợp với kiến trúc của dự án hay không; được coi là hoàn tất khi việc tái sử dụng dữ liệu được yêu cầu hoạt động mà không cần truyền lặp lại hoặc cấp phát trung gian quá lớn.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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
Ngôn ngữ chính
JavaScript
Star
15.5k
Fork
663
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của gpujs/gpu.js

Tất cả issue của gpujs/gpu.js

Issue tương tự

Thêm issue về JavaScript

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.