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glsl extension.zh

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ncnn GLSL 扩展

理由

不同的 GPU 支持不同的功能,有的支持 fp16 作为缓冲存储类型,有的支持 fp16 作为操作数变量,有的老 GPU 只支持 fp32。

当 GPU 支持 VK_KHR_16bit_storage 扩展时,为了尽量减少 GPU 的内存带宽消耗,我们会优先使用 fp16 作为存储类型。否则,我们使用 packHalf2x16unpackHalf2x16 在 GLSL 4.2 中将 2 个 fp32 压缩为 uint,从而减少读写带宽。

同样,当 GPU 支持 VK_KHR_shader_float16_int8 扩展时,为了加快计算效率,我们会优先使用 fp16 作为运算操作数,这通常会使速度翻倍。否则,我们使用 fp32。

为了确保最广泛的兼容性,将编写以下用于声明描述符绑定和加载数据的代码

#if NCNN_fp16_storage // GPU支持 16bit storage
layout (binding = 0) buffer blob { f16vec4 blob_data[]; };
#elif NCNN_fp16_packed // GPU支持 GLSL 4.2
layout (binding = 0) buffer blob { uvec2 blob_data[]; };
#else // GPU仅支持 fp32
layout (binding = 0) buffer blob { vec4 blob_data[]; };
#endif

void main()
{
    const int i = int(gl_GlobalInvocationID.x);

#if NCNN_fp16_storage && NCNN_fp16_arithmetic // GPU支持 16bit storage 和 shader float16
    f16vec4 x = blob_data[i];
#elif NCNN_fp16_storage // GPU支持 16bit storage 但不包含 shader float16
    vec4 x = vec4(blob_data[i]);
#elif NCNN_fp16_packed && NCNN_fp16_arithmetic // GPU支持 GLSL 4.2 和 shader float16
    f16vec4 x = f16vec4(unpackFloat2x16(blob_data[i].x), unpackFloat2x16(blob_data[i].y));
#elif NCNN_fp16_packed // GPU支持 GLSL 4.2
    vec4 x = vec4(unpackHalf2x16(blob_data[i].x), unpackHalf2x16(blob_data[i].y));
#else // GPU仅支持 fp32
    vec4 x = blob_data[i];
#endif
}

如您所见,仅声明缓冲区类型并读取值会消耗大量代码行,这是项目维护的噩梦。因此,ncnn 增加了更灵活的数据类型和辅助函数,以减小代码的大小并提高可读性,并且会根据 GPU 支持的功能级别自动扩展到最高效的实现。

上面的代码,通过使用 ncnn GLSL 扩展,可以简化为

layout (binding = 0) buffer blob { sfpvec4 blob_data[]; };

void main()
{
    const int i = int(gl_GlobalInvocationID.x);

    afpvec4 x = buffer_ld4(blob_data, i);
}

ncnn GLSL 扩展为存储、计算、共享内存以及缓冲区和图像的加载、存储、转换函数提供了必要的数据类型。我们还提供了一些缓冲区和图像复制函数,以防止在使用 fp16 作为中间数据类型时丢失精度,并避免不必要的 unpackHalf2x16packHalf2x16 配对。

编译GLSL的入口点

ncnn库中的 gpu.h 头文件公开了3个用于将 GLSL 代码编译为 Spir-V 二进制的API函数,它们支持 ncnn GLSL 扩展,这3个函数接受 opt switch 来控制 ncnn GLSL 扩展形式。前两个函数接受原始 GLSL 代码字符串作为参数,最后一个函数用于创建 ncnn 的已存在的内置着色器。

namespace ncnn {

// 在线 Spir-V 编译器
NCNN_EXPORT int compile_spirv_module(const char* comp_string, const Option& opt, std::vector<uint32_t>& spirv);
NCNN_EXPORT int compile_spirv_module(const char* comp_data, int comp_data_size, const Option& opt, std::vector<uint32_t>& spirv);
NCNN_EXPORT int compile_spirv_module(int shader_type_index, const Option& opt, std::vector<uint32_t>& spirv);

} // namespace ncnn

直接编译ncnn扩展GLSL代码

您可以使用 ncnn GLSL 扩展编写着色器代码,使用 ncnn 函数编译为 Spir-V。编译后的产品是符合标准的 Spir-V 二进制文件,可以直接用于在 Vulkan API 中创建流水线对象

static const char my_glsl_data[] = R"(
#version 450

#if NCNN_fp16_storage
#extension GL_EXT_shader_16bit_storage: require
#endif
#if NCNN_fp16_arithmetic
#extension GL_EXT_shader_explicit_arithmetic_types_float16: require
#endif

layout (binding = 0) readonly buffer a_blob { sfpvec4 a_blob_data[]; };
layout (binding = 1) writeonly buffer b_blob { sfpvec4 b_blob_data[]; };

void main()
{
    const int i = int(gl_GlobalInvocationID.x);

    afpvec4 v = buffer_ld4(a_blob_data, i);

    v = v + 123;

    buffer_st4(b_blob_data, i, v);
}
)";

Option opt;
 // 您可以控制Vulkan扩展行为
 // 当GPU支持16位存储的话
opt.use_fp16_storage = false;

std::vector<uint32_t> spirv;
ncnn::compile_spirv_module(my_glsl_data, sizeof(my_glsl_data) - 1, opt, spirv);

// 稍后再创建管道对象
// ncnn::Pipeline pipeline(vkdev);
// pipeline.set_local_size_xyz(64, 1, 1);
// pipeline.create(spirv.data(), spirv.size() * 4, specializations);

ncnn内置着色器

ncnn内部的着色器索引在标头中公开,如果需要可以使用 layer_shader_type.h

#include "layer_shader_type.h"

int shader_type_index = LayerShaderType::convert_ycbcr;

Option opt;

std::vector<uint32_t> spirv;
int retc = compile_spirv_module(shader_type_index, opt, spirv);

数据类型

存储类型(storage type)

在描述符绑定中声明缓冲区数据布局

layout (binding = 0) buffer top_blob { sfpvec4 top_blob_data[]; };
存储类型 fp32 fp16p fp16s
sfp float float float16_t
sfpvec2 vec2 uint f16vec2
sfpvec4 vec4 uvec2 f16vec4
sfpvec8 mat2x4 uvec4 f16mat2x4

算术类型(arithmetic type)

在 GLSL 代码中声明局部变量

void main()
{
    afpvec4 v = a * b;
}
算术类型 fp32 fp16a
afp float float16_t
afpvec2 vec2 f16vec2
afpvec4 vec4 f16vec4
afpvec8 mat2x4 f16mat2x4

本地类型(local type)

在共享本地内存中声明变量

shared lfp tmp_a[8][4][2];
local type fp32 fp16p / fp16s only fp16s+fp16a fp16s+fp16u
lfp float float float float16_t
lfpvec4 vec4 uvec2 uint64_t f16vec4

图像格式类型(image format type)和精度类型(precision hint type)

在描述符绑定中声明图像格式

layout (binding = 0) uniform unfp sampler3D bottom_blob_3d;
layout (binding = 1, imfmtc4) writeonly uniform unfp image3D top_blob_3d;
格式类型 fp32 fp16p fp16s
imfmt1 r32f f32f r16f
imfmt4 rgba32f rgba16f rgba16f
精度类型 fp32 fp16p fp16s
unfp highp mediump mediump

缓冲区函数(buffer functions)

  • 从 src[offset] 加载已经确定类型的值
afp buffer_ld1(sfp src, int offset);
afpvec2 buffer_ld2(sfpvec2 src, int offset);
afpvec4 buffer_ld4(sfpvec4 src, int offset);
afpvec8 buffer_ld8(sfpvec8 src, int offset);
  • 将已确定类型的值存储到 dst[偏移量]
void buffer_st1(sfp dst, int offset, afp v);
void buffer_st2(sfpvec2 dst, int offset, afpvec2 v);
void buffer_st4(sfpvec4 dst, int offset, afpvec4 v);
void buffer_st8(sfpvec8 dst, int offset, afpvec8 v);
  • 从已确定类型 src[src_offset] 的值拷贝到 dst[dst_offset]
void buffer_cp1(sfp dst, int dst_offset, sfp src, int src_offset);
void buffer_cp2(sfpvec2 dst, int dst_offset, sfpvec2 src, int src_offset);
void buffer_cp4(sfpvec4 dst, int dst_offset, sfpvec4 src, int src_offset);
void buffer_cp8(sfpvec4 dst, int dst_offset, sfpvec4 src, int src_offset);
  • 从 src[src_offsets[0],src_offsets[1],...] 的值拷贝并打包到 dst[dst_offset]
void buffer_cp1to4(sfpvec4 dst, int dst_offset, sfp src, ivec4 src_offsets);
void buffer_cp1to8(sfpvec8 dst, int dst_offset, sfp src, ivec4 src_offsets_0, ivec4 src_offsets_1);
void buffer_cp4to8(sfpvec8 dst, int dst_offset, sfpvec4 src, ivec2 src_offsets);
  • 从 src[src_offset] 的值拷贝并解包到 dst[dst_offsets[0],dst_offsets[1],...]
void buffer_cp4to1(sfp dst, ivec4 dst_offsets, sfpvec4 src, int src_offset);
void buffer_cp8to1(sfp dst, ivec4 dst_offsets_0, ivec4 dst_offsets_1, sfpvec8 src, int src_offset);
void buffer_cp8to4(sfpvec4 dst, ivec2 dst_offsets, sfpvec8 src, int src_offset);

图像函数

  • 根据 sampler?D 图像(透过 src 和 pos) 来加载数据
afp image1d_ld1(sampler1D src, float pos);
afp image2d_ld1(sampler2D src, vec2 pos);
afp image3d_ld1(sampler3D src, vec3 pos);
afpvec4 image1d_ld4(sampler1D src, float pos);
afpvec4 image2d_ld4(sampler2D src, vec2 pos);
afpvec4 image3d_ld4(sampler3D src, vec3 pos);
afpvec8 image1d_ld8(sampler1D src, float pos);
afpvec8 image2d_ld8(sampler2D src, vec2 pos);
afpvec8 image3d_ld8(sampler3D src, vec3 pos);
  • 存储确定类型的值到 image?D (透过 dst 和 pos 参数)
void image1d_st1(image1D dst, int pos, afp v);
void image2d_st1(image2D dst, ivec2 pos, afp v);
void image3d_st1(image3D dst, ivec3 pos, afp v);
void image1d_st4(image1D dst, int pos, afpvec4 v);
void image2d_st4(image2D dst, ivec2 pos, afpvec4 v);
void image3d_st4(image3D dst, ivec3 pos, afpvec4 v);
void image1d_st8(image1D dst, int pos, afpvec8 v);
void image2d_st8(image2D dst, ivec2 pos, afpvec8 v);
void image3d_st8(image3D dst, ivec3 pos, afpvec8 v);
  • 把 sampler?D 的值的内容(透过 src 和 src_pos 参数) 拷贝到 image?D (透过 dst 和 dst_pos 参数)
void image1d_cp1(image1D dst, int dst_pos, sampler1D src, float src_pos);
void image2d_cp1(image2D dst, ivec2 dst_pos, sampler2D src, vec2 src_pos);
void image3d_cp1(image3D dst, ivec3 dst_pos, sampler3D src, vec3 src_pos);
void image1d_cp4(image1D dst, int dst_pos, sampler1D src, float src_pos);
void image2d_cp4(image2D dst, ivec2 dst_pos, sampler2D src, vec2 src_pos);
void image3d_cp4(image3D dst, ivec3 dst_pos, sampler3D src, vec3 src_pos);
void image1d_cp8(image1D dst, int dst_pos, sampler1D src, float src_pos);
void image2d_cp8(image2D dst, ivec2 dst_pos, sampler2D src, vec2 src_pos);
void image3d_cp8(image3D dst, ivec3 dst_pos, sampler3D src, vec3 src_pos);

注意:由于图像是不透明的数据结构,因此不提供复制和打包/解包功能。要实现此操作,您需要先加载,然后再存储。

本地数据转换函数

  • 存储缓冲区转换到本地内存
lfp sfp2lfp(sfp v);
lfpvec4 sfp2lfpvec4(sfpvec4 v);
  • 本地内存转换到局部变量
afp lfp2afp(lfp v);
afpvec4 lfp2afpvec4(lfpvec4 v);

注意:本地内存的常见用法是先从全局内存中读取,存储在本地内存中,然后再从本地内存中读取局部变量以供后续使用。因此,此处仅提供存储类型到本地类型和本地类型到算术类型的转换函数。

杂项函数

  • 更推荐使用专业化常量(specialization constants),而不是推动常量(push constants)
T psc(T x)

专用常量推送常量 部分中声明相同的变量,然后在专用常量给定非零时 psc(x) 将成为编译时常量,否则将通过推送常量动态。这通常用于张量形状特化。我们通常可以解析所有形状信息,并使它们成为编译时常量,以实现让着色器得到更积极的优化。

layout (constant_id = 0) const int size = 0;

layout (push_constant) uniform parameter
{
    int size;
} p;

void main()
{
    const int s = psc(size);
}

平台宏定义

判断当前平台是否为 moltenvk,以启用对于某些特定于平台的解决方法

#if NCNN_moltenvk
// 启用moltenvk的解决方法
#endif

条件宏定义与option的关系

仅当用户启用某些选项时才启用 GLSL 扩展

#if NCNN_fp16_storage
#extension GL_EXT_shader_16bit_storage: require
#endif
#if NCNN_fp16_arithmetic
#extension GL_EXT_shader_explicit_arithmetic_types_float16: require
#endif

声明图像或缓冲区的描述符绑定

#if NCNN_image_shader
layout (binding = 0) uniform unfp sampler3D bottom_blob_3d;
#else
layout (binding = 0) readonly buffer bottom_blob { sfpvec4 bottom_blob_data[]; };
#endif
宏定义 option中所定义的变量
NCNN_fp16_packed opt.use_fp16_packed
NCNN_fp16_storage opt.use_fp16_storage
NCNN_fp16_arithmetic opt.use_fp16_arithmetic
NCNN_int8_packed opt.use_int8_packed
NCNN_int8_storage opt.use_int8_storage
NCNN_int8_arithmetic opt.use_int8_arithmetic
NCNN_image_shader opt.use_image_storage
NCNN_shader_local_memory opt.use_shader_local_memory
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