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Parallel Computation using MPS

 6 years ago
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neoserver,ios ssh client

在照片质量评分组件 PhotoAssessment 项目上，有些算法的实现是使用 CPU 运行的。通过使用 MPS(Metal Performance Shader) 在 GPU 上并行计算，显著提升了性能，算法执行耗时降低了 99.9% 以上。震惊，呵呵。随着性能上成百上千倍的提升，可以在相等时间内处理更大尺寸的图片，进而提升组件的准确度和用户体验。

至此，几乎所有图像处理与计算任务都交由 GPU 完成。之前利用 Sobel 算子边缘检测是使用了苹果封装好的 MPS 类，剩余的色彩分布指纹向量和饱和度均值当然都是需要自己写 Shader 的，现在终于补齐了。Metal Shading Language 与 GLSL 使用习惯和理念很相似，只不过 Metal Shader 的语法是基于 C++ 14 的。

关于整个组件的实现思路，可以查阅 『使用 Metal 和 Core ML 评价照片质量』 。本篇文章所涉及到的 Shader 代码 也在其中。

工程升级到 Swift 5 结果 CI 不支持，编不过哎。

性能对比

对一张 4032x3024 彩色图片在 iPhone 8 Plus 上进行测试的 Benchmark 如下（单位：秒）：

计算平均饱和度：（耗时降低 99.90%）

CPU meanSaturation cost: 27.276064038276672

GPU meanSaturation cost: 0.02604210376739502

计算指纹向量算法：（耗时降低 99.28%）

CPU fingerprint cost: 8.9078871011734

GPU fingerprint cost: 0.06412196159362793

优化后的耗时降低幅度也跟图片本身有关，色彩分布更广的图片优化效果会更好。图片尺寸越大，优化效果越好。

实现这两个功能的 Shader kernel 函数分别封装成了 MPSKernel 的子类： MPSSaturationKernel 和 MSPFingerprintImageKernel 。

Shader 的实现

Command Encoder 会使用 Texture、Buffer、Sampler、Pipeline 等内容构建出 Command，并装载到 Command Buffer 上。

3iUNrm3.png!web

从 CPU 各个线程创建的 Command Buffer 都将会传入 Command Queue。运行在 GPU 上的 Shader 代码会处理这些 Command。

JRbIRji.png!web

Command Encoder 有三种：Render、Compute 和 Blit。区别在于用途和用法，但创建的 Command 都可以放入同一个 Command Buffer 中。

eIvi6rf.png!web

为了在 GPU 上并行计算图片的饱和度和指纹向量，需要用到 Compute Command Encoder，并传入以下几个参数构建 Command：

  1. Texture：输入或输出用到的图像纹理
  2. Buffer：可作为额外的入参或结果，可设定 CPU 和 GPU 间共享
  3. Compute Pipeline State：用于配置 Shader 函数名，也可用于计算 threadgroup 相关信息。

Threadgroup

GPU 并行计算时，每条线程处理一个像素。整个 Texture 看做一个 Grid，可以进一步划分成多个 threadgroup。

AjqAvy3.png!web

threadgroup 还会按照 GPU 能同时执行的线程数 threadExecutionWidth 被划分为 SIMD group。

Eb2ARv7.png!web

为了达到更好的性能，需要将 threadgroup 包含的线程数量设定为 threadExecutionWidth 的整数倍。 

let w = computePipelineState.threadExecutionWidth;
let h = computePipelineState.maxTotalThreadsPerThreadgroup / w;
threadGroupSize = MTLSize(width: w, height: h, depth: 1);

在编写 Shader 时，可以通过参数获取到当前处理的像素所处的相对位置。在 C++ 14 中是使用属性的方式来标记参数用途。比如 thread_position_in_grid 指的是当前线程处理的像素在 Grid 中的位置。类似的属性很多，比如 threadgroup_position_in_grid , thread_position_in_threadgroup ,

threads_per_threadgroup , simdgroup_index_in_threadgroup , thread_index_in_simdgroup … 

kernel void
rgb2hsvKernelNonuniform(texture2d<float, access::read> inTexture [[texture(0)]],
              texture2d<float, access::write> outTexture [[texture(1)]],
              uint2 gid [[thread_position_in_grid]])
{
    float4 pixel = inTexture.read(gid);
    // 省略部分代码
}

比如传入的 gid 为 (9, 10)，那么就可以从 inTexture 中读取到此位置像素的数据。因为 Grid 坐标系是基于这个 Texture 的。

vuameae.png!web

Non-uniform Threadgroup Size

Command Encoder 需要知道要处理的 Grid 的分组情况，比如Grid 包含多少 threadgroup，每个 threadgroup 包含多少 thread。

let w = threadGroupSize.width;
let h = threadGroupSize.height;
let threadgroupsPerGrid = MTLSize(width: (sourceTexture.width + w - 1) / w, height: (sourceTexture.height + h - 1) / h, depth: 1);
encoder?.dispatchThreadgroups(threadgroupsPerGrid, threadsPerThreadgroup: threadGroupSize)

确定好这些信息后，GPU 就会开始按分组矩阵批量处理像素。但是因为 Grid 的尺寸是 Texture 的尺寸，长和宽不一定都能整除 threadgroup，所以处理到图片边缘的 threadgroup 时，会有一部分调用传入的 gid 超出了范围。此时要在 Shader 中做边界保护逻辑： 

kernel void
rgb2hsvKernel(texture2d<float, access::read> inTexture [[texture(0)]],
              texture2d<float, access::write> outTexture [[texture(1)]],
              uint2 gid [[thread_position_in_grid]])
{
    if((gid.x >= outTexture.get_width()) || (gid.y >= outTexture.get_height()))
    {
        return;
    }
    
    rgb2hsv(inTexture, outTexture, gid);
}

也就是超范围的调用都被 return 掉了，GPU 的一些线程没利用上，造成了浪费:

IfIRRrF.png!web

为了提升性能，Metal 在部分 GPU 特性集上支持了 “Non-uniform Threadgroup Size”。可以允许存在不同 size 的 threadgroup：

Azm2yyq.png!web

这样只需要传入 Grid 的 size，以及 threadgroup 的 size，Metal 就会自动划分边缘部分的 threadgroup size，充分利用好 GPU 的运算效率。

let threadsPerGrid = MTLSize(width: sourceTexture.width, height: sourceTexture.height, depth: 1);
encoder?.dispatchThreads(threadsPerGrid, threadsPerThreadgroup: threadGroupSize)

这样一来 Shader 部分的代码就不需要加边界判断了：

kernel void
rgb2hsvKernelNonuniform(texture2d<float, access::read> inTexture [[texture(0)]],
              texture2d<float, access::write> outTexture [[texture(1)]],
              uint2 gid [[thread_position_in_grid]])
{
    rgb2hsv(inTexture, outTexture, gid);
}

不过并不是所有系统和设备都支持这项特性。目前支持 Non-uniform Threadgroup Size 的 GPU Feature Set 如下：

  • iOS11 GPUFamily4_v1
  • iOS12 GPUFamily4_v2
  • iOS12 GPUFamily5_v1
  • macOS13 GPUFamily1_v3
  • macOS14 GPUFamily1_v4
  • macOS14 GPUFamily2_v1

所以目前我的策略是先判断是否支持 Non-uniform Threadgroup Size，然后决定使用的 Shader 函数版本、以及 Encoder 分发线程的方式。

原子操作生成 Histogram

在计算指纹向量的时，并行将每个像素的内容处理完后，还需要统计成柱状图。比如处理完的像素种类一共有 HistogramBufferSize 种，需要统计每种类型的像素数量，可以声明一个 Buffer，包含长度为 HistogramBufferSize 的数组 bucket ，将其传入 Shader 函数用于统计。

下面是用 Shader 实现的指纹向量生成代码，MPS 实现了部分 C++ 原子操作的接口， atomic_fetch_add_explicit 用于原子累加操作。 

typedef struct
{
    atomic_int bucket[HistogramBufferSize];
} PAHistogramBuffer;

void fingerprint(texture2d<uint, access::read> inTexture [[texture(0)]],
                 device PAHistogramBuffer &buffer [[buffer(0)]],
                 uint2 gid [[thread_position_in_grid]])
{
    uint4 c = inTexture.read(gid);
    uint width = inTexture.get_width();
    uint height = inTexture.get_height();
    uint blockCount = 2;
    uint rowCount = min(blockCount, height);
    uint countPerRow = min(blockCount, width);
    uint hStep = width / countPerRow;
    uint vStep = height / rowCount;
    uint row = gid.y / vStep;
    uint col = gid.x / hStep;
    
    // |-3bit-|-3bit-|-3bit-|-2bit-|
    uint result = (row * countPerRow + col) + ((c.y >> 5) << 2) + ((c.z >> 5) << 5) + ((c.w >> 5) << 8);
    atomic_fetch_add_explicit(&buffer.bucket[result], 1, memory_order_relaxed);
}

MPS 支持的原子操作值类型很有限，无法选择占用内存更低的类型，只好忍受 atomic_int 带来的 4 Byte 吧。只要控制好 HistogramBufferSize ，问题应该不大。

踩坑

MPS 中获取向量内容的方式可谓是方便，但是也是有坑在里面的。比如要注意无论是 xyzw 还是 rgba 分量获取的内容都是从低地址到高地址排列的。比如传入的像素格式是 RGBA，那么 rgba 获取的值正好是反过来的。 

RGBA
wzyx  // x低 w 高
abgr  // r低 a 高

同样向 Texture 写数据的时候也要注意构造向量的时候，从左往右也是从低到高。

// 0x04030201
outTexture.write(1, 2, 3, 4), gid);

Reference


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