Заметьте, что в последних трех примерах достижение результата на GPU потребовало использования большего объема памяти, чем понадобилось бы на машине классической архитектуры. Добавьте к этому более высокую производительность GPU, выливающуюся в потенциальную способность перемалывать бОльшие объемы данных, и вы поймете, почему размер видеопамяти так высоко ценится среди расчетчиков. В этом вопросе проступает болезненное расхождение с другими пользователями, которые твердо знают, что для компьютерных игр памяти на графической плате много не надо.
Перспективы
Если говорить о ближайшем будущем самих чипов, то здесь все замечательно. Год за годом GPU прибавляют в скорости работы куда быстрее, чем CPU, увеличивая и без того немалый отрыв. Поколения графических чипов тоже сменяются куда чаще. Даже для непрофессионального использования уже некоторое время предлагается устанавливать в компьютер две видеокарты (технологии SLI или Crossfire). Можно будет использовать вторую плату исключительно как сопроцессор для расчетов, полностью освободив ее от обработки графики. Радужные перспективы GPGPU способны поблекнуть только из-за недостаточной программной поддержки.
Заключение
Неспособность центрального процессора в одиночку справляться с возникающими вычислительными задачами – секрет Полишинеля. Раньше всего это стало очевидно в машинной графике. В результате за прошедшие годы сформировался стандартный современный графический сопроцессор GPU. Сейчас речь заходит о создании других аппаратных акселераторов, в том числе и для игровых целей [Например, скоро вы можете столкнуться с невозможностью запустить игру без еще одного, на сей раз физического процессора:www.ageia.com/products/physx.html]. Но под каждое приложение свою «железку» не выпустишь, куда как интереснее увидеть нераскрытые возможности GPU, находящегося внутри почти каждого персонального компьютера.
Самое чудное во всей этой истории то, что GPU – а по сути суперкомпьютер на чипе – стал массовым продуктом не благодаря целенаправленной и продуманной стратегии ученых мужей, а скорее случайно – как побочное явление индустрии развлечений.
Лабораторные опыты
Одно дело – лицезреть графики ускорения на страницах чужих статей, и совсем другое – убедиться в этом самостоятельно. Не случайно ведь пользуются широкой популярностью такие тесты, как 3DMark и Doom 3. Ничего подобного им по удобству и авторитетности в области вычислений на GPU пока не существует. Можно упомянуть разве что пакет GPUBench из Стэнфордского университета, но он предназначен для сравнения GPU только между собой и содержит лишь синтетические тесты вроде скорости выполнения одной инструкции, повторенной многократно. Более того, далеко не каждую найденную программу для GPU вообще удается запустить из-за ориентации ее авторов на конкретного производителя[Если вы читали статью сначала, то легко угадаете какого. К сожалению, неполная совместимость GPU еще не изжита окончательно] графических чипов. Поэтому я решил подойти к проблеме творчески и предложить самодельный набор тестов [Исходные тексты и исполняемые файлы http://jorik.sourceforge.net], а заодно убедить вас, что работа с GPU не так уж и сложна, как может показаться.
Тест 1. Решается динамическая задача распространения звуковых волн в двухмерном пространстве (см. рис.) при помощи простейшей разностной схемы на сетке 1536x1536. Как уже было сказано, такого рода задачи идеально подходят для GPU. Результат неудивителен – GPU может справиться с заданием в десять с лишним раз быстрее (табл. 1).
Примечательно другое. Во-первых, расстановка плат по производительности в играх и в неграфических приложениях может сильно отличаться. Во-вторых, на бюджетной плате ATI Radeon 9600 установлена такая же обычная память, что и на многих системных платах: 200 МГц DDR SDRAM 128 бит (аналог двухканального режима). Оказывается, огромное ускорение может быть получено даже без быстрой и дорогой графической памяти топовых моделей!
Тест 2. Любопытно также рассмотреть другую крайность – «неудобную» для GPU задачу. Производится сортировка массива из 16 млн. действительных чисел. Здесь CPU выполняет алгоритм быстрой сортировки (STL quick sort), GPU – параллельной битонической сортировки (см. выше). В результате разного количества операций в алгоритмах быстрая видеокарта лишь приближается к центральному процессору (табл. 2).
Тест 3. Исследуется скорость копирования многомегабайтной текстуры, где каждый пиксел содержит четыре 32-битных действительных числа, из системной памяти в видеопамять и обратно. Эта скорость важна, потому что она определяет, какие задачи имеет смысл доверять GPU. Если задача проста, то преимущество GPU может быть нивелировано временем передачи данных к нему. Поэтому выгода получается только на крупных задачах, обсчет которых занимает гораздо больше времени, нежели пересылка данных. Результаты[Их достоверность перепроверялась пакетом GPUBench, скорость для платы nVidia близка к данным презентации "Interactive Geometric Computations using Graphics Processors"] теста оказались просто обескураживающими (табл. 3).
Эти скорости не только ниже 4 Гбит/с шины PCI-Express, но, пожалуй, и самых первых версий AGP. Хочется надеяться, результаты столь низки оттого, что современным играм не приходится часто выполнять копирование больших текстур, особенно описанного формата, и мы имеем дело всего лишь с временной недоработкой драйверов.
До проведения тестирования предполагалось, что использующие GPU программы практически не будут загружать центральный процессор. Действительность оказалась не такой радужной. Нагрузка была очень высокой, доходя до 100%, так что даже окошки по экрану перетаскивались с трудом. Эффект наблюдался и для DirectX-, и для OpenGL-приложений. И еще нельзя не отметить, что плата ATI при большей сетке в первом тесте и при некоторых других обстоятельствах приводила к синему экрану смерти – это уж совсем никуда не годится.
ТЕМА НОМЕРА: По ту сторону треугольников
Отчего да почему
Дело в том, что обычно ядро игры устроено так: сначала на центральном процессоре рассчитываются все перемещения и взаимодействия объектов, изменение их формы (анимация), параметры среды и пр. Затем, с учетом всех этих данных, сцена (то есть набор моделей и спецэффектов) переводится все тем же центральным процессором в стандартное представление: набор координат вершин треугольников и их атрибутов (нормалей, цветов, текстурных координат и прочего). Полученный массив данных, зачастую довольно большой, пересылается на видеокарту, которая и занимается их выводом на экран: расчетом освещения, наложением текстур и применением различных спецэффектов. И хотя пропускная способность шины процессор-видеокарта за последние годы подросла довольно сильно, она до сих пор зачастую является «узким местом» при программировании игр. Поэтому весьма соблазнительно избежать этой пересылки и реализовать выполнение как можно большей части алгоритмов прямо на графическом процессоре.
Уроки физики
Чего не хватает современным играм, чтобы их наконец-то можно было назвать по-настоящему реалистичными? Поиграв во второй HalfLife на максимальных настройках графики, я уже совсем не уверен, что главным препятствием на пути окончательного переселения человечества в компьютерные миры является несовершенство визуальной составляющей. Несколько лет назад мне довелось повозиться с хорошим шлемом виртуальной реальности, и я не сомневаюсь: подай на него картинку уровня детища Valve, и достоверности изображения для девяноста девяти процентов случаев хватит с лихвой.
Другое дело, взаимодействие объектов игрового мира друг с другом и отклик их на действия человека. Лично меня при игре даже в самые динамичные игры вроде Warcraft III, Need For Speed, Grand Theft Auto или ту же HalfLife не покидает ощущение, что я попал в галактику, вдруг остывшую до нуля градусов по Кельвину. Планеты здесь подобно Луне лишены атмосферы, и ветер на них отсутствует. Дым и осколки разорвавшихся снарядов во всем подражают рентгеновским лучам и проходят сквозь тела, не причинив им ни малейшего вреда. Сами тела при этом сделаны из сплошного куска металла, но, разрушаясь, тут же растворяются в воздухе. Жидкостей здесь не бывает. Как, впрочем, и резины, дерева, глины или ваты.
Одним словом, играм чертовски не хватает качественной физики. И, положа руку на сердце, я не могу их винить. Обсчет физических моделей – это, пожалуй, самая трудоемкая и ресурсозатратная программистская задача из встающих перед разработчиками игр (сравниться с ней может разве что реализация приличного ИИ). Даже в самых новых и продвинутых шутерах количество одновременно обрабатываемых физической подсистемой тел измеряется десятками, максимум сотнями. Опыт же фотореалистичного рендеринга эффектов вроде разламывающихся стен, взрывов или текущей лавы показывает, что о каком бы то ни было реализме можно будет говорить не раньше, чем игровой движок сможет в реальном времени оперировать тысячами, а лучше десятками тысяч взаимодействующих друг с другом объектов. Причем речь идет не только о таких сравнительно несложных вещах, как столкновения или жесткие закрепления, но и о по-настоящему мощных математических приемах, например решении дифференциальных уравнений, описывающих связи объектов и поведение гибких или рвущихся материалов.
Таким образом, перед нами стоит задача: повысить скорость физических расчетов хотя бы на порядок. И, как уже давно догадался внимательный читатель, помогут нам в этом всемогущие шейдеры и запредельные мощности современных GPU.
Тут я тоже начну издалека. Идея снять нагрузку по расчету физики с явно не справляющегося с ней центрального процессора витает в воздухе не первый год. В числе прочих долгое время муссировалась и концепция специально сконструированного для этих целей сопроцессора. И вот в марте 2005 года никому не известная тогда фирма AGEIA, с кучей шума и надоевшего до зубовного скрежета пиара в околокомпьютерных изданиях, публично огласила свои планы по созданию физического акселератора PhysX. Употребленное здесь слово «акселератор» говорит сердцу бывалого игромана больше тысяч эпитетов и стопок хвалебных пресс-релизов. Оно, сердце, истосковавшись по былым потрясениям, вновь наполняется кровью и бешено колотится в предчувствии революции. Всего каких-то десять лет назад появление легендарного 3D-акселератора Voodoo Graphics взорвало рынок трехмерных игр, впервые дав ощущение реальности происходящего – и мы не забыли, как это было. Мы хотим еще.
Но давайте глядеть на вещи трезво. В отличие от видеокарты, работающей с потоками треугольников и пикселов, гипотетический PhysX должен будет эффективно справляться с обсчетом самых разных взаимодействий и математических моделей, разнообразие которых порой кажется мне даже большим, чем разнообразие реального мира. В возможность такого верится, прямо скажем, с трудом. Более того, по заявлению разработчиков, прямого API предоставляться не будет, и все программирование будет вестись через фирменную библиотеку. Негибкость такого подхода многим сразу же показалась фатальной, особенно если учесть, что главным конкурентом в борьбе за роль физического ускорителя выступает практически универсальный вычислитель – GPU.
Еще в 2002 году, выпуская на рынок Radeon 9700, корпорация aTI бросалась громкими заявлениямио переносе физических вычислений на карту и незамедлительном наступлении эры кинематографического качества рендеринга. Хотя за рекламной мишурой не стояло ничего, кроме нескольких лабораторных исследований и пары кривых прототипов, чаяния отрасли и научного сообщества эти слова отражали очень точно: в том, что считать физику на GPU можно и нужно, были уверены все. Так что никто из сторонних наблюдателей иллюзий по поводу будущего aGEIa не питал: все сходились во мнении, что nVidia и aTI постараются задавить начинание в зародыше. И вот буквально на днях битва за потребителя началась: 23 марта было объявлено о выпуске PhysX на рынок, а двумя днями ранее на GDC[Game Developers Conference] миру было представлено детище nVidia и знаменитых Havok – работающий целиком на карте физический движок Havok FX.
Анонсированная на второй квартал новинка продолжает сверхудачную серию физических движков Havok, использовавшихся в Max Payne 2, Age of Empires III, HalfLife 2, F.E.A.R. и еще доброй сотне самых крутых тайтлов последних лет, так что внимание разработчиков к Havok FX обеспечено.
Заявлено, что система будет работать на любых картах, поддерживающих Shader Model 3.0, то есть это линейки GeForce 6xxx и 7xxx плюс Radeon X1xxx. Более того, наконец-то в полную мощь заработает технология SLI: одна карточка будет заниматься просчетом физики, а другая – отрисовкой сцены.
Подробностей внутреннего устройства движка сообщается пока очень мало. В общих чертах устроено все будет так: к набору стандартных базовых типов объектов добавляется ряд новых, описывающих те структуры, которые удалось эффективно реализовать на GPU. Например, примитив Debris[Переводится это слово вовсе не так, как вы подумали, а «осколки», «обломки», «частицы»], абстракция твердого тела. Примитивы можно будет как задавать готовыми 3D-моделями, так и конструировать на лету силами центрального процессора. Последнее может оказаться особенно полезным при визуализации взрывов и прочих разрушений: например, размер и форма выбиваемых снарядами из кирпичной стены кусков будут зависеть от силы выстрела и места попадания. После того как описание объекта передано на карту, CPU им больше не занимается: все, начиная от расчета столкновений и заканчивая выводом треугольников на экран, делает графический процессор.
Обещан также некий высокоскоростной односторонний интерфейс, при помощи которого можно снабжать GPU информацией, необходимой для учета воздействия на игровой мир объектов, параметры которых хранятся не на карте, а в оперативной памяти. Очевидно, к таковым в первую очередь относятся управляемые системой ИИ вражеские монстры и все объекты, подконтрольные пользователю. В эту же группу с большой вероятностью попадают тела, форма которых задается параметрически или постоянно меняется.
Поддерживается и моделирование так называемых нечетких объектов (жидкостей, дыма), которые, как обычно, задаются системой частиц или сеткой узлов плюс набором дифференциальных уравнений, описывающих действие частиц (узлов) друг на друга и их реакцию на внешние силы. Судя по всему, в пакете реализован быстрый интегратор вроде входящего в небезызвестный пакет NovodeX. Ясно, что как раз тут прирост по скорости должен быть самым большим: уж что-что, а методы решения систем дифференциальных уравнений на массивно-параллельных системах изучены очень хорошо.