بين-گورين يونيورسٽي (اسرائيل)، يونيورسٽي آف للي (فرانس) ۽ يونيورسٽي آف ايڊليڊ (آسٽريليا) جي محققن هڪ ويب برائوزر ۾ GPU آپريٽنگ پيٽرولر کي ڳولڻ سان صارف جي ڊوائيسز کي سڃاڻڻ لاءِ هڪ نئين ٽيڪنڪ تيار ڪئي آهي. طريقي کي سڏيو ويندو آهي "ڊران اپارٽ" ۽ هڪ GPU ڪارڪردگي پروفائل حاصل ڪرڻ لاء WebGL جي استعمال تي ٻڌل آهي، جيڪو خاص طور تي غير فعال ٽريڪنگ طريقن جي درستگي کي بهتر ڪري سگهي ٿو جيڪي ڪوڪيز جي استعمال کان سواء ڪم ڪن ٿا ۽ صارف جي سسٽم تي هڪ سڃاڻپ ڪندڙ کي محفوظ ڪرڻ کان سواء.
اهي طريقا جيڪي رينڊرنگ، GPU، گرافڪس اسٽيڪ ۽ ڊرائيورن جي خاصيتن کي مدنظر رکن ٿا جڏهن سڃاڻپ ڪن ٿا، اڳ ۾ استعمال ڪيا ويا هئا، پر اهي صرف مختلف ماڊلز جي وڊيو ڪارڊ ۽ GPUs جي سطح تي ڊوائيسز کي الڳ ڪرڻ جي صلاحيت تائين محدود هئا، يعني. سڃاڻپ جي امڪان کي وڌائڻ لاءِ صرف هڪ اضافي عنصر طور استعمال ٿي سگهي ٿو. نئين ”ڊران اپارٽ“ طريقي جي اھم خصوصيت اھا آھي ته اھو پاڻ کي مختلف GPU ماڊلز کي الڳ ڪرڻ تائين محدود نٿو ڪري، پر ھڪ ئي ماڊل جي ھڪجھڙن GPUs جي وچ ۾ فرق کي سڃاڻڻ جي ڪوشش ڪري ٿو، ڇاڪاڻ ته چپس جي ٺاھڻ جي عمل جي مختلف قسمن جي ڪري وڏي پئماني تي متوازي لاءِ ٺاھيو ويو آھي. ڪمپيوٽنگ اهو نوٽ ڪيو وڃي ٿو ته مختلف تبديليون جيڪي پيداوار جي عمل دوران پيدا ٿين ٿيون، اهو ممڪن بڻائي ٿو ته ساڳئي ڊوائيس ماڊل لاء غير ورجائي تاثرات ٺاهي.
اهو ظاهر ٿيو ته انهن اختلافن جي سڃاڻپ ڪري سگهجي ٿي عملدرآمد يونٽن جي ڳڻپ ۽ GPU ۾ انهن جي ڪارڪردگي جو تجزيو ڪندي. مختلف GPU ماڊل کي سڃاڻڻ لاءِ ٽريگونوميٽرڪ افعال جي سيٽ تي ٻڌل چيڪ، منطقي عملن ۽ سچل پوائنٽ جي حسابن کي استعمال ڪيو ويو. ساڳئي GPUs ۾ اختلافن کي سڃاڻڻ لاءِ، عمدي طور تي عمل ڪرڻ واري سلسلي جي تعداد جو اندازو لڳايو ويو ھو. اهو فرض ڪيو ويو آهي ته معلوم ٿيل اثر درجه حرارت جي حالتن ۾ فرق ۽ چپس جي مختلف مثالن جي بجلي جي استعمال جي سبب آهي (اڳ ۾، ساڳئي اثر سي پي يوز لاء ظاهر ڪيو ويو آهي - هڪجهڙائي پروسيسرز مختلف پاور واپرائڻ ڏيکاريا آهن جڏهن ساڳئي ڪوڊ تي عمل ڪندي).
ڇاڪاڻ ته WebGL ذريعي آپريشن غير هم وقتي طور تي ڪيا ويندا آهن، JavaScript API ڪارڪردگي.now() سڌو سنئون استعمال نه ٿو ڪري سگهجي انهن جي عمل جي وقت کي ماپڻ لاءِ، تنهن ڪري وقت کي ماپڻ لاءِ ٽي چالون تجويز ڪيون ويون آهن:
- آن اسڪرين — منظر کي HTML ڪئنوس ۾ پيش ڪرڻ، ڪال بڪ فنڪشن جي جوابي وقت کي ماپڻ، Window.requestAnimationFrame API ذريعي سيٽ ڪيو ۽ رينڊرنگ مڪمل ٿيڻ کان پوءِ سڏيو.
- آف اسڪرين - هڪ ڪم ڪندڙ کي استعمال ڪندي ۽ منظر کي آف اسڪرين ڪينواس اعتراض ۾ رينجر ڪندي، کنورٽ ٽو بلب ڪمانڊ جي عمل جي وقت کي ماپيندي.
- GPU - ھڪڙي آف اسڪرين ڪينواس اعتراض ڏانھن ٺاھيو، پر وقت کي ماپڻ لاء ھڪڙو WebGL مهيا ڪيل ٽائمر استعمال ڪريو جيڪو GPU پاسي تي حڪمن جي ھڪڙي سيٽ جي مدت کي حساب ۾ رکي ٿو.
ID ٺاهڻ جي عمل دوران، هر ڊوائيس تي 50 ٽيسٽ ڪيا ويا آهن، هر هڪ 176 مختلف خاصيتن جي 16 ماپن کي ڍڪيندا آهن. هڪ تجربو جنهن ۾ 2500 ڊوائيسز تي معلومات گڏ ڪئي وئي 1605 مختلف GPUs سان گڏ گڏيل سڃاڻپ جي طريقن جي ڪارڪردگي ۾ 67٪ اضافو ڏيکاريو ويو جڏهن ڊرون اپارٽ سپورٽ شامل ڪيو ويو. خاص طور تي، گڏيل FP-STALKER طريقو سراسري طور تي 17.5 ڏينهن اندر سڃاڻپ فراهم ڪري ٿو، ۽ جڏهن Drawn Apart سان ملائي، سڃاڻپ جي مدت 28 ڏينهن تائين وڌي وئي.
- Intel i10-5 چپس (GEN 3470 Ivy Bridge) ۽ Intel HD Graphics 3 GPU سان 2500 سسٽم جي الڳ ڪرڻ جي درستگي آن اسڪرين ٽيسٽ ۾ 93٪ هئي، ۽ آف اسڪرين ٽيسٽ ۾ اها 36.3٪ هئي.
- 10 Intel i5-10500 سسٽم لاءِ (GEN 10 Comet Lake) NVIDIA GTX1650 ويڊيو ڪارڊ سان، درستگي 70٪ ۽ 95.8٪ هئي.
- 15 Intel i5-8500 سسٽم لاءِ (GEN 8 Coffee Lake) Intel UHD گرافڪس 630 GPU سان گڏ - 42٪ ۽ 55٪.
- 23 Intel i5-4590 (GEN 4 Haswell) سسٽم لاءِ Intel HD گرافڪس 4600 GPU سان گڏ - 32.7٪ ۽ 63.7٪.
- ڇهن Samsung Galaxy S20/S20 Ultra Smartphones with Mali-G77 MP11 GPU، آن-اسڪرين ٽيسٽ ۾ سڃاڻپ جي درستگي 92.7٪ هئي، ۽ Samsung Galaxy S9/S9+ سمارٽ فونز لاءِ Mali-G72 MP18 سان اها 54.3٪ هئي.
اهو نوٽ ڪيو ويو آهي ته GPU جي درجه حرارت جي درستگي کي متاثر ڪيو ويو، ۽ ڪجهه ڊوائيسز لاء، سسٽم کي ريبوٽ ڪرڻ جي سڃاڻپ ڪندڙ جي تحريف جي ڪري ٿي. جڏهن ٻين اڻ سڌي طرح سڃاڻپ جي طريقن سان ميلاپ ۾ استعمال ڪندي، درستگي کي خاص طور تي وڌائي سگهجي ٿو. اهي پڻ نئين WebGPU API جي استحڪام کان پوءِ ڪمپيوٽ شيڊرز جي استعمال ذريعي درستگي کي وڌائڻ جو ارادو رکن ٿا.
Intel، ARM، Google، Khronos، Mozilla ۽ Brave کي 2020 ۾ واپسي جي مسئلي بابت اطلاع ڏنو ويو، پر طريقي جي تفصيل صرف هاڻي ظاهر ٿي رهيا آهن. محقق جاوا اسڪرپٽ ۽ GLSL ۾ لکيل ڪم ڪندڙ مثالن کي پڻ شايع ڪيو جيڪي اسڪرين تي معلومات ڏيکاري ۽ بغير ڪم ڪري سگهن ٿيون. انهي سان گڏ، سسٽم جي بنياد تي GPU Intel GEN 3/4/8/10، ڊيٽا سيٽ شايع ڪيا ويا آهن درجه بندي ڪرڻ لاءِ ڪڍيل معلومات مشين لرننگ سسٽم ۾.
جو ذريعو: opennet.ru