Entwicklung einer Messmethode für die Verarbeitungszeit von Graphikframeworks

Bei der Interaktion mit Computersystemen spielt die Latenz zwischen Ein- und Ausgabe eine wichtige Rolle, da sich zu lange Wartezeiten auf Performanz und User Experience auswirken können [1]. Die Gesamtlatenz (Ende zu Ende) eines Systems setzt sich aus mehreren Teillatenzen bei Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe zusammen [2]. Um die Gesamtlatenz eines Systems messen, verstehen und schließlich verbessern zu können, müssen deshalb deren Teillatenzen einzeln betrachtet werden.

Mittlerweile existieren zahlreiche Frameworks, die Funktionalität zur Ein- und Ausgabe abstrahieren und somit das Erstellen von graphischen Anwendungen erleichtern. Diese Frameworks reichen von hardwarenahen Programmierschnittstellen wie OpenGL [3], GUI-Toolkits wie Qt [4], 3D-Engines wie Unity [5] bis hin zu browserbasierten Ansätzen. Dabei steigt der Abstraktionsgrad, was auch einen Effekt auf die Verarbeitungszeit des Frameworks und somit die Gesamtlatenz des Systems haben kann.

Da bei der Auswahl eines Graphikframeworks auch dessen Latenz eine Rolle spielt, soll eine Messmethode entwickelt werden, mit der die Verarbeitungszeit von Frameworks gemessen und verglichen werden kann. Dazu ist es wichtig, den Renderingprozess eines Systems [6] zu verstehen, um die korrekten Messpunkte zu bestimmen und Störfaktoren auszuschließen. In dieser Arbeit soll eine Testanwendung implementiert werden, mit der die Verarbeitungszeit von Graphikframeworks gemessen werden kann. Damit soll eine Auswahl an verbreiteten Frameworks unter Linux getestet werden.

• Aufbereiten des Themas (Literaturrecherche) (2 Wochen)
• Einarbeiten in die Renderingpipeline von Linux (2 Wochen)
• Aufstellen eines Überblicks über verschiedene Graphikframeworks (2 Wochen)
• Implementieren einer Anwenung zum Messen der Latenz von Graphikframeworks (4 Wochen)
• Implementieren von Testanwendungen mit verschiedenen Graphikframeworks (2 Wochen)
• Messen der Latenz von Graphikframeworks (2 Wochen)
• Auswertung der Ergebnisse (2 Wochen)
• Erstellen der schriftlichen Ausarbeitung (4 Wochen)

• grundlegende Linuxkenntnisse
• gute Programmierkenntnisse in C/C++
• technisches Interesse und sorgfältige Arbeitsweise werden vorausgesetzt

[1] I. Scott MacKenzie and Colin Ware. “Lag as a Determinant of Human Performance in Interactive Systems.” Accessed February 23, 2019. https://www.yorku.ca/mack/CHI93b.html.

[2] Raphael Wimmer, Andreas Schmid, and Florian Bockes. “On the Latency of USB-Connected Input Devices.” In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 420:1–420:12. CHI ’19. New York, NY, USA: ACM, 2019. https://doi.org/10.1145/3290605.3300650.

[3] https://www.opengl.org/

[4] https://www.qt.io/

[5] https://unity.com/

[6] https://blogs.igalia.com/itoral/2014/07/29/a-brief-introduction-to-the-linux-graphics-stack/