Frame time jest niestabilny albo za wysoki
Ustalamy baseline i rozdzielamy bottleneck CPU, GPU, rendering albo content zamiast optymalizować na ślepo.
Optymalizacja
Profilujemy projekt, identyfikujemy elementy faktycznie zużywające budżet klatki i skupiamy pracę tam, gdzie daje realną wartość runtime.
Problemy, które rozwiązujemy
Optymalizacja zaczyna się od pomiaru docelowego buildu i oddzielenia symptomów od kosztownych systemów, które stoją pod spodem.
Ustalamy baseline i rozdzielamy bottleneck CPU, GPU, rendering albo content zamiast optymalizować na ślepo.
Analizujemy lighting, materiały, shadery, VFX, overdraw i decyzje renderingowe, które źle się skalują.
Sprawdzamy meshe, LOD-y, instancing, tekstury, draw calle i organizację sceny w realnym użyciu runtime.
Pracujemy pod bardziej restrykcyjny budżet klatki i ograniczenia docelowego urządzenia immersyjnego.
Co dostarczamy
Zakres może zakończyć się na diagnozie albo obejmować implementację najważniejszych poprawek.
Baseline, klasyfikacja bottlenecków i priorytetowa lista obszarów do dalszej analizy.
Skupiona analiza renderingu, VFX, lighting, assetów albo systemów runtime odpowiadających za koszt.
Zmiany w kosztownych systemach, jeżeli implementacja jest częścią zlecenia.
Praktyczne kompromisy jakość-performance dla platform docelowych i produkcyjnego contentu.
Kontekst technologiczny
Dokładny zestaw zależy od silnika i platformy, ale zasada jest stała: najpierw pomiar, potem zmiana.
Unreal Insights, GPU profiling, stat tools i analiza renderingu po stronie silnika.
Profiler, Frame Debugger i analiza runtime systemów odpowiedzialnych za koszt klatki.
Materiały, shadery, overdraw, lighting, meshe, LOD, instancing, tekstury i draw calle.
Optymalizacja pod ścisły budżet klatki, mobilny hardware i ograniczenia platform immersyjnych.
Jak wygląda praca
Mierzymy aktualne zachowanie na docelowym buildzie i sprzęcie.
Sprowadzamy problem do systemów odpowiadających za mierzalny koszt.
Implementujemy zmiany o najwyższej wartości względem kosztu wizualnego i produkcyjnego.
Mierzymy ponownie i potwierdzamy, że poprawiliśmy właściwy bottleneck zamiast przesunąć problem gdzie indziej.
Powiązane realizacje
Realizacje optymalizacyjne pokazujemy przez bottleneck, dane z profilera, ograniczenia produkcji i zastosowane rozwiązanie tam, gdzie wyniki można publikować.
W 4Experience Bartosz Rozmus pracował przy level designie i optymalizacji projektu Google Daydream VR o restrykcyjnym budżecie realtime. Case study jasno oddziela zakres wkładu.
Zobacz case study optymalizacji VRTechnical guide (EN)
Wybrany Insight opisuje measurement-first workflow w Unreal, żeby performance work zaczynał się od frame-time evidence zamiast przypadkowego cięcia jakości.
Praktyczna pętla profilingu z Unreal Insights, narzędziami GPU i kontrolowaną walidacją rzeczywistego bottlenecku.
Czytaj guide (EN)Powiązane usługi
Rendering, shadery i systemy contentowe, gdy performance łączy się z implementacją wizualną.
Zobacz Technical ArtProfiling i przebudowa efektów, gdy koszt generują particles, materiały albo overdraw.
Zobacz VFXWalidacja i tooling produkcyjny, który pomaga zapobiegać powrotowi kosztownych wzorców contentu.
Zobacz narzędziaFAQ
Nie. Odpowiedzialnie nie da się zagwarantować arbitralnego wyniku przed profilingiem. Można zdefiniować target, a potem zmierzyć rzeczywiste bottlenecki względem tego celu.
Tak. Diagnoza i priorytetowy plan optymalizacji mogą być osobnym zakresem.
Tak. VR i standalone XR wymagają bardziej restrykcyjnych decyzji wokół budżetu klatki i mogą być osobnym kontekstem optymalizacji.
Start projektu
Wyślij silnik, docelowy sprzęt, aktualny frame rate lub frame-time i obszary, które wydają się kosztowne.
Capture z profilera pomaga, ale krótki opis projektu wystarczy, żeby zacząć określać audit.
Porozmawiaj o tej usłudze