UE4中性能优化和检测工具

UE4中性能优化和检测工具合集

简述
CPU
- Unreal Insight
- Unreal Profiler
- Simpleperf
- Android Studio
- Perfetto
- XCode Timeprofiler
- Best Practice
GPU
- Adreno GPU
- Mali GPU
- Android GPU Inspector (AGI)
内存
- 堆内存分析
- - Android Studio
  - LoliProfiler
  - UE5 Memory Insights
  - Unity Mono 内存
  - Memreport
  - RHI Memory
  - XCode Allocations
功耗
- 硬件方案
- - 电流计
- 软件方案
- - Perfdog
  - Android 的 Snapdragon Profiler
  - Ios 的 Instruments
包体
- SizeMap
- Unreal PakViewer
- Custom Built Profiler With CI
代码崩溃 & 稳定性
- Address Santizer
- StompAllocator
- Vulkan

简述

总结UE4中性能优化工具合集，之前转过一篇LLM内存统计工具，非常详细，这里会总结全面，包括了CPU/GPU/内存/功耗/包体/代码稳定的各类工具，方便筛选使用

对于每一帧来说，执行顺序依次为：Game Thread → Draw Thread → GPU Thread
Game Thread 首先会对整个游戏世界进行逻辑层面的计算与模拟(e.g.Spawn 多少个新的 actor、每个 actor 在这一帧位于何处、角色移动、动画状态等等)，所有这些信息会被输送到 Draw Thread；
Draw Thread(也叫 Rendering Thread) 会根据这些信息，剔除(Culling)掉不需要显示的部分(e.g. 处于屏幕外的物体)，接着创建一个列表，其中包含了渲染每个物体必备的关键信息(e.g. 如何被着色、映射哪些纹理等等)，再将这个列表输送给 GPU Thread；
GPU Thread 在获取了这个列表之后，会计算出每个像素最终需要如何被渲染在屏幕上，形成这一帧的画面。

CPU

Game Thread 造成的开销，可以使用stat game显示 Tick 的耗时情况；dumpticks：可将所有正在 tick 的 actor 打印到 log 中

Unreal Insight

Unreal Insight在 Unreal Engine 4.24.3版本中开始支持移动平台性能数据录取。数据直接写入文件，GUI工具采集结束后离线解析数据文件。（平时使用较多）

优势：可长时间录制数据，数据在时间轴上以进程调度的形式展示，比较容易分析Game、RenderThread与WorkerThread的调度情况，从整体上结合时间连贯性对CPU瓶颈进行初步的定位。也可用于分析有规律的卡顿掉帧的情况。

劣势：所记录的调用堆栈较浅（可手动打点），较难定位到具体出问题的代码，人工分析需要时间与经验
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Unreal Profiler

UE5已删除此模块

（平时使用较多）Unreal Engine 中的 Profiler则是分析CPU端性能情况的一个老工具，与Unreal Insights相比它缺少了线程间调度情况的数据，优点在于其记录的调用堆栈深度较深，可与Insights结合使用 UE4引擎窗口中菜单DeveloperTools下SessionFrontend界面即为Profiler所在的窗口可通过两种方法抓取数据：

启动程序时增加参数：-messaging

游戏中使用命令： stat startfile, stat stopfile

/sdcard/UE4Game/YourProject/UE4CommandLine.txt
../../../YourProject/YourProject.uproject -messaging
# 数据存放于
/sdcard/UE4Game/FPSDemo/FPSDemo/Saved/Profiling/UnrealStats

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Simpleperf

Simpleperf可录制很深的CPU调用堆栈，可用于详细分析问题时间内的CPU代码执行情况，其将数据聚合，输出类似于Instrument TimeProfiler的形式，可以看到不同函数在一段时间内的贡献、占比情况，及调用次数，方便对其进行更有针对性的优化。但这种聚合模式没有单帧的概念，主要用于宏观统计。因此可以与Profiler、Insights等工具结合使用。建议使用Test包进行数据分析，避免Development版本额外代码所造成的性能压力影响真实数据

Android Studio

使用Android Studio的 ProfileAPK 功能，即可较为自动的生成性能数据
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Perfetto

Perfetto可以拿到simpleperf、systrace等数据

可用于分析APP、系统整体CPU调度，渲染节奏等问题

XCode Timeprofiler

XCode Timeprofiler 与Simpleperf原理相同的CPU性能分析工具，功能强大

Best Practice

粗粒度工具：FramePro、UnrealInsight 用于开发期CI暴漏明显问题

发现问题后，使用细粒度工具进行深度分析：Simpleperf、Streamline、TimeProfiler

建议使用Test包，排除Cache、冗余代码、Profiler本身对性能的影响

尝试：离线计算、ParallelFor、异步化、SOA化等方案

并使用CacheSim、Streamline进行 Cache Miss 分析，压榨出最后的水分

GPU

如果是在PC平台上可以使用ProfileGPU命令或者使用快捷键Ctrl+Shift+，影响GPU瓶颈最主要的是BasePass和PrePass

现代Mobile GPU通常使用 TBR、TBDR 硬件架构
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在有限的功耗下提供尽可能多的性能空间
除了控制运算负载、动态分支、全精度运算等天然GPU不友好的指标之外
Mobile GPU因其On-chip Memory较小的原因
需要严格控制寄存器数量，避免Register Spill产生额外IO带宽

Adreno GPU

Adreno GPU
使用Snapdragon Profiler进行Counter数据抓取提供python脚本进行Counter数据汇总与分类

Mali GPU

Android GPU Inspector (AGI)

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系统性能分析
执行系统级跟踪和分析，以深入了解游戏和系统服务使用的资源，例如 GPU、CPU、内存、电池和 GPU 计数器。支持 Qualcomm® AdrenoTM、Arm® MaliTM 和 Imagination® PowerVRTM GPU
帧性能分析
从单个应用帧捕获跟踪记录，然后对游戏的 GPU 使用情况执行深入分析。其中包括对 Vulkan 和 OpenGL ES API 调用进行更深入的介绍和分析

内存

Android、iOS内存管理核心：

分页（Paging）
内存映射（Memory Mapping）

CPU & GPU 公用一套内存硬件（GPU有少量OnChip Memory）
当内存不足时触发分页（Page Out）释放内存：触发内存压缩; 删除Clean Page; 当剩余内存低于阈值，系统将开始杀进程

堆内存分析

Android Studio

Android Studio 支持 Native（C++）堆内存分配的分析工作
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Perfetto组件可使用Heapperfd进行Native内存分析工作

LoliProfiler

LoliProfiler支持整合至 UE、Unity 引擎分析 Native（C++）内存
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UE5 Memory Insights

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Unity Mono 内存

Mono虚拟机（IL2CPP）提供内存快照接口

UnityMemPerf用C++&QT完美还原了Unity IL2CPP内存工具PerfAssist的体验，无需Unity、无需SDK，连接USB拉起APP即可抓取托管内存快照，进行内存分析、快照Diff

Memreport

提供 UE4 Memreport 数据解析、Diff与可视化功能：(经常使用)

RHI Memory

可针对性的对 UE Vulkan、GL、Metal RHI层内存申请接口结合 FRHIResource 的DebugName

实现一套数据Dump机制，以链接 RHI 内存与 UE RHI资源，深入分析RHI内存

XCode Allocations

类似 Simpleperf 在 iOS 可查看堆内存分配数据的工具
iOS Memory Deep Dive

功耗

手机硬件集成度高，重度手游发热明显，发热与功耗的关系越来越受到开发者的重视
功耗统计难点：

硬件集成度高，被动散热上限低
难以测量单模块功耗
静态、动态功耗叠加
能耗和利用率、频率呈线性关系，和电压呈二次关系
综合导致：功耗数据获取难度大，功耗数据体现非线性，数据分析难度也很大

优化建议：均衡CPU利用率；多线程使用；空间换时间；注意屏幕耗电；实时查询响应能耗发热；与硬件厂商合作

硬件方案

电流计

设备充满电（100%），将电流计与充电头连接。
在系统的蓝牙管理面板中查找设备，配对连接并且获取其Mac地址记下。

软件方案

Perfdog

支持基于驱动上报的功耗数据获取， iOS直接解析了XCode Energy的数据

Android 的 Snapdragon Profiler

Snapdragon Profiler
使用实时指标识别潜在问题区域，从 150 多个硬件性能计数器中进行选择
分析跨 CPU、GPU 和 DSP* 的系统、图形和 ML 工作负载
使用 Snapshot 捕获捕获和调试图形工作负载，从而实现更深入的帧和着色器分析
对任何 DirectX、Vulkan、OpenCL 和 OpenGL ES 工作负载进行详细分析
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Ios 的 Instruments

Instruments 是 Xcode 的一个工具集，为我们提供了强大的程序性能分析及测试能力。可以进行CPU 性能测试、图形性能测试、内存性能测试等

包体

包体的大小、首包资源的大小对于玩家有较大影响

尽可能减少包体大小，也是开发者需要关注的重点问题

SizeMap

SizeMap介绍，可以将本地的pak包加载， SizeMap以TreeMap图的形式将资源分类，我们可以点击任意分类进入更深的层级来分析数据
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Unreal PakViewer

Custom Built Profiler With CI

Asset Registry 中包含资源的 Meta 信息（AssetRegistrySearchable），可在Cook & Package 结束后使用 Commandlet 分析此信息

代码崩溃 & 稳定性

可通过addr2line翻译崩溃符号至具体代码行号

# android-ndk-r21d\toolchains\aarch64-linux-android-4.9\prebuilt\windows-x86_64\bin\aarch64-linux-android-addr2line.exe
addr2line.exe -f -C -e path/to/libUE4.so 0x009988ff