哪些因素和参数会影响Bloom的性能开销
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- 分类:厚积薄发
1)哪些因素和参数会影响Bloom的性能开销
2)为何Scripting Threads的#0线程数量异常
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From UWA AI 问答
Q:哪些因素和参数会影响bloom的性能开销?
A:Bloom(泛光)的性能开销主要来自GPU带宽、计算量与多级采样次数,其关键影响因素和可调参数如下:
一、核心性能影响因素
- 采样分辨率与下采样层级
- Bloom默认从1/2渲染分辨率开始逐级下采样(如Blur1–Blur5),分辨率越低(如1/16)、层级越多,带宽越低但模糊质量下降;反之,高分辨率采样(如1/2)显著增加纹理读取带宽和显存吞吐压力。
- 移动端建议从1/4或1/8起始,减少首层采样开销。
BloomQuality级别
r.BloomQuality=5(默认)启用全部5层模糊+高质量卷积,开销最大;=1~3可禁用部分层级或使用简化高斯,大幅降低GPU耗时。ScreenPercentage控制卷积精度
r.Bloom.ScreenPercentage=50表示FFT卷积在50%分辨率下执行;提高该值(如至100%)会线性增加计算与带宽,需谨慎权衡。泛光卷积(Convolution)启用
启用Bloom Convolution会触发FFT卷积运算,依赖全分辨率内核纹理+额外缓冲区(r.Bloom.ConvolutionBuffer),显著提升GPU计算与显存带宽压力,仅推荐高端设备或离线渲染使用。后处理链路叠加效应
Bloom常与Tonemapping、Depth of Field、Motion Blur等串联,导致多次全屏纹理读写。尤其在移动平台,多Pass后处理易引发带宽瓶颈(实测可达总GPU带宽的20%+)。二、关键可调控制台变量(Unreal Engine)
三、优化建议
- 优先降级BloomQuality+ScreenPercentage,比关闭Bloom更能平衡画质与性能;
- 使用Stat GPU和Stat RHI定量定位Bloom耗时(查看PostProcessBloom阶段);
- 避免在低端机启用Convolution或Dirt Mask(额外纹理采样+混合);
- 结合r.VSync与帧率限制,防止Bloom在高帧率下反复重采样。
注:Bloom对GPU温度与功耗影响显著 —— 实测10GB/s带宽可贡献约1000mW功耗(占整机20%+),是移动端发热主因之一。
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From UWA AI 问答
Q:请教个问题, 我们有用到线程池, 我在Profiler的时候看到在Scripting Threads里面有几十个#0的线程显示, 这个是正常的吗?
A:是不正常的,需立即排查。
Unity的Profiler中出现大量名称为#0的Scripting Threads,通常表明:
线程未正确命名或未注册:Unity默认对System.Threading.ThreadPool中的线程不自动命名,Profiler无法识别其用途,统一显示为#0(或空名+编号)。
线程泄漏风险高:若线程池长期持有大量闲置线程(尤其在Unity 2019 – 2022版本中),可能因ThreadPool.SetMinThreads调用不当、异步任务未完成/未释放、或Task.Run+长阻塞操作导致线程堆积。
非Unity管理线程被误纳入Profiler视图:#0线程无法通过Profiler.BeginThreadProfiling()注册,说明它们未被主动追踪,也意味着你无法在Timeline中定位其耗时来源。
建议动作:
- 检查是否滥用Task.Run或ThreadPool.QueueUserWorkItem;优先改用Unity Job System或Unity.Collections.LowLevel.Unsafe异步方案。
- 确认无new Thread(...).Start()后未调用Profiler.EndThreadProfiling()(否则资源泄漏且线程残留)。
- 在Editor中启用Call Stacks+Deep Profiling,筛选GC Alloc/CPU高耗时帧,定位创建线程的调用栈。
- 使用UWA GOT Online的Mono/Threading模块,查看线程数趋势与存活时间,确认是否随游戏时长持续增长。
注:Unity官方不鼓励直接使用.NET线程池进行高频短任务调度 —— Job System才是跨平台、可Profiler可视化的首选。
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封面图来源于网络
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