UWA问答 | 博客 | 游戏及VR应用性能优化记录分享 | 侑虎科技
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description: UWA博客，UWA旗下官方博客。针对游戏及VR应用性能优化等内容记录、交流，以及案例分享。博客主要分为：厚积薄发、万象更新、博观约取、充电一刻、博物纳新等几个模块。
items: 抖音小游戏性能优化，别再只靠“感觉”了
items: 如何使Bloom只局部地作用于特效以提高性能
items: 2025年度大赏 | UWA问答精选
items: UE5多线程｜TaskGraph
items: UE是怎么管理纹理的各向异性采样的
items: 12月刊｜上新！全局筛选 + 设备标记 + 序列帧回溯，GPM 2.0 性能分析效率拉满
items: Shader变体全量掌控 + GPU压力阈值预警！
items: 参数GPU Write Total Bandwidth的含义是什么，导致其值过高的因素有哪些
items: GPM 2.0全新功能发布｜GPU精准监测 + 精细化运营，重构游戏性能管控新范式
items: Unity IL2CPP的GC原理

抖音小游戏性能优化，别再只靠“感觉”了
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date: 2026-01-14T04:53:00+02:00
description: 这两年，抖音小游戏的变化非常明显。 项目不再只是轻量休闲，而是开始出现更复杂的玩法、更长的单局时长、更绚丽的画质与稳定性要求。但很多团队在性能优化上，仍然面临一个现实问题： “知道要优化，但不知道从哪下手。” 抖音小游戏的性能问题，其实并不神秘。我们在与多家抖音小游戏团队交流中发现，大家遇到的问题高度集中： FPS不稳定，但无法判断瓶颈是逻辑、渲染还是资源； 内存持续增长，怀疑泄漏却难以验证； 卡顿问题多发生在线上环境，本地难以复现； 优化依赖经验，很难评估“先做哪个最值”。 本质上，这不是“不会优化”，而是缺乏足够清晰、可拆解的性能数据。 UWA的性能分析与优化体系，现已正式支持抖音小游戏平台，目标并不是简单“跑个数据”，而是帮助开发者：把性能问题拆清楚、讲明白、做成决策依据。 那么用UWA，你能看清什么？ 1. 帧率与卡顿来源 FPS曲线与关键帧时间拆解。 区分CPU/GPU/资源调度问题。 2. 内存与资源使用结构 内存趋势变化，辅助判断泄漏风险。 纹理、网格、动画等资源占用情况一目了然。 3. 逻辑与渲染性能拆分 明确是逻辑过重，还是渲染超标。 为优化提供清晰优先级。 4. 性能数据记录与复盘 支持性能数据记录。 方便版本间对比、问题回溯。 不少开发者会关心：“那UWA和其他工具有什么区别？” 我们可以简单理解为： 使用方式接近，上手成本低； 分析维度更偏工程与调优决策； 更强调“为什么慢”以及“先改什么更值” 。 不仅是“发现问题”，而是帮助大家把性能优化这件事做成系统工程。 如果你的抖音小游戏已经开始变重，或者你希望把性能优化这件事做得更专业、可控，欢迎你来试试UWA。让性能问题，从“感觉不对”变成“数据说话”。 随着抖音小游戏能力的正式上线，UWA的小游戏版本也完成了一次重要升级，因此价格体系同步做了调整： 对于大多数抖音小游戏团队来说，这意味着： 不需要再为不同平台分别准备工具或流程； 一套体系即可同时支撑微信与抖音两个主战场的性能分析与优化。 我们也理解小团队对成本非常敏感，因此依然提供试用支持，可以先在真实项目中验证价值，再决定是否长期使用。 点击“UWA官网”查看详情。 关于UWA UWA是一家创业十年的高新技术企业，作为游戏行业的深耕者，UWA始终专注于为使用Unity、Unreal引擎的开发者提供丰富的优化产品，帮助开发者高效解决开发问题、定位性能瓶颈、提供解决方案，已支持超过一万款游戏项目。还打造了技术博客、问答、开源库、学堂等社区产品，为开发者提供便利和高效的支持。线上培训和线下教育的新业务， 满足行业对人才培育的需求。

如何使Bloom只局部地作用于特效以提高性能
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date: 2026-01-13T03:57:00+02:00
description: 1）如何使Bloom只局部地作用于特效以提高性能 2）为什么物理内存一直上涨 这是第460篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From UWA AI 问答 Q：我的游戏中只有主角的各种技能特效需要Bloom，目前是使用的Unity传统渲染管线的官方后处理中的，在低端设备上性能有点差，发烫，使用UWA排查后，主要瓶颈在后处理导致的GPU带宽高。 请问有没有什么办法，可以只对角色的技能特效局部Bloom来提高性能吗？或者还有其他方法，可以不用后处理的Bloom实现类似的辉光效果呢？ A：是的，完全可以通过局部 Bloom（Selective Bloom）和免后处理辉光方案显著降低GPU带宽与发热，尤其适用于“仅主角技能需辉光”的典型场景。以下是经验证的高效方案： 一、局部Bloom（推荐首选） 避免全屏采样，只对技能特效区域做辉光： 原理：将技能特效渲染到独立RenderTexture（带Alpha通道），用自定义Shader对其高亮区域（如亮度>0.8的像素）进行模糊+叠加。 关键优化： 使用1/4~1/8渲染分辨率的RT进行模糊（非原分辨率下采样），带宽下降达75%~94%； 模糊采用2-pass高斯（水平+垂直），每pass仅5tap，避免多级Mipmap下采样； 最终仅Blit一次到主帧缓冲，无额外Fullscreen Pass。 二、免后处理辉光替代方案（零带宽开销） ⚠️ 注意事项 禁用传统Post-Processing Stack v2的全局Bloom Volume，改用Local Volume+Trigger Collider控制作用范围； 所有方案务必关闭Anisotropic Filtering和Trilinear Filtering（对辉光贴图无意义，徒增带宽）； 若使用URP，优先迁移到URP的Bloom（支持Bloom Intensity per Layer），但仍需配合局部渲染逻辑，不可直接开启全局。 回复基于训练数据生成，建议结合其他可靠来源进一步核实。 分享链接： https://www.uwa4d.com/main/uwa-shared.html?shareId=d34a9869-eb45-42cb-bec6-c246a6d83a03 From 问答社区 Q：请问有遇到这种Physics 2D的物理内存一直上涨的问题吗？除了初始化后没有新增物理相关的，但是物理占用的内存却一直上涨： Memory Profiler中是这个在上升： A1：最近有了解到有个办法能看到Unity Subsystem下面Unknown（Unrooted）部分中的内存类型和引用堆栈，不过需要Unity 6+Memory Profiler 1.1.9+编辑器环境，如果能够在这个条件下复现泄露问题，可能能看到更多细节： 这个的效果图供参考： 除此之外，物理这块内存按经验往往是一些引擎生成的不受控制的网格碰撞体容易导致高占用。可以对比看下是在什么条件下观察到该问题的，是否出现在某次版本更新后？也可以开关一些游戏对象、引擎设置里物理相关的功能看看有没有关联。 A2：最终我们发觉是Unity的版本Bug，目前已经做升级处理，从2022.3.62f2升到2022.3.62f3。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69649adf244ce21ce9ec096a 无论是社区里开发者们的互助讨论，还是AI基于知识沉淀的快速反馈，核心都是为了让每一个技术难题都有解、每一次踩坑都有回响。本期分享分别来自UWA AI问答和UWA问答社区，希望这些从真实开发场景中提炼的经验，能直接帮你解决当下的技术卡点，也让你在遇到同类问题时，能更高效地找到破局方向。 封面图来源于网络 今天的分享就到这里。生有涯而知无涯，在漫漫的开发周期中，我们遇到的问题只是冰山一角，UWA社区愿伴你同行，一起探索分享。欢迎更多的开发者加入UWA社区。 UWA官网：www.uwa4d.com UWA社区：community.uwa4d.com UWA学堂：edu.uwa4d.com 官方技术QQ群：793972859

2025年度大赏 | UWA问答精选
type: item
date: 2026-01-06T04:13:00+02:00
description: 时光流转，深耕不辍。UWA知识型栏目《厚积薄发 | 技术分享》已悄然陪伴大家走过459个工作周。在这一年的技术征途里，我们依旧扎根真实的游戏开发场景，以问答社区的经验沉淀为基石，又迎来了UWA AI技术的全新助力。 2025年的十大精选内容，既收录了社区开发者们互助探讨的智慧结晶，也融入了UWA AI基于海量知识沉淀的精准解答，每一篇分享都瞄准开发中的痛点卡点，为大家提供切实可行的破局思路。 回望这一年，是无数开发者的踊跃分享与积极互动，让技术的价值持续传递；展望2026年，UWA问答社区与UWA AI问答将继续并肩前行，以更专业的内容、更高效的解决方案，陪伴每一位开发者在技术深耕之路上稳步迈进！ UWA 社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From 问答社区 TOP1：如何让GameObject销毁时无论是否Active过，都调用OnDestroy？ 请教一个问题，MonoBehaviour的OnDestroy方法，如果这个GameObject的实例化时就是隐藏的，销毁时不会调用OnDestroy方法。我们项目有些核心逻辑是基于这个OnDestroy做的（时间太久远，耦合太多逻辑不好改出去了）。有没有什么办法，可以让这个GameObject销毁时无论是否Active过，都调用OnDestroy。 A1：要触发OnDestroy，必须要触发过Awake（Awake可以不明着写出来），通常是被实例化或者第一次激活的时候触发Awake，如果一直处于不激活的状态，那么销毁的时候不会自动触发OnDestroy。所以可以在激活的父节点上主动SetActive一下： A2：1. 一般一个Prefab本身是点亮的，大部分是里面的某些节点才会隐藏。如果是我说的这种情况，应该是在根Prefab摧毁的时候主动调用一次需要控制调用的子组件。 如果你真的是根Prefab就隐藏的那更简单了： （1）做一个工具扫描所有Prefab检查并且修改点亮情况； （2）编辑器模式下加载完一个Prefab之后检查是否点亮，如果没有则打印Error。 A3：我们也遇到了这个，主要导致的问题自定义组件清理不掉Lua注册过来的回调，导致返回登录报错。 我这边解决思路是，在脚本反序列化之后，将自己注册到UI根节点的管理脚本上，由这个管理脚本在Destroy时清理下面的子节点。Base脚本如下图： 有几个要点说明下： 我们只处理了UI（其他地方基本不会出这问题），项目的用法上每个UI根节点有必挂的组件，这个组件一定会执行Awake； 如果组件自身Awake走到了，就不需要额外的销毁管理，需要从管理器中将自己移除； 反序列化接口中有一堆限制，要小心处理，比如常用的接口只能在主线程执行，如果在子线程要跳过。还有Prefab打开的编辑状态也有一些状态取不到，我这边直接忽略了（因为不常用）。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/67d390183d306f3e9d594e7a From UWA AI 问答 TOP2：Unity中可以禁用GC吗？ Unity中可以禁用GC吗？ A：在Unity中，可以禁用垃圾回收（GC），但需谨慎使用，并结合具体场景进行管理。 禁用GC的方法 Unity提供了通过脚本控制垃圾回收器行为的API：GarbageCollector.GCMode。 该API支持以下三种模式： GarbageCollector.Mode.Enabled：默认模式，自动触发GC。 GarbageCollector.Mode.Manual：禁用自动GC，但可手动调用System.GC.Collect()或GarbageCollector.CollectIncremental()。 GarbageCollector.Mode.Disabled：完全禁用GC，包括手动调用也无效。 将GarbageCollector.GCMode设置为Disabled即可彻底关闭垃圾回收机制。 使用场景与最佳实践 禁用GC主要用于性能敏感的关键阶段，如战斗、加载、过场动画等，以避免GC导致的CPU卡顿（GC Spike）。 推荐做法： 预分配内存：在进入关键阶段前，预先分配所需的所有对象（如对象池、缓存等），确保运行时无新内存分配。 临时禁用GC：进入关键阶段时设置GCMode = Disabled，结束后立即恢复为Enabled或Manual。 手动清理：恢复GC后，调用System.GC.Collect()回收阶段性内存，防止堆持续增长。 示例流程： // 进入关卡前 AllocateLevelResources(); // 预分配资源 GarbageCollector.GCMode = Ga…

UE5多线程｜TaskGraph
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date: 2025-12-31T03:50:00+02:00
description: 【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！ TaskGraph是线程池的进阶，能让任务之间产生依赖，上层可以方便地指定这种依赖。各任务的依赖关系就形成了“图”。 除了线程池，TaskGraph还可以管理GrameThread、RenderThread等独立线程的调度，是UE中最复杂，功能最全面的多线程调度框架了。 典型场景 UE的多线程GC是TaskGraph的一个典型场景，需要把一个大的Array分割成若干小的Array，然后分到多个线程处理，GameThread需要等这些线程都处理完了，再执行以后的任务。代码如下： 注意最后的ParallelFor，把多线程处理封装成并行For行为，分发到多个线程，然后等待多线程执行结束。 如果用普通线程实现这个功能，需要手动用FEvent实现等待，要写一些特化代码。 一、使用TaskGraph 1. Gamethread Tick 最常见的GameThread World Tick，就是由TaskGraph驱动的，因为GameThread也由TaskGraph管理，我们写的Actor::Tick，Component::Tick都在这里执行。Tick函数本身可以包装到TGraphTask里，然后用WaitUntilTasksComplete函数执行所有Task。 2. Async函数 Async函数可以指定EAsyncExecution::TaskGraph，让任务在TaskGraph线程池中执行。还能指定EAsyncExecution::TaskGraphMainThread，让一些短时间任务在主线程执行。 3. WaitUntilTasksComplete 如果需要发出一些异步任务，然后等待执行结束，可以手动构造FGraphEventArray，然后调用WaitUntilTasksComplete等待执行完毕，这里能体现TaskGraph的调度。 二、TaskGraph线程池 TaskGraph包含了线程池功能，不妨首先看线程池部分是如何实现的，这也比较好切入。类似FQueuedThreadPoolBase结构，TaskGraph的线程池有FTaskGraphInterface、FScheduler、FThread、TGraphTask和TAsyncGraphTask。 1. FTaskGraphInterface FTaskGraphInterface是TaskGraph的管理类，是个单例，本身也是Interface，一些重要功能由子类实现。 接口 Startup：初始化TaskGraph。 Shutdown：关闭TaskGraph。 AttachToThread：把一个独立线程添加到TaskGraph中，比如GameThread和RenderThread。 WaitUntilTasksComplete：让一些线程运行若干任务，并在当前线程等待这些任务都执行完。 TriggerEventWhenTasksComplete：当若干任务执行完，触发一个Fevent。 ProcessThreadUntilIdle：让一个NameThread一直处理自己的TaskQueue，直到执行完所有Task。 子类 FTaskGraphCompatibilityImplementation UE5的新TaskGraph子类，实现了TaskGraph的核心功能，不包含任务依赖功能，任务依赖由task实现。 成员 uint32 PerThreadIDTLSSlot：TaskGraph用FWorkerThread结构体管理线程，每个线程在自己的TLS变量中存储指向FWorkerThread结构的指针。 Int32 NumNamedThreads：Named线程数量。 Int32 NumWorkerThreads：Worker线程数量。 Int32 NumBackgroundWorkers：BackgroudWorker数量。 Int32 NumForegroundWorkers：ForegroundWorker数量。 TArray NamedThreads：管理了所有NamedThread。 FTaskGraphImplementation：旧TaskGraph子类实现，不看了。 2. FScheduler FScheduler用于创建、管理Workder线程，以及把Task分派给Worker线程。 成员 TArray<TUniquePtr> WorkerThreads：工作线程。 TAlignedArray<FSchedulerTls::FLocalQueueType> WorkerLocalQueues：Wo…

UE是怎么管理纹理的各向异性采样的
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date: 2025-12-30T03:48:00+02:00
description: 1）UE是怎么管理纹理的各向异性采样的 2）Unity 2022动态设置光照贴图手机端显示异常 这是第459篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From 问答社区 Q：优化我们UE项目的功耗发热问题时，在移动端真机测试中，通过各种性能工具的参数发现GPU带宽很高，且其中Anisotropic Filtered各向异性过滤的比例一直很高。按之前的经验来说，各向异性对带宽的影响就是很大的，但是在编辑器里没找到设置项，请问UE是怎么管理纹理的各向异性采样的？ A：UE中纹理是否开启各向异性需要检查以下设置： Texture Group 在DeviceProfiles.ini中可以创建TextureGroup并进行设置，例如在Engine\Config\BaseDeviceProfiles.ini中（或Project\Config\DefaultDeviceProfiles.ini）： 其中，MinMagFilter是纹理拉伸时使用的过滤方式，包括point、linear、aniso，此处aniso即开启纹理的各向异性设置。如果想对该Group的所有纹理关闭各向异性设置，可以修改为point或linear。 纹理编辑器设置 打开纹理的资产编辑器，在设置中能够通过Filter设置调整纹理采样方式，可选包括Nearest，Bi-linear，Tri-linear，Default。其中，Default为使用TextureGroup的设置，大部分默认的Group中纹理都开启了各向异性（参考上一条）。此处可以选择另外三种过滤方式，选择后将关闭该纹理的各向异性。该设置适合针对单独纹理关闭各向异性时使用。 各向异性最高采样数设置 各向异性的最高采样数可以通过Cvars：r.MaxAnisotropy进行设置。例如： r.MaxAnisotropy=8，则纹理最高采样数为8。数值为0或1时关闭各向异性。该设置为全局设置，对所有开启了各向异性的纹理生效。在Scalability.ini中各纹理级别已经包含了该设置： 此外在DeviceProfile中，也可以直接在对应平台添加该Cvars的设置： 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69523009244ce21ce9ec0967 From 问答社区 Q：编辑器加载显示都正常，出安卓包，光照贴图出现错乱，使用FrameDebugger抓帧查看数据unity_lightmap有值，使用工具获取LightingSetting中设置的光照贴图也是正常的，Mesh中也添加了对应的光照信息数据。 补充测试点：同一个物件，固定在场景中，光照信息正常，动态加载的物件会出现异常（使用Yooasset进行加载）即使动态重新设置了光照贴图，固定的物件光照信息仍然正常。（提供的图片为手机端的显示和FrameDebugger的抓帧数据。） 为什么Unity 2022动态设置光照贴图手机端会显示异常？ 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/694eab9d682c7e5cd61bfb83 无论是社区里开发者们的互助讨论，还是AI基于知识沉淀的快速反馈，核心都是为了让每一个技术难题都有解、每一次踩坑都有回响。本期分享分别来自UWA AI问答和UWA问答社区，希望这些从真实开发场景中提炼的经验，能直接帮你解决当下的技术卡点，也让你在遇到同类问题时，能更高效地找到破局方向。 封面图来源于网络 今天的分享就到这里。生有涯而知无涯，在漫漫的开发周期中，我们遇到的问题只是冰山一角，UWA社区愿伴你同行，一起探索分享。欢迎更多的开发者加入UWA社区。 UWA官网：www.uwa4d.com UWA社区：community.uwa4d.com UWA学堂：edu.uwa4d.com 官方技术QQ群：793972859

12月刊｜上新！全局筛选 + 设备标记 + 序列帧回溯，GPM 2.0 性能分析效率拉满
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date: 2025-12-29T04:54:00+02:00
description: GPM 2.0持续聚焦游戏研发团队的性能分析效率与数据精准度需求，12月新增五大核心功能，从操作流程简化、数据干扰剔除、适配优先级优化、管控灵活性提升、玩家操作回溯五个维度，全方位升级性能监测与分析能力，助力团队更高效、更精准地解决性能问题。 全局筛选器 一次配置多页同步，告别重复操作。 以往使用时在“数据总览”、“指标分析”等页面切换，需反复设置版本、时间范围、机型等筛选条件。本次新增了的全局筛选器功能！ 多页面条件自动同步：在任一页面完成筛选配置（例如“版本V2.1+近7天+Android机型”），切换至其它分析页面时，筛选条件将自动同步生效，无需二次手动设置； 常用方案保存复用：支持将高频筛选逻辑（如“每周性能复盘方案”、“低端机专项分析方案”）保存为个人或公用方案，后续进入系统直接调用，大幅缩短数据准备时间。 真机/模拟器区分 剔除干扰数据，确保分析贴合真实玩家。 过往性能数据分析中，Android版本、内存、CPU频率等指标易受模拟器设备干扰，导致统计结果与真机环境偏差较大；而崩溃、卡顿、帧率等核心指标更易因模拟器、Root机数据混入，造成运营团队误判项目性能达标情况。本次新增的运行环境区分功能，通过精准识别逻辑解决该问题。 多维度精准识别：基于设备硬件特征与系统属性，可靠区分真机与模拟器； 筛选控制灵活可控：支持在筛选器中自主选择“包含/排除”模拟器数据，对不支持模拟器游玩的项目，可一键隐藏无效数据，确保性能指标、异常发生率等统计结果与真实玩家设备场景高度一致。 机型上市时间/价格标记 洞察设备特性，优化适配优先级。 此前合作团队仅通过机型名称与配置，难以判断设备老化程度，也无法匹配用户设备档次与性能需求，导致适配优先级难以明确。本次更新新增“机型上市时间”与“机型价格”两大维度，为适配决策提供数据支撑。 维度细化：在“数据细分”列表中，按“上市年份+季度”（如2025Q1）、“上市发售价格档”（例如4000元档、千元档）标注设备属性； 适配优化：可通过条件组合（如“2025Q1~Q4+4000元档”）快速查看旗舰机型性能表现，或聚焦“2022年前+千元机”分析老旧低端设备的内存占用情况，精准确定优先优化群体。 网页端崩溃上报开关 零开发快速管控，成本精准投放。 此前开启/关闭崩溃、ANR上报需技术团队通过集成SDK时的宏命令调整，不仅依赖开发资源，变更策略还需等待App发版，响应效率低。本次开放的网页端开关功能，实现“自主化、快响应”管控。 零开发操作：运营、测试人员可直接在网页端根据版本目标（如灰度测试、正式发布）开启/关闭上报，无需技术介入； 快速生效：变更上报策略后5-10分钟内即可生效，无需等待App发版，大幅提升问题排查灵活性与时效性，确保成本花在关键版本的问题监测上。 播放序列帧 动态回溯玩家操作，精准定位异常节点。 本次新增的“序列帧播放”功能，实现单张截帧展示的基础上，将玩家操作流程可视化回溯。 灵活播放控制：支持自定义“每秒播放帧数”、“每次跳转帧数”，按需调节播放速度； 便捷辅助功能：搭配键盘微调、当前帧下载，可完整回溯玩家操作路径，精准锁定异常发生前的关键操作（如技能释放、场景切换），为性能优化与玩家行为分析提供直观支撑。 迭代不止，性能管控更省心 GPM 2.0始终以游戏研发团队的实际需求为核心，围绕更多实用场景推进功能升级，敬请期待GPM 2.0在2026年中更多、更贴合您需求的功能！ 实操演示 立即体验！ 专属通道限时开放 ➡ 预约技术专家1V1部署指导！我们将全程支持服务搭建、数据分析与反馈，确保您能够充分体验GPM 2.0带来的价值。 邮件：sales@uwa4d.com 微信号：17502188376 了解GPM 2.0全功能，可以点击《GPM 2.0 核心功能全景指南｜重塑游戏性能主动管控能力》查看详情。 关于GPM 2.0 UWA GPM 2.0是专为上线及测试阶段游戏项目打造的高性能监测平台。它不仅能深度捕捉宏观性能数据，更创新采用性能无损截帧技术，在不影响玩家体验的前提下，助力开发者全面掌握玩家端运行关键细节，从多维度优化游戏性能，实现从“玩家投诉后救火” 到 “问题发生前预警” 的核心转变。 GPM 2.0全景指南 《UWA GPM 2.0 核心功能全景指南｜重塑游戏性能主动管控能力》 《GPM 2.0 功能更新月报：新增导出表格、崩溃反混淆等实用功能，体验再升级！》 GPM 2.0新功能 集锦 《GPM 2.0全新功能发布｜GPU精准监测 + 精细化运营，重构游戏性能管控新范式》 《GPM 2.0 SDK 热更新｜不打扰玩家的“隐形升级术”！》 《GPM 2.0功能尝新｜AI识图精准捕获材质丢失，全链路护航游戏品质！》 《UWA GPM 2.0 崩溃上报功能全面升级｜…

Shader变体全量掌控 + GPU压力阈值预警！
type: item
date: 2025-12-24T04:26:00+02:00
description: 在游戏开发领域，性能优化始终是绕不开的核心命题：从数据获取的简便性，到性能分析的洞察深度，每一个细节都可能影响玩家端的最终体验。最近，我们正式推出新版本，围绕开发者真实需求，为优化工作提供更强大的助力！ 一、Shader变体分析 无论是对于酷炫渲染效果的追求，还是开发者制作时由于时间紧迫性而忽视了性能，都可能导致打包运行后、Shader变体数量或者游戏系统显存占用过高，这在UWA支持过的项目中已经屡见不鲜， 并且进一步伴生加载时间过长及渲染效率下降等现象。 UWA报告中对Shader内存的占用统计（一） UWA报告中对Shader内存的占用统计（二） 对于单个Shader资源而言，其内存占用高的核心原因是变体数过多，在项目迭代中可能会出现已经被弃用、或者没有被实际使用到的关键字，导致变体成倍上升；又或者Shader写的比较复杂，其中一些关键字组合永远不会被用到，导致很多变体是多余的。 在最新的UWA AssetBundle检测报告中，我们支持AB变体数据下载，直接列出了所有变体的关键字的组合，高效赋能Shader优化。通过该功能，开发者可精准定位无用变体，降低设备运行压力。 二、GPU负载预警 在拆解GPU压力时，UWA建议以GPU Clocks数值为度量标准。GPU Clocks是UWA通过硬件底层接口统计到的数值，它反映了每帧耗费在GPU计算上的时钟周期数，单位为万Cycles/帧。若将该值乘以项目的目标帧率，则得到项目运行过程中每秒所需要的GPU算力。 而每款SOC出厂时，硬件厂商会给其标定一个额定最大频率，也就是其释放全部性能时，理论上每秒钟能进行多少时钟周期的运算，我们称之为理论最大算力。若实时需求算力大于当前运行机型GPU芯片的理论最大算力，即代表硬件算力不足以满足项目渲染所需要耗费的实时算力，这为我们提供了压力判断的有效依据。 在最新版本中，我们增加“能耗压力阈值线”：GPU工作频率逼近80%即预示设备存在能耗过高风险、“帧率压力阈值线“：GPU工作频率逼近100%即预示设备存在掉帧风险，提前预警；同样地，我们也可以通过不同档位的设备测试GPU数据，来反推分档的合理性。 除此之外，我们还新增了若干性能指标或分析维度，立志于为决策提供更高效的评判依据。从精准适配到高效操作，从数据记录到趋势预测，以更智能的分级、更流畅的交互、更深度的数据，为游戏性能优化打开新可能。 以下为最新版本支持清单 欢迎体验最新版本 ，让每一次优化都更有方向！ 关于UWA UWA是一家创业十年的高新技术企业，作为游戏行业的深耕者，UWA始终专注于为使用Unity、Unreal引擎的开发者提供丰富的优化产品，帮助开发者高效解决开发问题、定位性能瓶颈、提供解决方案，已支持超过一万款游戏项目。还打造了技术博客、问答、开源库、学堂等社区产品，为开发者提供便利和高效的支持。线上培训和线下教育的新业务，满足行业对人才培育的需求。

参数GPU Write Total Bandwidth的含义是什么，导致其值过高的因素有哪些
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date: 2025-12-23T04:11:00+02:00
description: 1）参数GPU Write Total Bandwidth的含义是什么，导致其值过高的因素有哪些 2）对Unity项目来说，性能和效果可以兼顾的物理插件有哪些推荐 这是第458篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点，助力大家更全面地掌握和学习。 UWA社区主页：community.uwa4d.com UWA QQ群：793972859 From UWA AI 问答 Q：GPU Write Total Bandwidth这一参数的含义，和其过高时可能的影响因素有哪些？ A：GPU Write Total Bandwidth含义： 该指标表示GPU每帧向内存（显存或系统内存）写入的总数据量，单位通常为MB/s或GB/s。它是GPU带宽压力的关键子项，反映帧渲染过程中所有写操作的带宽消耗总和，包括：帧缓冲（Color/Depth/Stencil）、RenderTexture、计算着色器输出、顶点着色器输出（如Transform Feedback）、以及部分缓存写回等。 Write Total Bandwidth 过高的常见影响因素： ✔ 高分辨率多目标渲染（MRT）或高精度帧缓冲 同时写入多个RenderTarget（如GBuffer中Albedo+Normal+Metallic+Depth），尤其使用高精度格式（RGBA16F、RGB10A2）； 主摄像机启用HDR渲染（R11G11B10或RGBA16F），大幅增加Color Buffer写入带宽； MSAA启用后（如4xMSAA），Color/Depth Buffer写入量成倍增长（需resolve前写入+resolve后写入）。 ✔ 频繁或大尺寸RenderTexture写入 全屏后处理中反复创建/清空/Blit到高分辨率RT（如2048×1536的Bloom临时纹理）； UI渲染中大量使用CanvasRenderTarget或Camera.targetTexture； 动态阴影图（Shadow Map）分辨率过高（如4096×4096）且每帧更新。 ✔ 深度/模板缓冲频繁写入与清除 每帧Clear Depth/Stencil（尤其在多Camera、多Pass场景下重复Clear）； 启用深度预通道（Z-Prepass）但未合批或存在冗余绘制，导致两次深度写入（Prepass+Main Pass）； 不合理的ZTest/ZWrite设置（如ZWrite Off缺失导致无效深度覆盖重试）。 ✔ Compute Shader高频大块写入 使用RWTexture2D/RWBuffer执行大规模粒子更新、物理模拟或图像生成，且线程组尺寸过大或Dispatch次数过多； 未使用AppendBuffer/ConsumeBuffer而采用全量写入方式。 ✔ GPU管线冗余写入行为 多个Camera渲染同一区域且未做裁剪/层级隔离，造成重复Color/Depth写入； URP/HDRP中未关闭不必要的Pass（如ShadowCaster、DepthOnly在非阴影场景仍启用）。 快速定位建议： 查看GOT Online GPU报告中Write Total曲线与Front-end Write/Texture Write/Depth Write等子项占比（若支持）； 对比FPS下降时段是否伴随Write峰值，结合GPU Freq是否因带宽瓶颈触发降频； 检查RenderPipeline Asset中是否启用了非必要高精度RT格式、MSAA或多Pass渲染； 使用UWA资源检测报告筛查高分辨率、未压缩的RenderTexture和ShadowMap资产。 优化优先级：降低RT分辨率 → 合并MRT输出 → 关闭冗余Clear/MSAA → 替换高精度格式（如RGBA8替代RGBA16F）→ 后处理降采样。 UWA GPU分析页面中还展示了很多对性能排查分析有一定参考价值的参数和其子参数，若您对这些参数的具体含义和参考价值仍有疑问，可在社区中进行查阅、或尝试使用AI问答助手解答。如以上问题，除了了解写带宽的影响因素外，您还可以提问在不同GPU架构下多种多样的读带宽子项的含义：Front-end Read、LoadStore Read、Texture Read、Vertex Read、SP Read。 分享链接： https://www.uwa4d.com/main/uwa-shared.html?shareId=8919019e-4d69-43a2-bba1-39138791414a From UWA AI 问答 Q：对Unity项目来说，性能和效果可以兼顾的物理插件有什么推荐？ A：在Unity项目中，兼顾性能与效果的物理插件需满足三大硬性条…

GPM 2.0全新功能发布｜GPU精准监测 + 精细化运营，重构游戏性能管控新范式
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date: 2025-12-22T05:10:00+02:00
description: GPM 2.0始终以游戏研发全流程的核心痛点为迭代方向，持续拓展性能监测的深度与广度。本次升级聚焦「渲染瓶颈定位」「用户体验分级」「崩溃问题排查」「研发生态协同」四大关键场景，推出四大核心功能，通过更精准的数据支撑、更灵活的运营适配、更高效的问题解决、更顺畅的流程衔接，为游戏研发团队提供全方位升级的性能管控解决方案，助力产品实现体验与营收的双重提升。 GPU性能指标模块 告别图形渲染优化的“盲目调试”，渲染瓶颈精准锁定。 全覆盖核心指标：包含GPU Clocks、GPU Fragment Shaded、GPU带宽及图元数四大维度； 可视化数据呈现：搭配直观数据趋势图，实时掌握玩家设备GPU动态表现； 场景化关联分析：支持结合玩家画面截帧，实现指标数据与实际场景的深度联动。 应用场景 通过GPU Clocks快速判断设备是否存在GPU降频现象； 借助片元着色数量与图元数，定位多角色同屏、高画质特效等复杂场景的渲染过载； 利用带宽数据追溯显存传输瓶颈，优化资源加载逻辑。 玩家分档功能 精细化运营，优化资源分配。 多维度自定义分档：支持按用户等级、付费能力、设备配置等维度划分用户群体； 差异化策略配置：可针对不同档位设置专属监测标准与告警机制； 数据化对比分析：直观呈现不同群体的性能问题分布，助力决策优化。 应用场景 对高价值用户群体：开启高频次、高标准性能告警，保障重度场景流畅体验； 对大众用户群体：聚焦登录、主线任务等关键场景，筑牢基础体验底线； 通过分档数据，判断性能瓶颈对核心价值的影响权重，精准分配优化资源。 自定义文件上报 全维度信息支撑，崩溃排查效率倍增。 灵活配置上报文件：支持自主选择需上报的附加文件类型（自定义日志、场景配置、资源加载记录等）； 同步上报关联信息：崩溃发生时，自定义文件与堆栈、设备参数同步上传； 全场景回溯支撑：构建完整“问题回溯链条”，还原崩溃前全流程场景。 应用场景 针对偶发崩溃：通过自定义日志追溯玩家操作路径，快速锁定触发条件； 针对场景化崩溃：结合场景配置文件与资源加载记录，还原崩溃时的运行环境； 大幅提升疑难崩溃排查效率，减少因问题积压导致的用户体验下滑。 OpenAPI 打通研发流程，数据价值深度释放。 多系统兼容集成：支持与自有研发管理平台、数据分析工具、后台监控系统对接； 全维度数据同步：可同步性能指标、崩溃报告、分档数据等核心信息； 自动化场景适配：支持联动实现性能波动自动预警、数据深度挖掘等场景。 应用场景 与版本管理系统联动：新版本上线后，自动监测性能波动并触发预警； 对接数据分析平台：挖掘性能数据与玩家留存、付费转化的关联逻辑，支撑产品迭代； 集中化数据展示：避免跨平台切换操作，聚焦核心工作提升协同效率。 持续迭代，赋能无界 GPM 2.0的每一次升级，都源于对游戏研发实际需求的深度洞察。本次四大功能的推出，进一步完善了性能管控的全场景覆盖能力： 对追求性能优化效率的团队：提供精准监测与高效排查工具，减少无效调试； 对注重精细化运营的团队：实现用户体验分级保障，最大化核心价值； 对需要流程协同的团队：打通数据链路，释放数据驱动决策的核心力量。 行动号召 功能详情：点击《GPM 2.0核心功能全景指南》，查看完整操作手册 试用申请：添加官方微信（17502188376），申请免费体验新功能 定制咨询：发送需求至sales@uwa4d.com，获取专属解决方案 GPM 2.0将继续聚焦游戏研发的核心痛点，持续拓展功能边界，为游戏研发团队带来更全面、更高效的性能管控工具！ 关于GPM 2.0 GPM 2.0 是一款专为上线或测试阶段的游戏项目打造的高效性能监测工具。它不仅深入捕捉宏观性能数据，还通过其独特的性能无损截帧功能，让开发者在不影响玩家体验的前提下，全面掌握玩家运行时的关键细节，从多个维度优化游戏的性能表现，提升整体用户体验。 GPM 2.0全景指南 《UWA GPM 2.0 核心功能全景指南｜重塑游戏性能主动管控能力》 《GPM 2.0 功能更新月报：新增导出表格、崩溃反混淆等实用功能，体验再升级！》 《12月刊｜上新！全局筛选+设备标记+序列帧回溯，GPM 2.0性能分析效率拉满》 GPM 2.0新功能 集锦 《GPM 2.0 SDK 热更新｜不打扰玩家的“隐形升级术”！》 《GPM 2.0功能尝新｜AI识图精准捕获材质丢失，全链路护航游戏品质！》 《UWA GPM 2.0 崩溃上报功能全面升级｜全场景覆盖+免费开放，让崩溃排查不再卡壳》 《大R流失、问题难复现？GPM 2.0「指标 - Session直连」功能，让异常定位效率翻倍！》 《从 “被动救火” 到 “主动掌控”：GPM 2.0 如何重塑游戏性能竞争力？》 《GPM 2.0 告警功能：游戏性能的智能守护者》 《…

Unity IL2CPP的GC原理
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date: 2025-12-17T04:40:00+02:00
description: 【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！ 背景：前段时间在项目内做了关于Mono内存（堆内存）的优化。从结果上将Mono内存从220MB降低到130MB，优化过程中唤起了部分关于GC的消失的回忆，虽然实际的优化工作中也许并用不到，但是更明确底层实现机制总归是一件迭代自我的过程，在这里就来回顾一下。 一、什么是垃圾回收 - GC（Garbage Collector） 在游戏运行的时候，数据主要存储在内存中，当游戏的数据在不需要的时候，存储当前数据的内存就可以被回收以再次使用。内存垃圾是指当前废弃数据所占用的内存，垃圾回收（GC）是指将废弃的内存重新回收再次使用的过程。 1. 什么时候触发垃圾回收 有三个操作会触发垃圾回收： 在堆内存上进行内存分配操作而内存不够的时候都会触发垃圾回收来利用闲置的内存。 GC会自动触发，不同平台运行频率不一样。 GC被代码强制执行。 2. GC操作带来的问题 直白点就两个问题：一个是Stop-the-world导致的“卡”；一个是内存碎片导致的“堆内存太大”。 GC操作会需要大量的时间来运行，如果堆内存上有大量的变量或者引用需要检查，则检查的操作会十分缓慢，这就会使得游戏运行缓慢。 GC可能会在关键时候运行，例如在CPU处于游戏的性能运行关键时刻，此时任何一个额外的操作都可能会带来极大的影响，使得游戏帧率下降。 另外一个GC带来的问题是堆内存的碎片。当一个内存单元从堆内存上分配出来，其大小取决于其存储的变量的大小。当该内存被回收到堆内存上的时候，有可能使得堆内存被分割成碎片化的单元。也就是说堆内存总体可以使用的内存单元较大，但是单独的内存单元较小，在下次内存分配的时候不能找到合适大小的存储单元，这也会触发GC操作或者堆内存扩展操作。 堆内存碎片会造成两个结果：一个是游戏占用的内存会越来越大；一个是GC会更加频繁地被触发。 特别是在堆内存上进行内存分配时内存单元不足够的时候，GC会被频繁触发，这就意味着频繁在堆内存上进行内存分配和回收会触发频繁的GC操作。 二、Unity托管堆 在讲具体的Unity GC机制之前再回顾一下Unity托管堆。 1. 托管堆的工作原理及其扩展原因 “托管堆”是由项目脚本运行时（Mono或IL2CPP）的内存管理器自动管理的一段内存。必须在托管堆上分配托管代码中创建的所有对象。 Unity官方文档图 在上图中，白框表示分配给托管堆的内存量，而其中的彩色框表示存储在托管堆的内存空间中的数据值。当需要更多值时，将从托管堆中分配更多空间。 GC定期运行将扫描堆上的所有对象，将任何不再引用的对象标记为删除。然后会删除未引用的对象，从而释放内存。 至关重要的是，Unity的垃圾收集是非分代的，也是非压缩的。“非分代”意味着GC在执行每遍收集时必须扫描整个堆，因此随着堆的扩展，其性能会下降。“非压缩”意味着不会为内存中的对象重新分配内存地址来消除对象之间的间隙。 内存空隙 上图为内存碎片化示例。释放对象时，将释放其内存。但是，释放的空间不会整合成为整个“可用内存”池的一部分。位于释放的对象两侧的对象可能仍在使用中。因此，释放的空间成为其他内存段之间的“间隙”（该间隙由上图中的红色圆圈指示）。因此，新释放的空间仅可用于存储与释放相同大小或更小的对象的数据。 这导致了内存碎片化这个核心问题：虽然堆中的可用空间总量可能很大，但是可能其中的部分或全部的可分配空间对象之间存在小的“间隙”。这种情况下，即使可用空间总量高于要分配的空间量，托管堆可能也找不到足够大的连续内存块来满足该分配需求。 如果分配了大型对象又没有足够的连续空间提供使用则： 运行垃圾回收器，尝试释放空间来满足分配请求。 如果在GC运行后，仍然没有足够的连续空间来满足请求的内存量，则必须扩展堆。堆的具体扩展量视平台而定。 2. Unity托管堆的问题 Unity在扩展托管堆后不会经常释放分配给托管堆的内存页, 防止再次发生大量分配时需要重新扩展堆。 在大多数平台上，Unity最终会将托管堆的空置部分使用的页面释放回操作系统。发生此行为的间隔时间是不确定的，不要指望靠这种方法释放内存。 频繁分配临时数据给托管堆，这种情况通常对项目的性能极为不利。 如果每帧分配1KB的临时内存，并且以60帧的速率运行，那么它必须每秒分配60KB的临时内存。在一分钟内，这会在内存中增加3.6MB的垃圾。对内存不足的设备而言每分钟3.6MB的垃圾也无法接受。 三、Unity的GC机制 -- Boehm GC 以前看过Unity使用的GC方案但最近才惊觉现在使用的Unity都是IL2CPP的版本了，所谓的Mono GC本来就已经不存在了。于是来看下现在的IL2…