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2 月刊｜GPM 2.0错误日志分析上线，PC端监测能力全维度突破
GPM 2.0聚焦研发问题精准归因与PC端监测需求，全新上线「错误分析」功能，实现Error&Exception异常日志全量捕获与深度拆解；同时完成PC端画面截帧、专属性能指标的双重突破，并新增版本与设备筛选优化功能。从异常分析、多端监测、数据提纯三大维度升级性能管控能力。 错误分析 补全异常监测闭环，精准定位程序错误根源 新增的「错误分析」功能，针对游戏运行中的Error、Exception两类核心程序异常实现精准区分与全量捕获，填补了非崩溃类程序错误的监测空白。系统会自动对各类错误日志归类统计，清晰展示影响范围、发生次数等核心信息，支持开发者快速查看错误具体堆栈详情。该功能与崩溃、ANR 分析模块联动，自动关联设备硬件、系统版本等基础信息，在异常报告中可同步查看错误触发的场景、画面截帧等关键内容，结合堆栈与消息信息，助力研发人员快速定位错误发生位置与深层诱因，针对性制定解决方案。 错误分析列表 单条错误分析详情 PC端玩家画面截帧 可视化还原操作轨迹，高效定位异常诱因 全新上线的「PC端玩家画面截帧」功能，将移动端成熟的截帧监测能力延伸至PC端，实现玩家操作轨迹与异常场景的可视化还原。当PC端出现性能卡顿、程序错误等问题时，可在异常报告中查看问题触发前后的画面截帧，并联动性能参数曲线、自定义事件，清晰还原玩家行为路径与操作细节。支持按玩家、问题类型、时间节点精准筛选截帧内容，直观捕捉技能释放、场景切换、多窗口交互等操作中的异常诱因，快速定位机型、GPU适配的渲染问题或玩家操作引发的功能异常。可搭配「玩家行为洞察」的协作笔记功能，对关键时间戳添加注释，实现团队协同排查，大幅降低PC端问题复现与分析成本。 PC平台数据展示图例 PC端专属性能指标 大维度精准监测，捕捉全链路性能短板 针对PC端游戏的性能监测特性，新增七大专属性能指标，覆盖内存、CPU、GPU、IO四大核心维度，实现PC端性能状态的全方位、精细化捕捉，填补此前PC端关键性能数据的采集空白，让性能优化更具针对性。 内存维度：PrivateBytes私有内存占用，精准监测游戏进程独立内存消耗； 网络维度：网络延迟指标，快速判断网络环境对游戏体验的影响； 温度维度：GPU温度监测，及时预警显卡过热引发的性能降频问题； CPU维度：CPU占用率+句柄数，全面掌握CPU资源分配，定位过载、句柄泄露问题； GPU维度：GPU利用率，实时跟踪显卡负载，定位高画质、复杂场景的渲染瓶颈； IO维度：Read/WriteCount读写次数、Read/WriteBytes读写字节数，排查存储设备引发的加载卡顿、画面掉帧问题。 版本黑名单 & 仅真机模式 数据提纯双功能，提升分析效率 针对测试阶段数据干扰、筛选操作繁琐的痛点，新增两大数据筛选优化功能，实现监测数据的精准提纯，让问题分析更高效；并可在“筛选器设置”中快速配置，操作更便捷。 「版本黑名单」功能支持屏蔽指定测试版本的数据，避免多版本并行带来的无效数据干扰性能大盘，减少查询与分析的资源占用，保障数据统计与问题归因的准确性。 「仅真机模式」开启后，系统将自动筛选排除模拟器设备数据，仅保留真机监测数据，从源头减少模拟环境带来的数据污染，省去每次手动筛选的繁琐操作，若需临时查看模拟器数据，删除筛选条件即可快速恢复。 未来，GPM 2.0将持续迭代升级，落地更多游戏研发运营实用场景，深挖数据价值、提供多元数据线索，全方位助力游戏产品体验与性能双提升。 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！》 《1 月刊｜日报周报一键获取+AI问答，玩家行为精准分析》 《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｜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》 《无限接近真相｜GPM 2.0 功能上新》 《崩溃现场全回溯｜GPM 2.0「崩溃上报分析」上线，终结“无法复现”的噩梦》 《GPM 2.0 全新发布「卡顿帧堆栈」功能｜精准高效定位游戏玩家端性能》 《深入解析「卡顿帧堆栈」》 《解锁GPM 2.0「卡顿帧堆栈」｜代码示例与实战分析》 《如何精准打点解决卡牌、SLG、开放大世界、放置类游戏卡顿难题》 《不妥协每一毫秒的性能 不浪费每一字节的流量》 《GPM 2.0 重新定义性能监测与优化｜从未知到已知，从被动到主动》 GPM 2.0案例精讲 集锦 《我们的目标是不耗电、不发烫、不闪退》 《冒险闯关类玩家关注的四大体验》 《玩家端性能数据 一手掌握》 《造成设备功耗高的罪魁祸首》 《海外市场设备适配性优化实战》 《5000人测试背后的秘密》 GPM 2.0实操篇 集锦 《GPM 2.0 按游戏类型定制性能监控策略｜「告警」功能实战指南》 《GPM 2.0 让每一帧的流畅兑换真金白银》 《GPM 2.0 实操之Session篇之如果闪退是因为内存崩了》 《GPM 2.0 应用场景实例之解决让人头疼的问题》 《GPM 2.0 助力设备监测、行为分析与性能优化｜玩家共测新体验》 《GPM 2.0 API 功能助力定制你的性能优化》 《GPM 2.0 驱动优化与投放决策｜硬件性能一目了然》 《GPM 2.0 多维数据与实时截帧完美结合》
1）堆内存对象的Managed Size具体是如何计算的 2）微信小游戏项目，跑图过程场景加载比较慢如何优化 这是第464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：在Memory Profiler观察到一个长度为9的字符串对象Managed Size为40B，显然不止每个字符2字节。请问这个应该是怎么算的？ A：堆内存对象的Managed Size可以认为是以下四个部分： 类型对象指针； 同步块索引； 专属属性（比如数组和String就有一个int32 length 4B）； 实例字段。 针对每种对象这四个部分可能都有不同，最好的办法就是直接看下源码里这个类的构造。比如String： 它就是8 (*monotor) + 8(union) + 4(length) + 2( N+1(\0) )，特殊之处就是多了个\0，相当于长度要算N+1。所以总共是22+2*N字节。 其中为什么每个对象都要额外分配类型对象指针和同步块索引，导致一定的基础占用，原理上可以参考一些官方文档或者社区文章。 《.NET 框架内部结构：CLR 如何创建运行时对象 |Microsoft Learn》 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69858fdcabed2e338a7dac5e From 问答社区 Q1：目前有个点比较陌生，就是小游戏的每秒资源后台最大同时下载数量，和下载文件大小的指标比较缺失， 这块会影响玩家跑图的过程中场景加载比较慢的问题。 请问有没有官方大数据指标？ A：官方说法是小游戏资源下载并发数为10，超过时底层自动排队；单个请求文件最大不超过100MB（理论最大值，但考虑到带宽，建议单文件2~5MB以内）。 Q2：由于我们是横屏地图，真机上持续控制角色移动10秒以上，停下后，附近场景资源下载大概要等10秒才加载完整。 大概200个资源，请问有什么解决的方法？ A：这种情况看起来是没有用WXAssetBundle的接口进行AssetBundle加载，一般更推荐用这个，而不是原生的AssetBundle加载接口。WXAssetBundle的加载接口会把网上下载的东西缓存到本地，下次直接从本地加载，而且这个接口会有自动卸载的功能，总体内存占用也会更小一些。其他的优化方法就是资源设置以及打包策略的问题了。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/6985999eabed2e338a7dac60 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
【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！ Lyra项目，被誉为UE5的官方教学示例，实际上却远超初学者的难度。官方定义为初学者游戏，但真正掌握它，却需要较深的技术背景和至少200小时的UE开发经验。 视频地址： 【Inside Lyra】之我要学UE 引言 Lyra项目，是伴随着UE5一起发布的官方教学的示例项目，全称是Lyra Starter Game。官方定义为初学者游戏。 但学过的人都知道，这个示例项目远远超出了初学者的难度。简单来说，如果自学Lyra的话，你至少需要掌握以下条件： 1.熟练掌握UE特化C++编程。这就表示，你需要在熟练掌握普通C++的基础上，额外掌握Unreal为C++做的特性化封装，比如：以UHT（Unreal Header Tool）为代表的反射系统，以UObject为代表的UE对象系统，以TSharedPtr等为代表的智能指针和垃圾回收系统。 2.熟练掌握UE编辑器与核心框架。这表示，你需要能够熟练使用UE的编辑器，至少能知道绝大多数功能的入口，以及常用功能的位置和使用方法。在展示某个窗口的时候，你应该知道它是如何打开的，以及它包含哪些操作和信息。掌握核心框架则代表，你了解UE的模块化构建和依赖规则，了解事件委托机制和用法，了解UE的资产序列化与引用，了解常用的UE容器，以及核心的Gameplay框架等等。 除此之外，还希望你拥有至少2年的编程经验，或者至少1年左右的游戏开发经验。这表示，你应该能秒懂某些约定俗成的知识点，比如单例和工厂，广播和分发，会话和鉴权，缓存与热修等等。 低于上面这个门槛的同学，自学Lyra就如同在啃天书一样。并且从经验上来说，200小时的UE开发经验是达到高效学习Lyra的临界值，低于此时长的开发者自学Lyra的放弃率高达 90%。 但可以这么说，如果你能基本看懂并理解Lyra的所有代码，那么月薪2W是简简单单的。如果你能熟练掌握和使用所有的Lyra代码，做个主程也是随随便便的。 本文就是帮大家剖析一下Lyra这个项目，减少自学的挫败感，希望能够尽快掌握这个“工业级”入门游戏，提高自己的游戏开发水平。所以，我将这个系列定义为Inside Lyra。 在开始之前，再次强调一下，本文不是0基础，不会讲解诸如编辑器有几个面板，蓝图有几种类型，用TArray等容器写一个用于排序的Lamba表达式之类的基础知识。而是，尽量为大家深入浅出的去剖析，整个Lyra项目的运作流程，以及各个工业级框架和组件之间的协同关系等。 本文的目标是，能正常打开UE编辑器并运行Lyra就成功。 一、为什么是UE？ 由于本文的目标非常简单，在开始之前我们还是先说明几个前置话题。 我拥有10多年Unity开发经验，过去也一直是在做Unity引擎相关的教程，那么这次为什么选择Unreal的项目做教程呢？从程序的角度来分析一下，主要有以下几点： 1. 引擎源码开放。 这一点对技术开发来说非常重要，非常非常重要。虽然引擎源码会大幅增加项目开发时的复杂度，从而导致学习和开发效率的锐减，但一旦你迈过这个门槛，从学习者变为熟练使用者之后，你才知道引擎源码对于开发者来说是多么提高效率的事情。你无需再盲猜每个功能背后的实现思路，你可以随意修改引擎源码完成特殊功能的适配，你可以随时断点来调试某个功能的调用顺序，你可以自己修复引擎版本自带的BUG，你甚至可以直接Copy引擎模块代码来实现一个比较接近的功能，等等。虽然我自己也能接触到其他引擎的源码，但绝大部分的开发同学是没有这个条件的。因此选择一个提供源码的引擎，对于开发者而言，会得到前所未有的控制力与安全感。 2. 预置Gameplay框架。 从这一点上来说，我个人觉得是有利有弊的。如果大家接触过其他引擎就会知道，大部分引擎在开发项目的时候，是可以自由地定制项目的启动入口的，并且启动的流程也可以完全自定义。但是UE不是，它提供一套自己的Gameplay框架，开发者必须完全理解这套机制，并且在这个基础上穿插去做自己的定制流程。很难说这两种方式，谁更好。自由度高意味着，复用性低。而自由度低则意味着，可以举一反三。 也可以这么认为，当你理解了一个UE项目的启动流程之后，你就可以快速上手任何一个UE项目。但相比于可自由定制的项目来说，这增加了初学者的学习门槛，也是学习UE会卡关的主要问题。在其他引擎上，你花20个小时可能已经做出一个有点意思的小游戏了，而在UE上，20个小时可能连Gameplay框架还没学完。但总结来说： 用短期学习成本换取长期团队协作效率与项目可维护性的指数级提升，是非常有必要的，因为你不可能一直是一个人在战斗。 3. 强大完整的服务器。 UE采用的是服务器同构设计，同构设计代表的是服务器逻辑和客户端逻辑是同一套代码。也就是说服务器可以完全复用所有为该项目实现的框架和代码。以基于Actor级别的同步能力，和可靠的同步机制，让开发者完全不需要关心通信。使绝大多数的异常可锁定在游戏逻辑层，而无需反复排查底层同步机制，减少开发者在定位问题上的尝试，提高开发和调试效率。同时，也可以任意部署在本地或者直接用编辑器充当服务器来调试相关逻辑。但缺点也是有的，因为自己又当客户端，又当服务器，难免会在系统在开发的时候发生“精神分裂”，因为你要时刻切换自己的身份，思考某句代码是执行在权威服务器上，还是在本地客户端上。 4. 完整的无缝大世界方案。 无缝大世界，可以说是次世代开放世界游戏的标配了。在其他引擎中完成这个方案的代价非常高，而在UE中，只需在创建地图时，简单勾选几个选项，即可激活基础框架，配合Data Layers可快速实现昼夜/环境破坏等动态效果。这可以让开发者的精力从实现无缝大世界本身解放出来，全力投入内容创作与玩法设计上。 5. 影视级的动画系统。 内置Control Rig+Motion Matching等工业流水线，搭配IK/FK重定向的工具链，让中小团队也能产出3A级动画的丝滑表现。 6. 完善的编程规范和命名规范。 UE为所有代码和资产提供了一套命名规则，所有开发人员需要共同遵守，甚至部分规则如果不遵守还会强制报编译错误，因为代码可读性、可维护性是一个团队高效协作的利器。 7. 蓝图。 是一把威力与风险并存的双刃剑。无需代码，策划/美术也能快速搭原型、配置数据，对UE新手友好。但从开发效率上和逻辑可读性上来说，远远落后于C++。当哪天你突然意识到蓝图实现某个功能很麻烦的时候，那么恭喜你，你现在是个程序员了。 8. 多线程安全。 在UE中，你可以通过Task Graph和AsyncTask提供高层抽象，在规范使用下大幅降低死锁/竞态风险。傻瓜式的封装，可以让你随意指定线程池（游戏/渲染/后台）来干活，完成后用委托（Delegate）再回调到Game线程去处理（非线程安全操作必须回主线程！）。 以上并不是全部的UE优势，UE最大的优势其实是他们每个版本都提供最前沿的技术，供开发者学习和了解，并且非常慷慨地给出所有资源和示例代码。甚至官网的文档都远远落后于代码的更新速度。 所以综合而言，选择UE，其实是选择一艘拥有核动力引擎的工业巨轮。启航虽慢（学习曲线陡），转向笨拙（框架约束），但其源码级的掌控力、成熟的Gameplay框架、高效的同构Server、革命性的大世界/动画方案、规范的代码环境、灵活的代码/蓝图模式、强悍的并发异步工具链等能力，让你在开发3A级巨制或大型多人游戏的惊涛骇浪中，拥有无与伦比的稳定性、生产力与技术上限。它逼你成长为“正规军”，过程虽让人头秃，但学成之日，你便是战场上的“王牌舰长”！ 所以，就你了，Unreal，启动！ 二、为什么是Lyra？ Lyra一直以来被当做UE官方的“初学者示例”，其实是存在认知错位的。它本质是Epic用来展示UE5工业级开发范式的技术演示，而非真正的零基础教程。它是一个完整的项目，包含各种顶级的框架设计和UE5最新的引擎特性。比如： 1.它有约15万行的代码和200+个蓝图，规模远超独立小游戏的标准。 2.多层抽象的基础框架，GameFeature+Experience+HotFix，再加客户端和服务器一体化的设计，复杂度非常高，需先熟练掌握插件系统/模块化设计。 3.核心机制代码分散，学习难度高。被拆分为20+个独立的插件，对于能力复用和组合有较好的支持度。 4.使用数据驱动设计，一个简单的角色属性的修改，可能就要跨越数个配置文件。而非简单修改一个值。 一个典型的场景就是： 设计一个简单的复活队友的技能可能就要穿透至少5层：LyraHeroComponent → AbilitySystem → GameplayCue → 客户端预测 → 服务器RPC验证。 那么为什么Epic仍坚持推广Lyra呢？说些个人不负责任的猜想： 1. 技术展示。 强制开发者接触UE5前沿特性（如World Partition/MetaSounds, 等优秀能力）。 2. 生态绑定。 使用Lyra等于深度依赖Epic后端服务（如EOS好友，排名，成就等系统）。 3. 开发者筛选。 用高复杂度来过滤非目标用户（3A/多人游戏团队）。 一个不负责任的数据显示，某个国外课程的后台数据表明，仅12%的UE自学者在Lyra项目上坚持超2周。 那么，最后回答一下，我们为什么要学习Lyra呢？我的答案是： 1.从技术提升角度来看，Lyra涵盖了UE5众多前沿且复杂的技术特性和架构设计。学习Lyra能够帮助开发者深入理解UE5的高级功能和工业级开发范式，掌握插件系统、模块化设计、数据驱动开发等关键技术，这些技术在大型游戏开发和复杂项目中具有极高的实用价值。例如，掌握了Lyra的架构设计思路，开发者在面对其他大型项目时，能够更高效地进行系统架构和模块划分。 2.从职业发展角度考虑，由于Lyra的学习难度较大，成功掌握它意味着开发者具备较强的技术学习能力和解决复杂问题的能力。正如前面调查数据所示，掌握Lyra的开发者在求职大公司和大型项目工作室时具有显著优势，能够获得更多的职业机会和更好的职业发展前景。 3.从行业趋势来看，随着游戏行业的发展，对游戏的品质和规模要求越来越高，UE5的工业级开发范式将逐渐成为行业主流。学习Lyra可以让开发者提前适应行业发展趋势，紧跟技术前沿，在未来的职业竞争中占据有利地位。 其实，大家也可从B站或者知乎上搜索Lyra相关的关键词，可以看到对一个子模块的讲解都可以作为一个技术大会的分享主题，也就证明了Lyra的含金量。再一个是，就目前来看，绝大部分UE5的项目，不管是什么类型的，都会或多或少参考Lyra的框架设计。比如，Lyra中完整实现了编辑器扩展，客户端和服务器交互和分离，构建多平台等能力，这些是无论做什么类型的游戏都有参考价值的。 三、教程形式 传统教程像在组装乐高说明书 —— 先逼你认遍所有“零件”，比如从UObject到Actor再到Component等，按照UE的复杂度来看，可能20小时后还在学基础概念。而那种技术大会分享更不用说，简直就是“量子速读现场” —— 满屏架构图咻咻乱飞，一张PPT涉及的知识点可能比他的头发还多。每章的知识点过的还非常快，来不及截图不说，截了也看不懂。 对于Lyra这种工业级的架构和业务来说，这两种就更不合适了，讲个GameState要先科普一个小时的UObject，这谁受得了呢？有可能你讲完Gameplay框架，UE都更新两个版本了。 而如果分模块击破也不靠谱，Lyra的核心代码分散在20多个核心的Plugin中，如果要按模块讲解，要就要把UE的插件-模块化的结构先讲清楚，再讲明白Lyra拆分插件的思路和优劣势，这也是耗时且性价比不高的事情。 所以真要按照传统线性的教学方式来的话，挫败感会很强，弃坑率也绝对会非常高。 而我这次的思路，会偏向于先上路再慢慢修正。也就是直接从Lyra运行的核心代码开始，按照顺序，代码执行到哪我们就拆解到哪。这样的好处就是，每一个介绍的代码你都知道它在当前运行时候是有用的。虽然坏处是会将知识点分散到多节课中，但每节课学到的就是项目当前在用的，知识点不浮空。 最后呢，本文还是以大家能看懂为主，在能看懂的基础上再去局部修改和替换小模块来验证自己的理解，以此为迭代才能真正的掌握。比如一个UI界面，当你看懂之后，可以先尝试修改上面的一个文字，然后添加或者修改一个自己导入的图片，或者直接加载一个自己写的UI等等。循序渐进地理解才能真正掌握。 四、环境准备 本次使用UE最新的版本，也就是5.6版本进行。请严格按照下面的步骤配置你的开发环境。 UE 5.6的下载和安装 1. 安装Epic Games启动器。 https://www.unrealengine.com/zh-CN/download 下载完成之后，像普通程序一样，双击安装。由于要额外下载内容，所以需要等待一会儿，也可以通过观看右边官方提供的安装视频进行安装。 UE引擎官方版本的安装只有这一个办法，当然当你有一定经验之后，可以到GitHub上下载引擎源码自己编译生成引擎也是可以的。 如果你有时间和话，也可以阅读官方提供的安装文档进行引擎安装： https://dev.epicgames.com/documentation/zh-cn/unreal-engine/install-unreal-engine 如果你打开网页是英文的话，可以在这里切换语言： 启动器下载完成之后，需要登录才能正常使用。未登录状态下，运行启动器的界面是这样的，需要自行注册Epic账号进行登录，这一步就留给大家自行完成。 当你登录之后，看到的界面是这样的。 其中右边有三个页签，商城、库和虚幻引擎。前两个就跟Steam平台一样，展示的是作为游戏平台的内容，库则是你已经拥有的游戏。友情提示，Epic平台每周可以免费领取1~2款游戏，重大活动时候免费送大型游戏，可以保持关注。 然后我们要看的其实是第三个页签，也就是关于虚幻引擎的部分，点开页签后长这样。 这个页签下会发布很多UE引擎的动态和新闻。顶上的一排子标签的作用分别是： News：热点资讯。 示例：UE官方发布的各种技术演示工程，基本上都是完整可以运行的部分。 Fab：是EPIC多个资产商城的合集，可以下载大量的三方插件、代码和资产之类的。不过它需要在单独的页面打开才能看，启动器里只是一个跳转入口。你甚至可以在这里下载Unity的插件和资产。 库：这个页签是引擎相关的管理页签。在这里可以下载新的引擎版本，和管理已经下载的引擎版本，比如我这里就已经下载好了5.6版本的引擎。 当你有已经安装好的引擎的时候，在右上角就会提示可以直接启动引擎，这是引擎启动的方式之一。当然如果安装了多个版本的话，右上角也可以切换版本。 如果没有引擎或者想要下载引擎，点击左边的“+”号，可以选择要下载的引擎版本。 选好引擎版本之后，点击安装就会弹出安装的一些选项，包括位置和选项。选项这里可以选择额外支持的部署平台，一般我们加上安卓和iOS就可以了。还有一个是调试符号，一般是用来调试引擎的，新手的话可以不管，这个要多增加几十G的空间。 都选好之后，点击安装，然后等待安装完成即可。 若要删除引擎，只要把鼠标移入标签卡里，就会出现卸载按钮，点击即可卸载。 VS的下载和安装 当引擎安装完毕之后，桌面上就会出现图标，同时右上角也会出现启动引擎的按钮。无论点击哪个都会打开引擎的预启动界面。第一次启动的时候，时间会很久，因为它要编译引擎启动所需要的材质，界面上会有进度和数量显示，需要耐心等待。 打开之后，这个界面长这样，主要是跟随引擎一起的模板、示例这些。然后可以管理和新建项目。 比如我要新建一个第三人称的示例项目就可以通过点击右侧Games标签来完成。 到这里就需要注意了，如果你是新手还不懂代码，只想用蓝图的话，现在就已经可以开工了。但是如果蓝图不能满足或者未来不能满足你的要求，就必须切换成 C++的版本。由于C++是代码，就必须要安装对应的编译环境才可以工作。这是UE附加的必要条件，只要你用代码，就必须要安装。一般我们是安装Visual Studio 2022的社区版本。因为它是免费的。 也可以手动去这里下载安装： https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/community/ 另外当你切换任意一个示例到C++版本的时候，如果本地没有代码环境，那么会有一个黄字提示需要安装VS 2022，点击也会自动帮你下载。 安装VS的技巧可以参考官网，一些必要的组件需要勾选： https://dev.epicgames.com/documentation/zh-cn/unreal-engine/setting-up-visual-studio-development-environment-for-cplusplus-projects-in-unreal-engine 一些SDK版本，尽量选最新的。当然选多个也没问题，就是多占点空间而已。 当VS安装完成之后，UE开发必要的组件就已经准备好了。接下来我们就可以运行项目了。 Lyra示例工程的下载和安装 Lyra示例工程需要到Fab上先订阅，再在Epic启动器里下载。 Fab上直接搜索Lyra，找到图示的这个项目，点开之后加入到库里。点击在启动器查看，或者直接在启动器里搜索Lyra。 注意，这个库是引擎标签的库，不是最外层的游戏库。找到之后，点击创建，设置好目录，等待下载完成就可以了。 到这里Lyra的工程也就准备完成了。到设定的安装目录下就可以看到工程信息了。 由于Lyra是一个C++工程，在运行之前，必须要先编译才行。右键uproject文件，执行代码工程的生成，完成之后会有一个.sln的文件出现，代表生成成功。 这个时候双击Lyra，就可以打开Lyra工程了。当然，由于Lyra工程引入了大量新的材质，所以第一次启动也是会编译较长时间，请耐心等待，编译后会自动打开编辑器界面。 到这里，本文的目标就已经达成了。 后面这个点是我个人推荐的开发经验，并且我之后也都是会使用这个软件进行代码更新的。推荐大家继续看完，否则可能会影响后续课程的一些理解。因为不同IDE软件的操作和显示是不一样的。 Rider的下载和安装 Visual Studio是基础，但Rider专为UE深度优化，提供更智能的代码补全（理解UCLASS, UFUNCTION等）、更便捷的蓝图/C++互跳、更强大的反射信息查看、更直观的调试体验，以及更友好的项目结构管理。它能显著提升阅读和理解引擎和Lyra庞大代码库的效率。 访问以下地址下载Rider for Unreal Engine安装包。运行安装程序，按提示完成安装即可： https://www.jetbrains.com/lp/rider-unreal/ Rider是一个付费软件，但个人非商业许可是免费的。第一次启动Rider的时候，会提示你选择许可。关联许可之后就可以正常使用Rider了。 在打开Lyra项目之前，推荐先下载一下这个插件，可以更好地关联UE： 不手动安装其实也行，Rider在检查项目完成之后，会提示你是否安装，他会有两个选择，一个是安装在引擎目录下，一个是安装在项目目录下。建议大家安装在引擎目录下，这样在创建其他项目的时候就不用再次安装了。 前面我们用双击uproject的方式打开编辑器，但作为程序员，你应该用IDE的方式打开编辑器。也很简单，用Rider打开它即可。 打开后，界面长这样，右上角两个按钮一个是正常启动，一个是调试模式。选择任何一个都可以。点击启动之后会先检查代码有没有编译，没有的话会先编译。编译好之后就会直接启动编辑器，效果跟双击uproject打开是一样的，但不一样的是调试模式就可以断点调试相关代码和逻辑。 那么到此，本文的内容就全部结束了。 这是侑虎科技第1946篇文章，感谢作者放牛的星星供稿。欢迎转发分享，未经作者授权请勿转载。如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们，一起探讨。（QQ群：793972859） 作者主页：https://www.zhihu.com/people/niuxingxing 再次感谢放牛的星星的分享，如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们，一起探讨。（QQ群：793972859）
1 月刊｜日报周报一键获取+AI问答，玩家行为精准分析
GPM 2.0聚焦游戏研发与运营的核心需求，2026年1月全新上线三大功能 —— AI问答、Insights、玩家行为洞察，从玩家操作可视化分析、问题维度一键定位、智能数据解读三个层面，构建更高效的性能/运营优化闭环，助力团队精准匹配玩家体验需求。 GPM AI问答 内置智能顾问，上手零门槛 全新上线的GPM AI问答助手，作为内置专属智能顾问，解决你“操作遇阻、问题难查、分析耗时”的核心痛点。在“AI助手”入口，直接输入问题（如“如何忽略加载阶段卡顿异常”、“分析新版本性能波动原因”），即可快速获取精准解答，覆盖功能操作、报告解读、性能分析等全场景需求。从新手快速上手到资深用户高效分析，实现性能管控效率全面提升。 GPM Insights 三维健康度总览，一键锁定性能问题维度 针对海量报告层层筛查的低效痛点，GPM Insights功能打造“版本-场景-机型”三维性能健康度总览面板，省去人工逐个筛选的繁琐流程，实现问题维度“一键可见”。 面板直观呈现各维度严重问题数量，例如，标注特定版本的高风险异常项、核心场景的性能短板机型，帮助团队快速聚焦优化优先级；同时整合平均FPS、卡顿率、内存占用等核心指标，搭配环比变化趋势，让性能波动与优化效果一目了然。对于崩溃、ANR等P0级异常，还能精准标注关联设备与场景，大幅缩短问题定位周期。从此你的日报和周报将一键获取，省时省力。 玩家行为洞察 助力运营决策的全新视角 新增的「玩家行为洞察」功能，为运营与研发人员打造了直观的玩家行为追踪方式。可直接筛选目标玩家查看其游戏内完整操作轨迹（场景切换、UI交互、任务推进等），并同步关联性能数据标红节点与操作日志，精准分析不同行为场景下的性能表现和玩家行为。 例如，统计玩家进入高负载场景时的卡顿率、内存占用、设备温度等指标，快速定位“玩家行为-性能短板”的对应关系。针对高频异常操作节点，还可通过“协作笔记”添加时间戳注释，方便团队成员快速对齐问题，让优化策略更贴合玩家实际体验。 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，即将上线的自定义区间、资源加载模块、更全面的崩溃上报信息等功能相信也会得到您的青睐。 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！》 《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｜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》 《无限接近真相｜GPM 2.0 功能上新》 《崩溃现场全回溯｜GPM 2.0「崩溃上报分析」上线，终结“无法复现”的噩梦》 《GPM 2.0 全新发布「卡顿帧堆栈」功能｜精准高效定位游戏玩家端性能》 《深入解析「卡顿帧堆栈」》 《解锁GPM 2.0「卡顿帧堆栈」｜代码示例与实战分析》 《如何精准打点解决卡牌、SLG、开放大世界、放置类游戏卡顿难题》 《不妥协每一毫秒的性能 不浪费每一字节的流量》 《GPM 2.0 重新定义性能监测与优化｜从未知到已知，从被动到主动》 GPM 2.0案例精讲 集锦 《我们的目标是不耗电、不发烫、不闪退》 《冒险闯关类玩家关注的四大体验》 《玩家端性能数据 一手掌握》 《造成设备功耗高的罪魁祸首》 《海外市场设备适配性优化实战》 《5000人测试背后的秘密》 GPM 2.0实操篇 集锦 《GPM 2.0 按游戏类型定制性能监控策略｜「告警」功能实战指南》 《GPM 2.0 让每一帧的流畅兑换真金白银》 《GPM 2.0 实操之Session篇之如果闪退是因为内存崩了》 《GPM 2.0 应用场景实例之解决让人头疼的问题》 《GPM 2.0 助力设备监测、行为分析与性能优化｜玩家共测新体验》 《GPM 2.0 API 功能助力定制你的性能优化》 《GPM 2.0 驱动优化与投放决策｜硬件性能一目了然》 《GPM 2.0 多维数据与实时截帧完美结合》
1）UE的粒子系统开销怎么优化 2）哪里能下载或共享Adreno Offline Compiler 3）怎样测试游戏在各个机型上的安装/进游戏的成功率 这是第463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：我在UE的项目中看到粒子系统在Game Thread和Render Thread都有一个耗时指标，有的区间中主线程有开销但渲染线程中却基本没有，它们之间有什么关系吗，主要是受什么影响？ A：简单来说，Game Thread负责粒子系统的逻辑计算，而Render Thread负责渲染数据的准备和提交，它们本身是并行的，所以开销不匹配也是正常的。 要优化的话也是先关注哪一部分开销更大，然后针对性去优化就行。 如果你用的是Niagara也可以参考下官方的文档： https://dev.epicgames.com/documentation/zh-cn/unreal-engine/measuring-performance-in-niagara 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/6980641e92894f1c4f0c234d From 问答社区 Q：哪里能下载Adreno Offline Compiler？或可以共享？ Adreno官网找不到，打开以下网址显示Software Restricted： https://softwarecenter.qualcomm.com/catalog/item/Adreno_GPU_Offline_Compiler A：可以找一下这个Gears安装目录里这个路径下，最新的安装包里是有相应插件的。 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/6970895792894f1c4f0c234a From 问答社区 Q：测试游戏在各个机型上的安装/进游戏成功率一般是用什么测试？ 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/69805f6c92894f1c4f0c234c 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
Async Asset Upload下Time Slice和Buffer Size在移动端分别如何设置
1）Async Asset Upload下Time Slice和Buffer Size在移动端分别如何设置 2）UE LLM中观察到Physics/ChaosAcceleration内存占用代表什么 这是第462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：Async Asset Upload下Time Slice和Buffer Size设置有什么用，移动端一般怎么设置？ A：在Unity的异步资源上传管线（Async Upload Pipeline，AUP）中，Time Slice和Buffer Size是两个核心可控参数，直接影响纹理/网格上传的CPU占用、GPU上传吞吐、内存开销与帧稳定性，尤其在移动端资源加载密集场景下至关重要。 一、核心作用解析 asyncUploadTimeSlice（时间片） 控制每帧在渲染线程上用于上传数据的最大毫秒数（范围 1～33ms）。值越小，单帧上传压力越低、帧率更稳定；值越大，上传更快、但可能造成偶发卡顿。本质是「CPU时间配额」，防止上传阻塞主线程或渲染线程。 asyncUploadBufferSize（环形缓冲区大小） 设定用于暂存待上传数据的环形缓冲区内存上限（2～2047MB）。该缓冲区复用于解压、读取与GPU上传。设置过小会频繁重分配（触发额外GC/系统调用）；过大则浪费RAM，尤其在内存受限的Android/iOS设备上易引发OOM或系统杀进程。 二、移动端推荐配置（基于实测与平台约束） 三、协同优化要点 必须配合LZ4压缩+Streaming Mipmaps启用，否则异步上传无法生效； 在Quality Settings中统一配置，避免运行时频繁修改（引发缓冲区重分配）。 ⚠️ 注意：Editor中行为与真机不同（全量加载），所有调优必须在真机Profile（如Android Systrace/iOS Metal GPU Capture）下验证。 From UWA AI 问答 Q：UE LLM中观察到Physics/ChaosAcceleration内存占用代表什么？ A：Physics/ChaosAcceleration内存占用（常见于Unreal Engine 5的Chaos物理系统性能报告中）代表Chaos物理求解器在运行时为加速度（Acceleration）数据所分配和维护的内存总量，具体包括： 刚体/软体粒子加速度向量缓存：每个动态物理对象（如TRigidParticles、TDynamicParticles、TSoftsSolverParticlesRange）均需存储当前帧的加速度（FSolverVec3或TVector<float,3>类型），用于积分、约束求解与碰撞响应； 并行计算结构开销：Chaos使用多线程+SIMD（如ISPC）加速，加速度数据常以AoS或SoA方式组织，并伴随对齐填充、任务队列缓冲区、临时中间数组等内存开销； 加速结构关联元数据：若启用AccelerationStructureUseDynamicTree或AccelerationStructureCacheOverlappingLeaves，加速度数据可能与空间索引结构（BVH、Grid）耦合，产生额外引用或缓存内存。 ⚠️ 注意：该指标不等于“每帧实时计算的加速度值大小”（单个加速度仅12字节），而是整个生命周期内被活跃管理的加速度数据集合 —— 尤其在高密度物理对象（如布料、碎裂、大量RigidBody）、未及时休眠或未启用ParticlePool优化时，其内存会显著增长。 ✅ 优化建议： 启用p.Chaos.Solver.UseParticlePool true，复用已休眠粒子内存； 调整休眠阈值（p.Chaos.Solver.Sleep.*Threshold）加速非活跃对象进入休眠态，减少持续更新的加速度数据量； 检查是否误启用了p.Chaos.Solver.ShrinkArrays false（默认） —— 若设为true可在空闲时收缩数组，但需权衡频繁重分配开销； 对非关键物理对象（如远景碎石）启用p.Chaos.Solver.OneWayPairCollisionMode 0或降低p.Chaos.Solver.Joint.TransferCollisionsStiffnessClamp，减少约束激活导致的加速度更新频次。 该内存项通常与Active Constraints、Physics.ProcessReports CPU耗时协同分析 —— 若二者同步激增，大概率指向物理对象过载或约束配置不当。 分享链接： https://www.uwa4d.com/main/uwa-shared.html?shareId=59dd2fd7-8e32-4b38-890c-d97c829ef937 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
【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！ 一、前序 1. 介绍 Nanite是UE5中虚拟几何体（Virtualized Geometry System）的系统，主要用途是高效率渲染的高面数模型。Nanite会为模型自动生成LOD结构，与传统LOD不同，Nanite的LOD不再是每个模型的，而是精细到模型中的局部区域，艺术家不需再为制作或处理LOD烦恼。并且还能享有GPU Driven的高效剔除，单个绘制调用的好处。 2. 技术要点 Nanite技术结合了多种技术做到了高效渲染： Cluster Rendering：由Cluster组织三角形，可以享有更高效的剔除。 Auto LOD：通过Graph Partitioning技术划分和简化模型构建LOD，并且把数据组织成BVH结构在Runtime时候可以高效地并行选择LOD，通过这种方式构建的LOD过渡非常丝滑。 GPU Driven Pipeline：由GPU驱动的绘制，减少了CPU的性能开销。 Occlusion Culling：更细颗粒的遮挡剔除，用于剔除不可见的三角形。 Hardware/Software Rasterization：由于小三角形对于硬件光栅化非常不友好，所以针对这些三角形用Compute Shader执行软光栅提高效率。 Visibility Buffer：利用Visibility Buffer减少Overdraw，进一步提高GPU效率。 Streaming：加载只看到的相关数据，减少几何体对内存的压力。 3. 本文效果 由于Nanite系统非常庞大和有非常多的工程细节要处理，所以本文会简化和略过一些东西，仅实现核心部分，而且会与有UE5的版本有点出入。 下图是本文实现的效果，每个色块是一个三角形，可以看出LOD切换和相机剔除都非常丝滑。 色块表示三角面 色块表示Cluster 二、实现 1. Clusterize 第一步，在离线阶段处理，将复杂的超高精度网格模型高效且合理地分割成更小、更易于管理的簇（Cluster），每个Cluster最多128个三角形。这种划分不是简单的切割，而是旨在最小化簇与簇之间连接的边数（即切割大小），同时保持每个簇的大小大致均衡。 UE使用的Partition是Metis库： https://github.com/KarypisLab/METIS 实现代码可以参考UE5的源码部分： UnrealEngine-release\Engine\Source\Developer\NaniteBuilder\Private\NaniteBuilder.cpp 本文使用meshoptimizer实现Mesh的切分Cluster和Partition功能，这个库功能还有优化Over Draw，Shadow Depth Index等功能： https://github.com/zeux/meshoptimizer 我们新建一个C++导出DLL的工程，封装几个主要函数让Unity可以使用。其实代码量不多，翻译成C#直接用也可以。 分别是： meshopt_buildMeshlets（构建Cluster） meshopt_partitionClusters（Cluster划分Partition） meshopt_buildMeshletsBound（计算Cluster数量） meshopt_computeSphereBounds（合并BoundsSphere） 在C#中引用这些函数： unsafe static List<Cluster> clusterize(Vector3[] vertices, int[] indices) { constint max_vertices = 192; // TODO: depends on kClusterSize, also may want to dial down for mesh shaders constint max_triangles = kClusterSize; //128 constint min_triangles = (kClusterSize / 3) & ~3; constfloat split_factor = 2.0f; constfloat fill_weight = 0.75f; int max_meshlets = BuildMeshletsBound(indices.Length, max_vertices, max_triangles);//meshopt_buildMeshletsBound var meshlets = new Meshlet[max_meshlets * 2]; var meshlet_vertices = newint[max_meshlets * max_vertices]; var meshlet_triangles = newbyte[max_meshlets * max_triangles * 3]; var meshlet_count = BuildMeshletFlex(meshlets, meshlet_vertices, meshlet_triangles, indices, indices.Length, vertices, vertices.Length, sizeof(float) * 3, max_vertices, min_triangles, max_triangles, 0.0f, split_factor);//meshopt_buildMeshlets List<Cluster> clusters = new List<Cluster>(meshlet_count); for (int i = 0; i < meshlet_count; i++) { ref Meshlet meshlet = ref meshlets[i]; fixed (int* ptr = &meshlet_vertices[meshlet.vertex_offset]) { fixed (byte* ptr2 = &meshlet_triangles[meshlet.triangle_offset]) { OptimizeMeshlet(ptr, ptr2, (int)meshlet.triangle_count, (int)meshlet.vertex_count); } } Cluster cluster = new Cluster(); cluster.indices = newint[meshlet.triangle_count * 3]; for (int j = 0; j < meshlet.triangle_count * 3; ++j) cluster.indices[j] = meshlet_vertices[meshlet.vertex_offset + meshlet_triangles[meshlet.triangle_offset + j]]; cluster.parent.error = float.MaxValue; clusters.Add(cluster); } return clusters; } 然后可以直接通过meshopt_buildMeshlets函数，获得每个cluster的indexs。 2. Build DAG 有了这些Cluster，就可以构建“LOD”了，只需要循环这个操作：打组->合并->减面->clusterize。如下图： 这个过程感觉就像Mipmap一样，一层一层往上合并和简化，并记录一个Err误差值和Bounds用于运行时LOD选择用。而这些合并的的节点就叫做Cluster Group。最后得出一个DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph）的结构。 public struct ClusterGroup { public List<int> Children; public Vector3 Bounds; publicfloat radius; public Vector3 LODBounds; publicfloat MinLODError; publicfloat MaxParentLODError; publicint MipLevel; } publicclassNaniteSubMesh { public List<ClusterGroup> clusterGroupList; public List<Cluster> clusterList; publicint maxMipLevel; } static NaniteSubMesh Nanite(Vector3[] vertices,Vector3[] normals, int[] indices) { NaniteSubMesh res = new NaniteSubMesh(); List<ClusterGroup> clusterGroupList = new List<ClusterGroup>(); var clusters = clusterize(vertices, indices); res.clusterList = clusters; res.clusterGroupList = clusterGroupList; res.maxMipLevel = 0; for (int i = 0; i < clusters.Count; ++i) { var c = clusters[i]; c.self = Bounds(vertices, clusters[i].indices, 0f); c.mip = 0; clusters[i] = c; } List<int> pending = new List<int>(clusters.Count); int[] remap = newint[vertices.Length]; for (int i = 0; i < remap.Length; ++i) remap[i] = i; for (int i = 0; i < clusters.Count; ++i) pending.Add(i); int curMip = 1; byte[] locks = newbyte[vertices.Length]; while (pending.Count > 1) { List<List<int>> groups = partition(clusters, pending, remap, vertices); if (kUseLocks) lockBoundary(locks, groups, clusters, remap); pending.Clear(); List<int> retry = new List<int>(); int triangles = 0; int stuck_triangles = 0; for (int i = 0; i < groups.Count; ++i) { var curGroupClusters = groups[i]; if (curGroupClusters.Count == 0) { continue; // metis shortcut } List<int> merged = new List<int>(vertices.Length); for (int j = 0; j < curGroupClusters.Count; ++j) { merged.AddRange(clusters[curGroupClusters[j]].indices); } LODBounds groupb = boundsMerge(clusters, curGroupClusters); ClusterGroup clusterGroup = new ClusterGroup(); clusterGroup.Bounds = groupb.center; clusterGroup.MaxParentLODError = groupb.error; clusterGroup.radius = groupb.radius; clusterGroup.Children = new List<int>(merged.Count); clusterGroup.MipLevel = curMip - 1; for (int j = 0; j < curGroupClusters.Count; ++j) { clusterGroup.Children.Add(curGroupClusters[j]); } clusterGroupList.Add(clusterGroup); // aim to reduce group size in half int target_size = (merged.Count / 3) / 2 * 3; float error = 0f; var simplified = simplify(vertices, normals, merged.ToArray(), kUseLocks ? locks : null, target_size, ref error); if (simplified.Count > merged.Count * kSimplifyThreshold) { stuck_triangles += merged.Count / 3; for (int j = 0; j < curGroupClusters.Count; ++j) { retry.Add(curGroupClusters[j]); } continue; // simplification is stuck; abandon the merge } // enforce bounds and error monotonicity // note: it is incorrect to use the precise bounds of the merged or simplified mesh, because this may violate monotonicity var split = clusterize(vertices, simplified.ToArray()); groupb.error += error; // this may overestimate the error, but we are starting from the simplified mesh so this is a little more correct // update parent bounds and error for all clusters in the group // note that all clusters in the group need to switch simultaneously so they have the same bounds for (int j = 0; j < curGroupClusters.Count; ++j) { int clusterIndex = curGroupClusters[j]; var t = clusters[clusterIndex]; t.parent = groupb; clusters[clusterIndex] = t; } for (int j = 0; j < split.Count; ++j) { var sj = split[j]; sj.self = groupb; sj.mip = curMip; split[j] = sj; clusters.Add(sj); // std::move pending.Add(clusters.Count - 1); triangles += sj.indices.Length / 3; } } curMip++; } if (pending.Count == 1) { var c = clusters[pending[0]]; ClusterGroup clusterGroup = new ClusterGroup(); clusterGroup.Bounds = c.self.center; clusterGroup.MaxParentLODError = c.self.error; clusterGroup.radius = c.self.radius; clusterGroup.Children = new List<int>(1); clusterGroup.MipLevel = curMip - 1; clusterGroup.Children.Add(pending[0]); clusterGroupList.Add(clusterGroup); } res.maxMipLevel = curMip - 1; return res; } static void lockBoundary(byte[] locks, List<List<int>> groups, List<Cluster> clusters, int[] remap) { // for each remapped vertex, keep track of index of the group it's in (or -2 if it's in multiple groups) int[] groupmap = newint[locks.Length]; for (int i = 0; i < groupmap.Length; ++i) groupmap[i] = -1; for (int i = 0; i < groups.Count; ++i) { var c = groups[i]; for (int j = 0; j < c.Count; ++j) { var indices = clusters[c[j]].indices; for (int k = 0; k < indices.Length; ++k) { var v = indices[k]; var r = remap[v]; if (groupmap[r] == -1 || groupmap[r] == i) groupmap[r] = i; else groupmap[r] = -2; } } } // note: we need to consistently lock all vertices with the same position to avoid holes for (int i = 0; i < locks.Length; ++i) { var r = remap[i]; locks[i] = (byte)((groupmap[r] == -2) ? 1 : 0); } } 这样我们得到各级Mip的一系列Clusters。 3. 加速结构 即使把三角形划分成Clusters数量也太多，使用Compute Shader来做并行结算效率也不高，于是Nanite就使用了BVH来作为ClusterGroup的加速结构，然后配合Persistent Threads做查找过滤。 Persistent Threads遍历BVH部分，有兴趣可以参考UE5源码： Shaders\Private\Nanite\NaniteClusterCulling.usf UE5中也有不使用Persistent Threads的流程，应该说一般默认就是不使用的。 UE5源码部分 个人认为Persistent Threads方案在GPU遍历这种BVH结构有点暴力和重度，所以简化了一下，把多个Cluster合并成一个剔除单元（Part），先并行对Part做剔除，再对Part里的Cluster去做并行剔除，两层结构来加速作为Persistent Threads的一个简单替代方案。 然后把多个Part组织成Page用于分块加载。材质处理细节也不同，UE5的材质是每个Cluster会记录MaterialRange，简单起见这里实现是每个SubMesh会去构建独立的Clusters。 代码如下： [Serializable] publicstruct NaniteCluster { publicint indiceIndex; publicint indiceCount; publicfloat selfErrer; publicfloat parentErrer; public Vector4 selfSphere; public Vector4 parentSphere; publicint subMeshID; publicint vertexOffset; }; [Serializable] publicstruct NaniteClusterGroup { publicint ClusterStart; publicint ClusterCount; public Vector3 Bounds; publicfloat radius; public Vector3 LODBounds; publicfloat MinLODError; publicfloat MaxParentLODError; publicint MipLevel; } [Serializable] publicstruct NaniteMeshPart { publicint ClusterStart; publicint ClusterCount; public Vector4 selfSphere; publicfloat MaxParentLODError; } public classNaniteSubMesh { public List<ClusterGroup> clusterGroupList; public List<Cluster> clusterList; publicint maxMipLevel; } publicclassBuildPart { public List<int> clusterList; publicint mip; publicint subMesh; } public static void BuildNaniteMesh(Mesh mesh) { var vertices = mesh.vertices; var normals = mesh.normals; var uvs = mesh.uv; int subMeshCount = mesh.subMeshCount; int totalClusterCount = 0; int totalIndexCount = 0; List<NaniteSubMesh> subMeshList = new List<NaniteSubMesh>(); for (int i = 0; i < subMeshCount; i++) { var triangles = mesh.GetTriangles(i); var subMesh = Nanite(vertices,normals,triangles); subMeshList.Add(subMesh); totalClusterCount += subMesh.clusterList.Count; } List<BuildPart> buildPartsList = new List<BuildPart>(totalClusterCount); int MAX_PART_PERPAGE = 128; int MAX_CLUSTER_PERPART = 8; for (int subMeshIndex = 0; subMeshIndex < subMeshList.Count; subMeshIndex++) { var subMesh = subMeshList[subMeshIndex]; List<Cluster> clusters = subMesh.clusterList; var groupsList = subMesh.clusterGroupList; BuildPart buildPart = null; for (int i = 0; i < groupsList.Count; i++) { var gIndex = i; // sortGroups[i].OldIndex; var g = groupsList[gIndex]; var childs = g.Children; for (int c = 0; c < childs.Count; c++) { int cIndex = childs[c]; int cMip = clusters[cIndex].mip; totalIndexCount += clusters[cIndex].indices.Length; //new Part if (buildPart == null || buildPart.clusterList.Count >= MAX_CLUSTER_PERPART || buildPart.mip != cMip) { buildPart = new BuildPart(); buildPart.clusterList = new List<int>(MAX_CLUSTER_PERPART); buildPart.mip = cMip; buildPart.subMesh = subMeshIndex; buildPartsList.Add(buildPart); } buildPart.clusterList.Add(cIndex); } } } int buildPartCount = buildPartsList.Count; NaniteMeshPage[] pageArray = new NaniteMeshPage[(buildPartCount+(MAX_PART_PERPAGE-1))/MAX_PART_PERPAGE];//ceil List<int> tempIndiceList = new List<int>(totalIndexCount); List<int> mipLists = new List<int>(totalClusterCount); int partIndex = 0; for (int i = 0; i < pageArray.Length; i++) { //create new page var p = ScriptableObject.CreateInstance<NaniteMeshPage>(); pageArray[i] = p; tempIndiceList.Clear(); int partCount = (i == (pageArray.Length -1)) ? (buildPartCount % MAX_PART_PERPAGE) : MAX_PART_PERPAGE; p.parts = new NaniteScene.NaniteMeshPart[partCount]; List<NaniteScene.NaniteCluster> pageClusters = new List<NaniteScene.NaniteCluster>(partCount * MAX_CLUSTER_PERPART); for (int j = 0; j < partCount; j++) { var buildPart = buildPartsList[partIndex]; var buildPartCluster = buildPart.clusterList; //create part var part = new NaniteScene.NaniteMeshPart(); part.ClusterStart = pageClusters.Count; //local index part.ClusterCount = buildPartCluster.Count; int subMeshID = buildPart.subMesh; float maxParentErr = 0f; var clusters = subMeshList[subMeshID].clusterList; for (int c = 0; c < buildPartCluster.Count; c++) { var cluster = clusters[buildPartCluster[c]]; mipLists.Add(cluster.mip); //create Cluster NaniteScene.NaniteCluster naniteCluster = new NaniteScene.NaniteCluster(); naniteCluster.indiceIndex = tempIndiceList.Count; naniteCluster.indiceCount = cluster.indices.Length; naniteCluster.parentErrer = cluster.parent.error; naniteCluster.parentSphere = new Vector4(cluster.parent.center.x,cluster.parent.center.y,cluster.parent.center.z, cluster.parent.radius); naniteCluster.selfErrer = cluster.self.error; naniteCluster.selfSphere = new Vector4(cluster.self.center.x,cluster.self.center.y,cluster.self.center.z, cluster.self.radius); naniteCluster.subMeshID = subMeshID; tempIndiceList.AddRange(cluster.indices); maxParentErr = Mathf.Max(naniteCluster.parentErrer, maxParentErr); pageClusters.Add(naniteCluster); } LODBounds partBounds = boundsMerge(clusters, buildPartCluster,true); part.selfSphere = new Vector4(partBounds.center.x,partBounds.center.y,partBounds.center.z,partBounds.radius); part.MaxParentLODError = maxParentErr; p.parts[j] = part; partIndex++; } p.clusterArray = pageClusters.ToArray(); p.indiceArray = tempIndiceList.ToArray(); p.clusterMip = mipLists.ToArray(); } string fileName = AssetDatabase.GetAssetPath(mesh); string extension = Path.GetExtension(fileName); fileName = fileName.Replace(extension, ""); //Build page int totalVerts = 0; for (int i = 0; i < pageArray.Length; i++) { var page = pageArray[i]; var clusterArray = page.clusterArray; var indiceArray = page.indiceArray; Dictionary<int,int> indicesMap = new Dictionary<int,int>(); List<Vector3> tempVerts = new List<Vector3>(vertices.Length); List<Vector3> tempNormals = new List<Vector3>(vertices.Length); List<Vector2> tempUVs = new List<Vector2>(vertices.Length); List<int> newIndices = new List<int>(totalIndexCount); for (int c = 0; c < clusterArray.Length; c++) { refvar cluster = ref clusterArray[c]; var indexStart = cluster.indiceIndex; var indexEnd = indexStart+cluster.indiceCount; for (int index = indexStart; index < indexEnd; index++) { int vertIndex = indiceArray[index]; int newIndex; if (!indicesMap.TryGetValue(vertIndex,out newIndex)) { newIndex = newIndices.Count; indicesMap.Add(vertIndex, newIndex); tempVerts.Add(vertices[vertIndex]); tempNormals.Add(normals[vertIndex]); if (uvs.Length == 0) { tempUVs.Add(Vector2.zero); } else { tempUVs.Add(uvs[vertIndex]); } newIndices.Add(newIndex); } indiceArray[index] = newIndex; } } page.vertexStride = 5;//pos3 + uv2 page.vertexData = newfloat[tempVerts.Count * page.vertexStride]; page.vertexCount = tempVerts.Count; for (int v = 0; v < tempVerts.Count; v++) { int vertexIndex = v * page.vertexStride; page.vertexData[vertexIndex + 0] = tempVerts[v].x; page.vertexData[vertexIndex + 1] = tempVerts[v].y; page.vertexData[vertexIndex + 2] = tempVerts[v].z; page.vertexData[vertexIndex + 3] = tempUVs[v].x; page.vertexData[vertexIndex + 4] = tempUVs[v].y; } totalVerts +=tempVerts.Count; string newPath = fileName + "_p"+i +".asset"; AssetDatabase.CreateAsset(page, newPath); } AssetDatabase.Refresh(); Debug.Log("mesh Vertx:"+vertices.Length +" mesh Nanite:"+ totalVerts + " cluster:"+totalClusterCount + "part:"+ buildPartCount +" page:"+pageArray.Length); NaniteMesh naniteMesh = ScriptableObject.CreateInstance<NaniteMesh>(); { naniteMesh.subMeshCount = subMeshCount; naniteMesh.pageArray = new NaniteMeshPage[pageArray.Length]; for (int i = 0; i < pageArray.Length; i++) { string newPath = fileName + "_p" + i + ".asset"; naniteMesh.pageArray[i] = AssetDatabase.LoadAssetAtPath<NaniteMeshPage>(newPath); } } var meshBound = mesh.bounds; naniteMesh.boundingSphere = meshBound.center; naniteMesh.boundingSphere.w = meshBound.extents.magnitude; string meshExt = "_mesh.asset"; AssetDatabase.CreateAsset(naniteMesh, fileName + meshExt); AssetDatabase.Refresh(); } 到这里离线部分基本结束，可以得到一个Nanite的资源。当然UE5原文还做了很多操作，如BVH、Encode、编码、压缩、Page的划分、顶点属性优化等，个人认为这些都属于工程细节。 4. 运行时资源 来到Runtime部分，我们需要把这个Nanite Mesh加载上来，方便起见，这里直接引用一下资源在脚本上，偷懒省略加载部分。 把资源、Object、材质信息整合起来，传到GPU的Buffer中。这里做法很不正式还是偷懒来处理。当然也可以用Compute Shader来更新Page数据到GPUBuffer中。 public static List<NaniteRenderer> renderers = new List<NaniteRenderer>(); privatestatic SceneObject[] gpuObjects = new SceneObject[2048]; //cluster -> part -> page publicstruct SceneObject { publicint naniteMeshID; public Matrix4x4 localToWorldMatrix; publicint materialIDOffset; } publicstruct NaniteRes { public Vector4 boundingSphere; publicint partIndex; publicint partCount; } unsafe static void UpdateRenderList() { if(renderers.Count == 0) return; //object update if (renderers.Count > gpuObjects.Length) { gpuObjects = new SceneObject[Mathf.NextPowerOfTwo(renderers.Count)]; } objectCount = 0; maxPartCount = 0; naniteMeshes.Clear(); materialList.Clear(); List<int> materialIndices = new List<int>(); for (int i = 0; i < renderers.Count; i++) { var renderer = renderers[i]; var nMesh = renderer.naniteMesh; foreach (var p in nMesh.pageArray) { maxPartCount += p.parts.Length; maxClusterCount += p.clusterArray.Length; } SceneObject obj = new SceneObject(); obj.localToWorldMatrix = renderer.transform.localToWorldMatrix; //mesh index int index = naniteMeshes.IndexOf(nMesh); if (index < 0) { index = naniteMeshes.Count; naniteMeshes.Add(nMesh); } obj.naniteMeshID = index; //mat indexs obj.materialIDOffset = materialIndices.Count; for (int m = 0; m < renderer.materials.Length; m++) { var mat = renderer.materials[m]; int matIndex = materialList.IndexOf(mat); if (matIndex < 0) { matIndex = materialList.Count; materialList.Add(mat); } materialIndices.Add(matIndex); } gpuObjects[i] = obj; renderer.transformChanged = false; objectCount++; } if(candidateClusterBuffer!=null) candidateClusterBuffer.Dispose(); candidateClusterBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Structured, maxClusterCount *2, sizeof(int)); if(visibleClusterBuffer != null) visibleClusterBuffer.Dispose(); visibleClusterBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Structured,maxClusterCount *2, sizeof(int)); if (objectsBuffer != null) objectsBuffer.Dispose(); objectsBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Structured, objectCount, sizeof(SceneObject)); objectsBuffer.SetData(gpuObjects,0,0,objectCount); if(visObjectsBuffer !=null) visObjectsBuffer.Dispose(); visObjectsBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Structured,objectCount, sizeof(int)); int vertCount = 0; List<NaniteCluster> tempClusters = new List<NaniteCluster>(2048); List<NaniteMeshPart> tempParts = new List<NaniteMeshPart>(2048); List<NaniteRes> naniteRes = new List<NaniteRes>(2048); List<int> tempIndices = new List<int>(2048 * 100); List<float> vertexDataList = new List<float>(); //load page for (int nID = 0; nID < naniteMeshes.Count; nID++) { NaniteRes res = new NaniteRes(); var nMesh = naniteMeshes[nID]; //填充到GPU var pages = nMesh.pageArray; res.partIndex = tempParts.Count; res.partCount = 0; res.boundingSphere = nMesh.boundingSphere; for (int p = 0; p < pages.Length; p++) { var page = pages[p]; var parts = page.parts; int vertOffset = vertCount; int indicesOffset = tempIndices.Count; int clusterOffset = tempClusters.Count; //add all cluster var clusters = page.clusterArray; for (int c = 0; c < clusters.Length; c++) { var cluster = clusters[c]; cluster.indiceIndex += indicesOffset; cluster.vertexOffset = vertOffset; tempClusters.Add(cluster); } //add all part for (int partIndex = 0; partIndex < parts.Length; partIndex++) { var part = parts[partIndex]; part.ClusterStart += clusterOffset; tempParts.Add(part); res.partCount++; } //add page data tempIndices.AddRange( page.indiceArray); vertexDataList.AddRange(page.vertexData); vertCount += page.vertexCount; } naniteRes.Add(res); } //TODO GPU Update Buffer if (naniteResBuffer != null) naniteResBuffer.Dispose(); naniteResBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Structured, naniteRes.Count, sizeof(NaniteRes)); naniteResBuffer.SetData(naniteRes); if (partsBuffer != null) partsBuffer.Dispose(); partsBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Structured,tempParts.Count, sizeof(NaniteMeshPart)); partsBuffer.SetData(tempParts); if (clusterBuffer != null) clusterBuffer.Dispose(); clusterBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Structured, tempClusters.Count, sizeof(NaniteCluster)); clusterBuffer.SetData(tempClusters); if (indiceseBuffer != null) indiceseBuffer.Dispose(); indiceseBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Raw, tempIndices.Count, sizeof(int)); indiceseBuffer.SetData(tempIndices); if(materialIndexBuffer!=null) materialIndexBuffer.Dispose(); materialIndexBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Structured,materialIndices.Count, sizeof(int)); materialIndexBuffer.SetData(materialIndices); if(vertexDataBuffer!=null) vertexDataBuffer.Dispose(); vertexDataBuffer = new GraphicsBuffer(GraphicsBuffer.Target.Raw, vertexDataList.Count,sizeof(float)); vertexDataBuffer.SetData(vertexDataList); } //input object ID => public unsafe static void UpdateNaniteScene() { if (renderListDirty) { UpdateRenderList(); // UpdateRenderListGPU(); renderListDirty = false; } for (int i = 0; i < renderers.Count; i++) { var renderer = renderers[i]; if (renderer.transformChanged) { gpuObjects[i].localToWorldMatrix = renderer.transform.localToWorldMatrix; renderer.transformChanged = false; transformDirty = true; } } if (objectsBuffer != null && transformDirty) objectsBuffer.SetData(gpuObjects, 0, 0, objectCount); } 5. 剔除 这时离线时候已经把Clusters扁平化到数组中了，这些Clusters是可以并行进行剔除的，巧妙之处是他记录了父级的误差和自己的误差，当我们传入误差系数时候就可以独立地判断自己是否被剔除，而和上下级无关。 先从CPU发起剔除Compute Shader的Dispatch。这里因为组织数据时候就知道了所有Object最大的Parts/Cluster数量，所以直接用这个数去Dispatch了。 Objects剔除： 根据Object找到NaniteMesh的Parts进行Culling： ClustersCulling： 6. 软光栅 略。 7. VisibilityBuffer VBuffer主要用来减少Overdraw，着色器直接输出InstanceID、ClusterID、材质ID。然后用这个VBuffer来计算顶点数据来着色。 这个得益于GPUDriven的好处，一个DrawProceduralIndirect就可以绘制所有物体了： 一次DrawProceduralIndirect绘制多个物体 VBuffer存哪些属性，多少位，都是工程细节这里就不考究了。 8. 着色 有了VBuffer就需要逐材质进行绘制，原文是材质ID分Tile组合IndirectDraw画Quad的思想。 需要注意一下这里VBuffer通过三角重心插值求出的UV是不能直接采样贴图的，因为DDXY不对，所以需求重新计算，计算的代码放下面。并且利用SampleGrad（samplerName, coord2, dpdx, dpdy）来采样。 uint MurmurMix(uint Hash) { Hash ^= Hash >> 16; Hash *= 0x85ebca6b; Hash ^= Hash >> 13; Hash *= 0xc2b2ae35; Hash ^= Hash >> 16; return Hash; } float3 IntToColor(uint Index) { uint Hash = MurmurMix(Index); float3 Color = float3 ( (Hash >> 0) & 255, (Hash >> 8) & 255, (Hash >> 16) & 255 ); return Color * (1.0f / 255.0f); } struct FBarycentrics { float3 Value; float3 Value_dx; float3 Value_dy; }; float2 Lerp(float2 Value0, float2 Value1, float2 Value2, FBarycentrics Barycentrics, out float2 dxy) { float2 Value = Value0 * Barycentrics.Value.x + Value1 * Barycentrics.Value.y + Value2 * Barycentrics.Value.z; dxy.x = Value0 * Barycentrics.Value_dx.x + Value1 * Barycentrics.Value_dx.y + Value2 * Barycentrics.Value_dx.z; dxy.y = Value0 * Barycentrics.Value_dy.x + Value1 * Barycentrics.Value_dy.y + Value2 * Barycentrics.Value_dy.z; return Value; } /** Calculates perspective correct barycentric coordinates and partial derivatives using screen derivatives. */ FBarycentrics CalculateTriangleBarycentrics(float2 PixelClip, float4 PointClip0, float4 PointClip1, float4 PointClip2, float2 ViewInvSize) { FBarycentrics Barycentrics; PixelClip.y = 1 - PixelClip.y; PixelClip.xy = PixelClip.xy * 2 - 1; const float3 RcpW = rcp(float3(PointClip0.w, PointClip1.w, PointClip2.w)); const float3 Pos0 = PointClip0.xyz * RcpW.x; const float3 Pos1 = PointClip1.xyz * RcpW.y; const float3 Pos2 = PointClip2.xyz * RcpW.z; const float3 Pos120X = float3(Pos1.x, Pos2.x, Pos0.x); const float3 Pos120Y = float3(Pos1.y, Pos2.y, Pos0.y); const float3 Pos201X = float3(Pos2.x, Pos0.x, Pos1.x); const float3 Pos201Y = float3(Pos2.y, Pos0.y, Pos1.y); const float3 C_dx = Pos201Y - Pos120Y; const float3 C_dy = Pos120X - Pos201X; const float3 C = C_dx * (PixelClip.x - Pos120X) + C_dy * (PixelClip.y - Pos120Y); // Evaluate the 3 edge functions const float3 G = C * RcpW; constfloat H = dot(C, RcpW); constfloat RcpH = rcp(H); // UVW = C * RcpW / dot(C, RcpW) Barycentrics.Value = G * RcpH; // Texture coordinate derivatives: // UVW = G / H where G = C * RcpW and H = dot(C, RcpW) // UVW' = (G' * H - G * H') / H^2 // float2 TexCoordDX = UVW_dx.y * TexCoord10 + UVW_dx.z * TexCoord20; // float2 TexCoordDY = UVW_dy.y * TexCoord10 + UVW_dy.z * TexCoord20; const float3 G_dx = C_dx * RcpW; const float3 G_dy = C_dy * RcpW; constfloat H_dx = dot(C_dx, RcpW); constfloat H_dy = dot(C_dy, RcpW); Barycentrics.Value_dx = (G_dx * H - G * H_dx) * (RcpH * RcpH) * (2.0f * ViewInvSize.x); Barycentrics.Value_dy = (G_dy * H - G * H_dy) * (RcpH * RcpH) * (-2.0f * ViewInvSize.y); return Barycentrics; } 到这里其实基本完成了，利用IntToColor函数，可以对ClustersID或者IndexID对三角形或Cluster进行可视化。 三、总结 不得不说Nanite技术真是太强大了，但是也有很多工程细节需要处理，本文只是实现了其中一小部分。整体像是处理图片的Mipmap过程。 参考 22.GPU驱动的几何管线-nanite (Part 2) | GAMES104-现代游戏引擎：从入门到实践 [UnrealCircle]Nanite技术简介 | Epic Games China 王祢 Karis_Nanite_SIGGRAPH_Advances_2021_final.pdf Nanite-GPU-Driven UE5 Nanite源码入口： Engine\Source\Runtime\Renderer\Private\Nanite\NaniteCullRaster.cpp （渲染流程入口） Engine\Shaders\Private\Nanite\ （GPU的Shader入口） Engine\Source\Developer\NaniteBuilder\Private\ （离线生成Nanite资源入口） 这是侑虎科技第1939篇文章，感谢作者傻头傻脑亚古兽供稿。欢迎转发分享，未经作者授权请勿转载。如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们，一起探讨。（QQ群：793972859） 作者主页：https://www.zhihu.com/people/tian-cai-ya-gu-shou 再次感谢傻头傻脑亚古兽的分享，如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们，一起探讨。（QQ群：793972859）
1）.so mmap计算工具内存翻倍现象 2）iOS报告中的Low Memory是如何被促发的 这是第461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：结合UWA DAY分享的.so mmap内存分析流程，我发现在我们项目中libil2cpp.so有个奇怪的现象，想要问问大家是否知道是怎么一回事： 这里列出来libil2cpp.so占据了4段内存，其中第一段：770e779000-771c606000，和第二段开始到第四段结束地址（78bfac9000-78cd956000）的内存容量完全一致。而且，命令结果显示它们映射到的文件以及offset也都完全一致。我高度怀疑这两段内存的内容也是一致的，很有可能是两段虚拟内存映射到同一段物理内存。但是这个情况只有libil2cpp符合，libunity并不符合。包括我用后来我们打的包，执行同样命令，分析结果，还是符合这个现象。这是否意味着libil2cpp的内存占用实际上是上面统计值的一半？ 补充一点：我用我们自己打的包，查看proc/pid/maps，结合readelf命令，发现后面三个段已经映射了所有libil2cpp中的LOAD段了。 附：包含文中提到的“.so mmap内存分析流程”的课程： Unity移动游戏性能优化全解析与小游戏转化的实战经验 A：试了几个不同的包，有的确实会出现第一段等于后面几段之和的情况： 也有几段互不相同没有加和关系的情况。这两种包的运行时数据和拆包得到的so硬盘占用大小也都基本对得上： 这是因为，UWA DAY PPT中用来计算内存的Python代码会粗暴地计算所有地址的插值并无脑求和，如下图： 但在出现”第一段等于后面几段之和的情况”的包中，前两段的Offset都是偏移0，此时不能强行求和。可以考虑根据这种规律调整代码或人为重新算一下就对了： 欢迎大家转至社区交流： https://answer.uwa4d.com/question/696ddb25244ce21ce9ec096f From UWA AI 问答 Q：iOS平台上[UIApplicationDelegate applicationDid ReceiveMemoryWarning]调用只在1.8GB左右频繁触发，内存更高以后反而触发率降低了，是什么原因？ A：该现象符合iOS内存管理机制的分层压力响应策略，根本原因在于：applicationDidReceiveMemoryWarning并非在内存使用达到绝对阈值时触发，而是由系统基于当前可用内存余量、后台进程竞争状态及设备实际内存压力动态判定的“相对性警告”。 具体解释如下： 1. 触发逻辑本质是“内存压力等级”，而非“绝对用量” iOS不以固定内存值（如1.8GB）为硬触发点，而是通过vm_pressure_level监控全局内存压力。当系统检测到： 可用内存页急剧减少（尤其活跃/非换页内存不足）； 后台App被大量驱逐释放内存； 文件缓存或压缩内存已达上限； → 系统向前台应用发送applicationDidReceiveMemoryWarning，提示其主动降载。 2. 1.8GB 高频触发的典型场景 此区间常对应： 应用已加载大部分资源（纹理、Mesh、Audio），但尚未触发Unity的Resources.UnloadUnusedAssets()或AssetBundle卸载； 原生堆（Native Heap）与托管堆（Mono Heap）持续增长，GLES驱动内存池（如MTL/OpenGL纹理缓存）接近饱和； 系统仍保留一定后台缓冲空间，此时压力信号敏感且频繁。 3. 更高内存（如>2.2GB）后触发率下降的合理原因 ⚠️ 并非系统“变宽松”，而是进入更危险阶段： 系统已启动强制干预：终止后台App、压缩inactive pages、回收文件缓存； 若应用继续申请内存，不再发送警告，直接触发SIGKILL（OOM Killer）； 此时applicationDidReceiveMemoryWarning反而减少 —— 因系统已无“协商余地”，转向静默强杀。 验证与优化建议 使用Xcode Instruments → Activity Monitor查看Real Memory + Pressure Level曲线，确认是否伴随vm: pressure上升； 在OnLowMemory回调中立即执行： Resources.UnloadUnusedAssets() + Texture2D.DestroyImmediate()清理未引用纹理； 切换至低配资源（如ASTC 4x4替代8x8）； 持久化关键游戏状态（防被杀丢档）； 限制峰值内存：通过UWA GOT Online的GPU/Resource/Mono报告，定位内存大户（如超大图集、未卸载AB、Mono GC堆膨胀）。 该行为是 iOS 内存保护机制的正常表现，高频警告恰说明应用处于“可挽救临界区”，需优先优化资源生命周期管理。 可以参考以上AI回答。而且实际上看起来这个警告只在1.8GB左右触发，也即内存更高时反而不触发的原因。 分享链接： https://www.uwa4d.com/main/uwa-shared.html?shareId=bfb1e3df-0610-4f7f-b1c7-5b5a2498bbd7 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
抖音小游戏性能优化，别再只靠“感觉”了
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
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