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: 4 月刊｜GPM 2.0 核心玩家守护功能上线
items: Shader内存为何居高不下？变体管理是关键
items: 携手护航亿级体验｜《迷你世界》× UWA GPM 2.0 性能管控最佳实践
items: HPWater水体散射模型
items: GPU Clocks正常但带宽高怎么办
items: 数字助理已到岗！GPM AI 智能体发布，游戏性能分析进入全自动时代
items: Spine动画更新耗时问题治理
items: 系统层显存 vs 引擎层显存的差值从哪来
items: UE5 Chaos物理｜创建物理世界对象
items: 不用死磕 Insights，也能定位UE性能瓶颈

4 月刊｜GPM 2.0 核心玩家守护功能上线
type: item
date: 2026-04-30T10:40:00+03:00
description: 核心玩家是游戏长线运营的核心底盘 —— 他们活跃社区、带动口碑、稳定贡献营收，同时对卡顿、掉帧、发热、闪退等性能异常高度敏感。一次不起眼的体验波动，都可能持续消耗好感，最终导致流失。 在与大量游戏厂商的合作中我们发现：性能优化不只是解决技术问题，更是守住核心玩家的真实游玩体感。为此，UWA GPM 2.0全新上线「核心玩家守护」专属能力，跳出笼统的全局数据大盘，聚焦高价值用户体验痛点，以轻量化、全链路、精细化监控，全程护航核心玩家全周期游戏体验。 精准分层识人 告别笼统评估，聚焦核心玩家体验 常规全局性能监控存在明显盲区：整体数据看似平稳，核心高价值玩家却可能早已遭遇持续卡顿、帧率不稳。宽泛的统计标准无法匹配分层玩家体感，优化方向难以精准聚焦。 分桶体系所呈现的分组概览 GPM 2.0搭建核心玩家专属分桶体系，支持按高价值、高潜力、高影响力等维度维度灵活划分，为每类核心玩家建立独立体验监控。 基于线上真实运行数据，自动输出各组别健康状态，风险等级一目了然 按问题权重自动划分P0/P1/P2三级告警，清晰标注影响人群与故障规模 支持自由管理成员、自定义备注与标签，玩家画像清晰直观 可一键开启全量采集，配合客服精准服务核心用户 结合AI智能体自动分析，动态调整名单、支持临时专项分组，适配版本更新、大型活动等场景 自动输出优先级优化建议，让研发资源聚焦核心体验攻坚 成员管理页面 分组概览中快速进行AI分析 全维数据佐证 真实体验可量化，优化迭代可追溯 核心玩家精细化守护，拒绝经验主义预判，所有优化必须以客观数据为依据。GPM 2.0配套「性能分布看板」，实现核心玩家体验全维度可视。 性能分布看板 按游戏会话/活跃玩家双视角，精准观测核心群体性能表现 支持按天/小时粒度切换，锁定晚间高峰、团本、大战场等高负载场景的隐性波动 优化后可与历史基线一键对比，直观呈现优化前后差异 支持一键回归分析，结合AI可自动验证优化效果，让迭代有据可依 性能分布看板中的对比分析 告警推送处置 直达异常现场，响应快人一步 线上隐患最忌“发现晚、响应慢”：隐性性能问题被数据淹没，等到玩家投诉、舆情发酵，口碑与留存已遭受损失。 GPM 2.0提供核心玩家专属告警处置工作台： 可根据玩家分桶触发告警，直接展示问题归因、受影响核心玩家名单与设备信息 支持自定义告警阈值与力度，可对高价值用户收紧监测标准，单人异常即可预警 灵活配置通知渠道，告警实时触达负责人 完整记录MTTA（平均首次确认时长）、MTTR（平均恢复/关闭时长），实现处置流程可量化、可闭环 提前阻断体验劣化，远超传统“客诉→反馈→修复”的被动流程 告警处置工作台 告警处置详情 定义告警处置规则 流失风险预判 读懂沉默信号，提前拦截流失 核心玩家流失并非突发行为，而是长期体验不佳累积的结果。帧率下跌、发热严重、内存过载、战斗卡顿…… 每一次细微体感下降，都在埋下流失隐患。事后挽回成本极高，前置预判、主动干预才是最优方案。 GPM 2.0核心玩家流失预判能力： 自动记录核心玩家活跃变化、性能问题、告警记录等关键信息，并创建标签 量化各异常标签的流失权重，自动标记高风险流失人群 溯源标注流失根因：低帧率、高卡顿、内存超标、温控异常等一目了然 提供流失对比分析，横向对比留存与流失玩家性能数据，精准定位留存关键短板 生成全周期流失台账，展示流失占比、高危时段、最后活跃轨迹，输出可落地的关怀与优化方向 流失分析-确定性流失 流失分析-风险预警 流失分析-流失对比 从核心玩家分层看护、全维度性能数据追踪，到实时告警闭环、流失风险前置预判，GPM 2.0始终以真实体验为出发点，把精细化守护落到每一处细节。未来我们会持续贴近项目需求，不断迭代产品能力，并持续深化AI在数据分析、报告解读、问题归因上的应用，让效率更高、判断更准、落地更轻松，与研发和运营一路同行，共同守护核心玩家，助力游戏长线稳健生长。 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》 《3 月刊…

Shader内存为何居高不下？变体管理是关键
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date: 2026-04-28T05:07:00+03:00
description: 1）Shader内存为何居高不下？变体管理是关键 2）字体资源冗余的常见原因与定位方法 这是第473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 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：我们项目在使用UWA GOT Online测试后，发现报告中显示Shader峰值在200MB，远超UWA推荐值（<60MB），且在不同场景下波动较大，这个现象合理吗，后续应该如何优化Shader？ A：从GOT Online报告可以看到，项目Shader内存峰值约200MB，且常驻Shader内存在不同场景下存在明显波动。单从Shader资源内存的走势曲线即可判断，当前Shader内存管理存在一定问题。 我们可以通过指定帧来具体定位一下Shader内存偏高的原因。选中指定帧按内存占用倒序排序，会发现大量单体Shader存在占用过高的情况。建议在移动端游戏项目中重点关注所有单体占用超过1MB的Shader，这类Shader基本都存在优化空间，例如Built-in管线的Standard、UPR管线中的UberPost、Lit等Shader。 另外由于Shader内存占用与变体数量存在极强的关联性，Shader内存本质上反映的是编译后文件的复杂程度，核心取决于两个关键因素：单个变体的计算量，以及变体总数，两者可近似视为乘积关系。 通常我们不会为了降低Shader内存而牺牲单个变体的计算复杂度 —— 这会直接影响画面表现，因此优化的核心切入点，应聚焦于控制变体数量。举例来说，一般URP项目中的UberPost Shader内存占用约21MB，此时它的对应变体数量在2000个左右。因此除非是项目中自己写的Shader比这种还要复杂的多，否则变体的内存和数量的比例大致就会维持在这样的数量级。 结合该规律可进一步推断：项目中各类高占用单体Shader，其内存偏高的核心原因，大多是大量冗余变体长期驻留。反观常规移动端项目，即便复用范围较广的Shader，实际运行中真正参与渲染的变体往往仅有数百个甚至更少，大量未启用的无效Shader变体长期驻留，持续造成内存冗余与资源浪费。当前报告中排名靠前的这些Shader推测都会有数千个变体进入内存，可以用UWA的在线AssetBundle检测工具进一步排查变体的数量和关键字组合情况。 对此，可借助OnProcessShader等回调节点定制逻辑，精准拦截并屏蔽渲染流程内无用的宏关键字组合及多余变体。由于变体规模会随关键字叠加呈指数级扩张，因此清理冗余关键字、精简无效组合后，Shader变体总量与内存开销均可大幅缩减，整体优化收益十分显著。 综上，再结合我们以往的项目优化经验，更推荐的做法是：在Shader效果稳定后进行统一管理，完成变体收集，将ShaderVariantCollection文件与Shader资源统一打包到同一AssetBundle，在游戏启动阶段集中加载、缓存与预热。该优化方案可有效控制Shader内存开销，使其维持在合理区间，最终在内存走势图上呈现平稳无波动的线性状态。 实战案例 Q：我们在UWA GOT Online报告中发现了字体资源存在冗余，数量峰值显示有多个相同名称的资源同时驻留在内存中，这是什么原因导致的？ A：资源重复冗余最常见的原因之一，是未按依赖关系正确打包。若同一字体资源被打入多个不同AssetBundle包，且多个AssetBundle包在运行期同时加载，就会造成该资源在内存中重复实例化，最终出现同名资源多份驻留的现象。该问题具备普遍性，并非仅存在于字体资源，贴图、模型、Shader等各类资源均会出现同类情况。后续若发现项目资源数量异常、内存峰值偏高，可优先排查是否存在因AssetBundle打包导致的冗余问题，这也是游戏开发中最典型、最常见的资源冗余类型之一。 此类问题可借助UWA的在线AssetBundle检测工具快速完成问题定位：通过解析完整资源依赖链路，精准筛选出被重复打包的资源，高效排查冗余根源。除此以外，不合理的资源加载与释放策略，也会引发资源冗余情况，需要结合项目资源生命周期管理逻辑，进行针对性排查与优化。 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…

携手护航亿级体验｜《迷你世界》× UWA GPM 2.0 性能管控最佳实践
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date: 2026-04-24T05:09:00+03:00
description: 作为全球月活突破1.1亿的国民级3D沙盒游戏，《迷你世界》凭借超高自由度与庞大UGC生态，持续为亿万玩家带来丰富的创作与冒险体验。在长线运营中，项目团队始终以极致性能与稳定流畅为核心目标，面对自研引擎、海量UGC内容、亿级用户高并发带来的复杂性能挑战，选择与UWA GPM 2.0深度协作，以更高效、更精准的技术能力，实现性能管控全面升级，保障全平台、全机型用户的体验稳定。 本文将完整复盘《迷你世界》与GPM 2.0的合作实践，展示头部沙盒产品如何借助专业工具，在自研引擎适配、多端体验统一、崩溃高效回溯等环节提质增效，为亿级用户量项目的长线运营提供可复用的行业方案。 ▍ 沙盒无界，性能求精 ——《迷你世界》的长期运营挑战 《迷你世界》全球月活突破1.1亿、海外月活用户超千万，以高自由度创作与多元玩法构建起庞大生态。项目采用自研沙盒引擎，实现全平台互通与无限创作，《迷你世界》基于定制化技术架构持续演进，在渲染管线、物理逻辑与UGC资源加载等核心能力上形成了鲜明特色。与此同时，这也对性能工具的深度适配提出了更高要求，目前在数据采集完整性、指标覆盖广度以及崩溃溯源效率方面仍有进一步提升空间。为持续保持行业顶级体验，团队需要一套更贴合业务、更灵活高效的性能监控体系，快速响应玩家反馈，协助项目团队支撑亿级用户长期稳定运行。 ▍ GPM 2.0深度协同，助力自研引擎性能监控更高效 针对《迷你世界》自研引擎的定制化特点，GPM 2.0以灵活适配能力，在团队提出的精准监控架构下，提供了高效支撑，让性能监控与问题定位更顺畅。 1. 核心函数精准打点 通过跨语言API（C/C++/Lua），在地形生成、物理结算、UGC加载等关键节点灵活埋点，帮助团队实时捕获耗时信息，更高效定位大规模建造、批量方块生成等场景的卡顿根源。 2. Native崩溃堆栈完整解析 原生支持C/C++层崩溃捕获与解析，可直接对接物理引擎、渲染模块等自研逻辑，帮助团队更快定位偶现崩溃问题，缩短排查周期。 3. 自定义事件闭环追踪 围绕玩家创作、联机、发布、地图加载等核心行为上报事件，将性能数据与用户操作、设备状态强关联，助力团队更高效开展性能体验与商业化联合分析。 4. AI智能体赋能高效分析 支持自然语言性能查询，自动理解场景语义、完成数据筛选与分析推理，无需人工复杂配置，即可直接输出设备性能、场景卡顿等结论，进一步降低团队分析门槛、提升线上问题定位效率。 GPM Insights x AI 解读 ▍ 全设备性能基线管理，助力多平台体验统一更顺畅 《迷你世界》已覆盖移动端、PC 及海外多个地区，触达广泛用户与多层级设备生态，也因此对跨平台体验一致性的精细化管控提出了更高标准。GPM 2.0以全平台监控与设备分层分析能力，成为团队高效管控体验的得力助手。 1. 多端数据统一汇聚 支持PC、移动端数据集中管理，实时监控FPS、CPU、内存、GPU等核心指标，帮助团队快速定位跨平台性能差异。 2. 核心机型画像清晰 梳理出Top核心机型，针对不同档位机型标注“安全性能阈值”，例如对RAM≤4GB的低端机，将PSS内存峰值控制在2GB以内，避免闪退；对旗舰机则使用更精细的LOD层级，开放更多渲染特性，保障视觉体验。 3. 自定义数据采集逻辑 支持场景化数据上传控制，例如高敏感场景暂停、网络恢复后续传；不同玩家/设备对象配置不同上传触发阈值，减少团队额外运维成本。 ▍ 动态监控+崩溃溯源，高效应对沙盒高自由度挑战 沙盒玩法所带来的高自由度与丰富场景，充分体现了产品内容生态的活力；同时，由于场景组合更加多样，卡顿与低频崩溃问题的复现和定位也更依赖体系化能力建设。GPM 2.0全链路追踪能力，助力团队更快锁定问题、高效解决。 1. 场景化性能直观监控 按游戏模式标记场景，结合性能无损截帧，还原复杂地图与高负载建筑下的卡顿现场，大幅提升团队问题复现与定位效率。 2. 崩溃信息全维度回溯 崩溃发生时同步上报操作日志、场景配置、设备参数与完整堆栈，快速还原触发链路，帮助团队高效定位逻辑漏洞。 3. 高性价比私有化部署 支持本地化部署，计费模式贴合大用户量项目需求，成本只与项目真实崩溃数有关，不受MAU波动影响，助力团队长期稳定使用、控制运营成本。 崩溃/ANR/错误分析 ▍ 全引擎兼容覆盖，为各类项目提供高效支撑 《迷你世界》的深度落地实践，充分验证GPM 2.0具备强大的引擎适配能力，可高效支撑各类技术路线项目。 从《迷你世界》的成功协同，到全引擎生态兼容，UWA GPM 2.0始终以专业、高效、灵活的性能管控能力，成为上线项目的可靠助手，助力研发团队更高效地完成性能监控、卡顿定位、崩溃回溯、设备分层、自定义行为分析等工作，让优化更聚焦、迭代更顺畅，为长线运营与体验升级持续护航。 如需试用GP…

HPWater水体散射模型
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date: 2026-04-22T10:27:00+03:00
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！ HPWater BSDF - 稍微基于物理的水体散射模型 实时水体渲染BSDF模型，支持体积散射、薄层SSS和背光透射。 本模型的散射模拟 直射光5°恒定厚度 直射光15°恒定厚度 直射光30°恒定厚度 第一张（厚度近似）后三张（不同直射光角度） 海浪厚度近似（法线）这个近似并不准确，但将就着用 可以看到不同厚度下，薄层SSS和透射经过不同厚度介质时，前向散射的分散性导致的散射形状 不同光向下的厚度近似模拟 与GGX BRDF的类比 本模型的结构设计参考了经典的GGX微表面BRDF，两者都将光照分解为几个物理项的乘积： GGX镜面公式： 水体散射公式： 两者的共同点： 都用几何项G表示入射光的有效投影面积 都用菲涅尔项F/T处理界面的能量分配 都将复杂光照分解为可独立计算的物理项相乘 主要区别： GGX处理的是表面微观几何的反射 水体BSDF处理的是体积介质的散射和透射 水体需要区分反射方向（diffR）和透射方向（diffT） 输入参数 相比GGX BRDF（只需要roughness和fresnel0），水体BSDF需要额外的体积散射参数。 材质参数（BSDFData）： 体积散射参数（WaterLightLoopData）： 派生量： 消光系数：μt = μa + μs（absorptionColor + scatterColor） 散射反照率：ω = μs / μt（决定吸收/散射比例） 光学深度：γ = μt · d（决定介质的“不透明度”） 整体概述 水体的光照与普通材质不同。光进入水中后会被吸收和散射，部分光在水体内部多次弹射后从表面出射回到摄像机。这个过程涉及：入射折射、体积散射、出射透射三个阶段。 本模型将水体散射分解为两个输出通道（遵循HDRP的CBSDF结构）。 关于diffR/diffT的命名： 在HDRP的CBSDF中，R = Reflection（反射方向），T = Transmission（透射方向）： diffR：光从表面的“同一侧”出射（入射和出射在法线同侧） diffT：光从表面的“另一侧”穿过来（入射和出射在法线两侧） 对于水体： diffR（宏观体积散射）：光从正面入射 → 水下散射 → 正面出射。光路在法线同侧，属于“反射方向”。适用于深水区域，通过Ray Marching累加散射。 diffT（薄层散射）：光从背面/侧面穿过薄层出射。光路穿过表面，属于“透射方向”。包含： thinLayerSSS：近似深水散射在薄层区域的延续，侧面和背面可见 backlitTransmission：光从背面直接穿透薄水层，看向光源时产生辉光 三个组件通过入射几何项自然分离，避免能量重复计算。 // ============================================================================ // 水体BSDF模型概述 // ============================================================================ // // 【物理场景：圆锥形薄层 + 深水区域】 // // ☀ 光源 // | // 波峰（薄层） thickness ≈ 0 // /\ // / \ ← 薄层：透射率高，fallback到深水 // / \ // / \ thickness渐变 // /________\ ← 圆锥底部，thickness = 1（薄层与深水边界） // | | // | 深水区 | ← ray marching 区域（macroScattering） // |__________| // ↓ // 水底 // // 【散射模型分解】 // // 1. 宏观体积散射 (diffR)： // - 正面入射 → 水下 ray marching → 正面出射 // - 处理深水区域的体积散射 // // 2. 薄层散射 (diffT)： // - 薄层 SSS：近似深水散射在薄层区域的延续 // - 背光透射：光直接穿透薄层，强前向散射 // - 处理波峰、浪花等薄水区域 // // 【薄层与深水的过渡】 // // 薄层（thickness 小）→ 透射率高 → 直接使用深水散射颜色（S_volume） // 厚层（thickness 大）→ 透射率低 → 使用薄层 SSS（近似深水累积） // // 通过 sss_transmittance 自动混合两者 // // 【出射菲涅尔】 // // T_exit = 1 - F(NdotV) 在 Po…

GPU Clocks正常但带宽高怎么办
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date: 2026-04-21T05:17:00+03:00
description: 1）GPU Clocks正常但带宽高怎么办 2）FixedUpdate一帧调两次，这个"追帧"真的有必要吗 这是第472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 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：在我们的项目中，用UWA GOT Online测了一个新坐骑场景用例的报告，单看GPU Clocks数据信息，表现还可以，基本没碰红线，按理说不太像是典型的GPU算力瓶颈。但问题是，带宽这边还是有点高。像这种情况，后面到底该先排查什么？是继续盯Fragment、三角形这些指标，还是该往别的方向看？ A：这个问题其实挺典型的，一般都会下意识觉得：GPU指标有波动，那是不是面数高了、Shader重了、像素太多了。就比如说Clocks，它是像素数量乘以Shader复杂度，只看像素数量，其实不一定能反映Clocks是特别高还是特别低，如果Clocks本身已经没超，那说明至少从“GPU算力被打满”这个角度看，当前这个场景在这档设备上问题不算大，Fragment Shader影响就比较小了，可以先不用关注。真往下查，还是要回到带宽到底是被谁拉高了的角度去查。 带宽压力一般会去从下面这两个角度进行考虑，一个是纹理，另一个是RT（顶点也可能有一定影响，不过当前报告中顶点的影响比较小）。 1. 纹理方面： 第一个纹理，一般是考虑纹理的压缩，比如说是ASTC 4×4、6×6或者8×8，原理就是你压得越厉害，带宽就肯定更小。 再一个要考虑3D纹理是不是开了Mipmap？假设用来做3D渲染的，如果不开，影响会比较大。而开启Mipmap的影响会比压缩大很多，因为不开Mipmap，它很容易Cache Miss，而打开，它就有缓存，可以从很大程度上减少带宽的开销。 还有一个就是各向异性。各向异性只会在那种视角很小的情况下，比如一个很长的地形，镜头拉得很远，看到比较远的地方会有一些毛刺，开各向异性才比较有收益。大部分情况下开各向异性其实没有什么好处，它只会增加带宽。 2. RT方面： 对于RT来说，影响带宽的主要因素是分辨率。RT分辨率越大，Fragment Shader数量就越多，每多画一个像素就要做纹理读取、Shader计算、寄存器存取等步骤，带宽就会越多。 再有，RT分辨率还会影响Load/Store次数。分辨率越大，要Load和Store的像素内容就会越多。如果能把分辨率降一下，带宽收益会非常高，顺带着Clocks也会更低。 再回到我们GOT Online的报告上来，从报告来看，分辨率影响最大。因为看起来RT的格式是比较正常的，穿插的也不是特别多，看上去只有一个Bloom的后期处理。所以还是分辨率的影响最大，如果用这个原始分辨率去做渲染，确实渲染的像素数量会非常多，切RT的时候，或者说Load/Store的时候也会有比较大的影响。 UWA以往优化的常规做法是把RT分辨率控制在1920×1080这个面积，约200万像素，而格式选32位而非64位。 实战案例 Q1：项目是帧同步，主要逻辑放在FixedUpdate里。UWA GOT Online报告显示，有些帧会出现FixedUpdate调用两次的情况，而且一旦跑两次，耗时明显就上去了。这个“两次调用”到底有没有必要？ A：一般追帧是为了保证物理模拟的准确性，比如子弹速度很快，如果不追帧，可能中间穿过去的墙就挡不住它了。但像这个项目的情况，应该不太会需要非常高速的移动或高速判定，所以理论上来说，触发两次是没有太多意义的，就需要做一下限制，可以在参数上做调整，就比如说Time里面的两个参数，一个是每一帧的上限，还有一个是每间隔多少时间触发一次，我们可以把每一帧的上限，调得更小一点，或者说把间隔调得更大一点。 Q2：但项目中是逻辑帧，间隔调得更大点可能就不合适了。 A：如果参数不好调，可以在代码里加一个硬核的限制。比如给它一个变量，判断这一帧有没有更新过，然后把更新过的变量变成True，第二次调用的时候因为变量是True就Return。这样不论上限设多少次，对这个游戏来说，FixedUpdate最多只调一次。 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…

数字助理已到岗！GPM AI 智能体发布，游戏性能分析进入全自动时代
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date: 2026-04-17T06:05:00+03:00
description: 研发天天翻报表？运营夜夜盯数据？问题总是用户反馈了才发现？ UWA GPM 2.0全新推出GPM AI智能体 —— 一位7×24小时不休息、不请假、不遗漏的数字助理，正式加入你的团队。 它不只是工具，更是自动读报告、自动查异常、自动给结论、自动盯风险的全能分析助手。从此，团队从海量数据中解放，把时间还给创作，把效率交给AI。 全链路智能洞察 不用翻报告，直接要答案 过去做性能分析，要开N个页面、对比N份曲线、查N天日志，半天才能摸到问题轮廓。数据越多，人越慢。 现在，GPM AI智能体直接给结论，从“人找问题”，真正变成“问题找人”。 它具备自然语言交互能力，你用日常说话的方式提问，它就能自动检索、自动统计、自动分析，分钟级输出结构化项目体检报告。不论你是研发还是运营角色，都能一眼看懂项目健康度，不用筛选、不用比对、不用人工汇总。 示例： 对数据总览（大盘数据）的分析 综合分析月度性能表现 多模态深度分析 多维度全方位关联，快速溯源 游戏卡顿、崩溃问题涉及多类信息，传统模式难以高效关联溯源。GPM AI智能体突破单一数据局限，打造多模态融合分析能力，将玩家会话、游戏截帧、性能趋势、卡顿/崩溃堆栈、错误信息等全方位整合关联，实现故障快速溯源。 AI 深度分析报告 AI 哨兵全自动预警 你不用盯，它替你盯 最可怕的问题，不是难解决，而是发现晚了。等玩家大量投诉，流失已经发生。 GPM AI智能体带来AI哨兵 —— 全程自动站岗，异常实时告警。无论你在GPM 2.0的任何页面，它都在默默巡检。帧率下跌、崩溃突增、卡顿上涨、稳定性异常…只要出现，立刻主动提示，不依赖经验、不需要培训、不用人工盯盘。 未来更将升级为7×24小时全天候巡检：深夜、节假日、无人值守时，一旦风险出现，AI哨兵第一时间预警，并同步分析与建议，从被动救火，真正变成主动防控。 精细化玩家行为分析 把海量数据，变成运营弹药 传统工具只能给宏观报表，看不清真实用户体验。GPM AI智能体不一样 —— 它能穿透到每一位玩家的行为数据。 自动完成多维度交叉分析，秒级定位卡顿、闪退、加载慢等体验痛点，自动输出证据链+影响范围+优化方案，把过去几天的工作量，压缩到几分钟。 更重要的是：它打通研发↔运营的数据壁垒，让技术问题可量化、可同步、可决策，为精细化运营、版本迭代、用户增长提供真正可靠的依据。 从人工排查→AI自动分析，从被动响应→主动预警，从模糊统计→精准洞察，GPM AI智能体不仅是GPM 2.0的重大升级，更是游戏行业智能数据分析的一次范式突破。这位7×24小时在岗的数字助理，以多模态AI分析、自动化AI哨兵、精细化行为洞察三大核心能力，为游戏研发与运营全流程减负、增效、提质。 未来，GPM AI智能体将持续深耕游戏场景、快速迭代能力，不断拓展AI在性能治理、崩溃分析、体验优化中的边界，助力更多游戏团队摆脱数据困境，聚焦核心创作与品质提升。 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》 《4 月刊｜GPM 2.0 核心玩家守护功能上线》 《3 月刊｜GPM 2.0 性能数据探索 & 单玩家追踪升级，精细化性能分析再突破》 《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》 《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 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｜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 …

Spine动画更新耗时问题治理
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date: 2026-04-14T05:06:00+03:00
description: 1）Spine动画更新耗时问题治理 2）项目卡顿与GC问题优化方案 这是第471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 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q1：我们是一款三消游戏，进到游戏场景后SkeletonGraphic.Update和SkeletonGraphic.LateUpdate的耗时比较高，该怎么优化？ A：从GOT Online的报告中可以看到，进入游戏场景后Update和LateUpdate的调用次数达到50个以上，它其实反映了场景中激活状态的Spine组件数量，首先我们要定位下具体的来源，检查有没有预期之外的。 经讨论后确认，这些格子里的小图标特效是Spine做的，像这种变化幅度不是特别大的、没有像骨骼比较精细的动画，从我们经验上看确实没有太大必要用Spine来做，这种小的简单动画可以尝试改成其它动画方案实现。 另外了解到画面上方的一些角色也都是Spine做的，但是它们在屏幕外时没有做相关处理，仍然在更新。这种情况可以利用Graphic组件上的Freeze功能，也可以通过代码进行控制，当这个对象在视域体外的时候就把它冻结，这样它就会停止Spine相关逻辑的更新，等到快要回到视域体中时再把Freeze状态解除。 Q2：那如果我在这些角色滑出屏幕后直接disable隐藏掉，和这个Freeze效果是一样的吗？ A：理论上是一样的，但还是更推荐Freeze，因为SkeletonGraphic也是属于UI组件之一，然后看画面本身也是比较复杂的UI元素，如果直接调用激活隐藏，可能对UI的性能会有一些负面的影响，触发网格重建导致额外的开销。 实战案例 Q：我们目前比较关心项目的卡顿和GC相关的情况，想问下该怎么优化？ A：从GOT Online的性能测评报告来看，主要有两方面的问题。 首先是GarbageCollectAssetsProfile这个节点，也就是在调用Resource.UnloadUnusedAssets时触发垃圾回收的开销，在这个类似主城的场景里它的调用频率非常高，每隔几百帧就会触发一次，这是不太合理的。Unity中本身有一个机制，在LoadScene的时候会自动调用Asset垃圾回收，所以一般不需要手动去触发。不过也有一些像这种没有去做LoadScene切场景，不会有自动的调用，有的项目会选择用定时器的方式去手动调用，一般控制在5~10分钟调一次，还有的项目会放在触发内存报警Low Memory的时候主动调用，或者还有在场景切换前后这种明确的节点，主动调用。其他时候尽量还是要避免频繁调用，不然会造成非常多的卡顿。 另外还看到在三消的场景中，GC.Collect的调用频率比较高，从Mono报告能看到有个函数会以非常高的频率进行分配，且每次分配1MB以上的堆内存，主要是Json相关的数据写入序列化等。 总之从这个表现来看还是分配的频率太高，而导致GC的频率也比较高，建议排查一下这种操作的单次分配量和频率能否降低一些。 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

系统层显存 vs 引擎层显存的差值从哪来
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date: 2026-04-10T08:50:00+03:00
description: 1）系统层显存 vs 引擎层显存的差值从哪来 2）如何定位String的异常增长 这是第470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 本次推送的实战案例来自于使用UWA服务的项目的真实且典型的问题。UWA将关键线索、定位路径与处理建议整理成了可复用的案例笔记，便于大家快速对照、排查自身项目中的同类问题。 实战案例 Q：我们项目中通过系统层统计到的显存有1.5GB，但是通过引擎层采集到的纹理、网格、RT这些加起来也只有400+MB，为什么会这样，其它的部分是什么呢？ A：这个其实是一种比较少见的情况，根据以往的经验来说可能有以下几种可能性： Shader占用本身是属于引擎层Native部分的，在运行中会执行Shader.CreateGPUProgram把它编译成GPU可以理解使用的一个Program，生成的这个GPU Program在一些项目中可能造成相当可观的高占用，我们在过往部分极端测试中也发现，它会同时导致系统层Native内存与GFX显存出现显著上升。 测试发现一些RT除了在Memory Profiler中统计到的部分外，也会对显存造成一些额外的开销。 在其它项目中还见过使用Compute Buffer，或者在引擎设置里面开辟一些额外的Buffer，通过C++进行加载的，也会对显存造成额外开销。 这些内存的具体来源是什么无法直接通过Unity引擎的分析工具进行分类和定位，建议可以做一些对比测试，比如去拆分一些渲染策略或场景，如果观察到开启某个渲染策略、进入某个渲染场景时显存出现明显的飙升，那么基本就能做更精准的定位了。 参考文章：《Unity移动游戏工业级性能优化指南 3.0》 实战案例 Q：我用Memory Profiler看到托管堆内存部分中String驻留了50+MB、45万多条，这个现象是正常的吗？ A：这一部分占用还是比较高的，从下图右边的Details信息看很多来自TMP图集用的文本，这种大量字符串理论上不应该驻留在运行时了，我们生成了TMP的图集纹理后像这个文本应该就不需要了，可以看看是不是可以及时卸载。 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

UE5 Chaos物理｜创建物理世界对象
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date: 2026-04-08T06:02:00+03:00
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！ 物理系统与物理世界 物理系统是每个游戏引擎必备的功能，可以让游戏模拟真实世界的物理规则。而现代游戏引擎中的“物理”，应该称为刚体动力学。刚体（Rigidbody）是理想化、无限坚硬、不变形的固体物理。动力学（Dynamics）是一个过程，计算刚体怎样在力（Force）的影响下随时间移动及相互作用。 在游戏世界背后，有一个镜像的物理世界，其中不关心Actor的视觉表现，只关注Actor的形状、物理材质等信息。简单使用场景下，只要把所有Actor当成刚体处理即可。 以常见的StaticMeshActor为例。下图左侧是Editor窗口，右侧是Chaos Visual Debugger看到的物理世界。 UE5的物理引擎已经从PhysX改成了Chaos，可能物理查询速度会慢些，但更适合做物理破坏效果，而且数据结构和游戏引擎统一，不需要再做转换。 物理世界类 UWorld是代表由Actor构成的整个游戏世界，它持有一个FPhysScene来代表物理世界，可以类比为渲染中的FScene，物理世界的步进（Advance）初始也由UWorld::Tick()发起。UWorld与物理相关的功能一般在PhysLevel.cpp中实现。FPhysScene等价于FPhysScene_Chaos，继承自FChaosScene，是Chaos的首要入口。碰撞事件的注册分发，物理网络同步相关的内容也由其处理，物理模拟的步进也在该类开始（StartFrame）。 示例：创建一个StaticMeshComponent StaticMesh的物理配置 编辑器中，可以给StaticMesh设置碰撞，这里直接使用和模型大小一样的Box碰撞即可。还有其他很多选项，如Sphere、Capsule、凸包等，面对复杂模型时会用多种基础形状拼出一个碰撞。 UBodySetup 这些碰撞配置，最终会存储到UBodySetup类里，作为资源的一部分，它会是StaticMesh的一个配置项。对于例子中添加的简单几何体碰撞，存储在其AggGeom变量中。 class UBodySetup : public UBodySetupCore { //... /** Simplified collision representation of this */ UPROPERTY(EditAnywhere, Category = BodySetup, meta=(DisplayName = "Primitives", NoResetToDefault)) struct FKAggregateGeom AggGeom; //... }; AggGeom里是一大串几何体的数据，Box就位于BoxElems数组里。 struct FKAggregateGeom { GENERATED_USTRUCT_BODY() UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (DisplayName = "Spheres", TitleProperty = "Name")) TArray<FKSphereElem> SphereElems; UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (DisplayName = "Boxes", TitleProperty = "Name")) TArray<FKBoxElem> BoxElems; UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (DisplayName = "Capsules", TitleProperty = "Name")) TArray<FKSphylElem> SphylElems; UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (DisplayName = "Convex Elements", TitleProperty = "Name")) TArray<FKConvexElem> ConvexElems; UPROPERTY(EditAnywhere, editfixedsize, Category = "Aggregate Geometry", meta = (Dis…

不用死磕 Insights，也能定位UE性能瓶颈
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date: 2026-04-03T06:00:00+03:00
description: 做UE项目的你，一定经历过这些场景：QA测出卡顿 → 录屏反馈 → 程序复现半天，对不上。打开 Unreal Insights，却发现真机数据和Editor分析结果不一致： 跨线程（GameThread / RenderThread / RHIThread）互相影响，瓶颈像“黑盒”一样难以拆解，长周期卡顿、内存泄露问题，测得到却抓不住。最后问题不是解决不了，而是——定位成本太高，效率太低。 UE性能分析长期存在一个核心断层：开发侧分析工具（Insights）与日常QA测试数据之间，无法稳定对齐，这意味着：QA的数据，程序不能直接拿来主义、分析必须反复复现、性能优化高度依赖经验与人力，仍然是一件“专家工具 + 人肉分析”的事情。 随着 Unreal Engine 5.7的发布，UWA GOT Online UE版迎来全量升级。但这次，我们做的不是简单适配，我们想做的是：把UE性能优化，从“少数人能做”，变成“团队都能做”的标准能力。 原生级引擎适配 让数据第一次真正“对齐” 从“看数据”到“直接定位问题” 我们完成了UE 5.x全系列（含5.7）的原生适配，并打通了引擎底层数据链路。具体包括： 1. 函数级Timeline与Insights的100%对齐 函数名、调用层级、时间统计完全一致，这意味着：真机数据，可以直接用于定位问题，而不是“参考数据”，程序无需再在多个工具之间反复核对。 2. 引擎原生指标全量接入 新增5大类、数十条UE原生STAT指标，譬如覆盖了渲染流程中，从FDrawSceneCommand（RT）到RHIThreadExecute（RHI），每一层都有指标 + 函数堆栈，可以精确定位：到底卡在“哪一段渲染流程”。 另有，加载/GC/动画/物理/AI/UI，所有数据均来自UE原生采集通道，开发者看到的，就是引擎真实发生的。 物理模块 UI 模块 多线程核心指标（Game/Render/RHI）全面覆盖：支持多视角切换（总览/单帧/场景） 且支持独立线程分析、冰柱图 + 堆栈联动、万级节点自动过滤。可以直接定位到某一帧、某一线程、某一个函数。 性能优化第一次变成“团队能力” 这个版本中我们也支持了一系列对于日常调试需求来说非常友好的功能，譬如： 新增Direct Mode模式，支持游戏启动后，立即开始抓取性能数据。能够针对游戏启动后加载慢、内存增长快等特殊场景进行针对排查。 编译级开关可控，支持宏定义一键屏蔽 SDK，可在 Debug、Release 等不同编译环境中灵活控制 SDK 的启用与关闭，彻底避免了 SDK 对项目正常开发、编译与发布的影响。 集成流程简化，移除 Binaries 目录，降低了项目版本管理与团队协作的成本。 这次升级里，最具行业意义的一点，QA可以参与性能定位了： 过去：QA → 发现问题 → 程序分析 → 来回拉扯 现在：QA → 直接提供可定位数据 → 程序直接修 带来的本质变化是：性能优化，从“程序能力”，变成“团队协作能力”，并且覆盖研发全周期的性能管控，从SDK接入、功能测试、性能回归、长周期监控、一套工具全部覆盖，支持 Android / iOS；不只是“跑得快”，也关注“玩家体验”。 从2015年至今，UWA始终专注于性能优化领域。但这一次，我们更在意的是另一件事：能不能把“复杂能力”，变成“标准流程”，如果你正在做UE项目，并且遇到这些问题： 性能问题定位效率低 QA与程序反复沟通 长周期问题难复现 那这次Unreal版的GOT Online，就是为你准备的。我们做的，不只是工具升级，而是让性能优化这件事，第一次可以被“团队稳定复用”。 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。