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: 搞定了Adreno底层指标，顺便帮大家把“堆栈一键导出”安排上了
items: UE Toon渲染半影着色实现指南：纯色法与Ramp法详解
items: 230MB的AssetBundle包没有纹理网格，为何还会拖爆内存
items: Unreal LLM 内存：从底层透视“消失的内存”
items: 16G高端机反而比6G低端机更吃内存，差值究竟从哪来？
items: 5 月刊｜GPM 2.0 实现全场景可视化溯源、多维度数据解析与根因精准定位
items: Unity预计算辐照度全局光照PRTGI实践与拓展（上）
items: 5秒快速开玩：小游戏性能优化实战
items: 为什么GPU处理了36万，但显示只有4万
items: Unity小游戏优化简谱 | 吃透底层逻辑，告别掉帧与流失

搞定了Adreno底层指标，顺便帮大家把“堆栈一键导出”安排上了
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date: 2026-06-11T06:17:00+03:00
description: 最近这小半年，去各大厂转了一圈，大家聊得最多的就是怎么在现有的盘子里继续“抠”性能、提效率。 过去这两周，我们UWA研发团队其实就闷头干了两件事：一是去死磕底层的硬件指标，帮大家照亮之前的性能盲区；二是往宽了走，想尽办法去优化体验，帮大家省掉那些跨部门沟通时的“无效时间”。 今天借着GOT Online新版本的发布，和大家同步一下我们最新交出的答卷。建议顺手转给组里的程序、TA和QA同学看看，应该能帮大家省下不少时间。 1. 往深了挖 把GPU的黑盒稍微撬开了一点 做移动端优化的同学肯定有体会，查CPU问题还能看堆栈，但遇到一放全屏特效就掉帧的GPU瓶颈，很多时候只能靠经验“盲猜”。要不就是得花一上午去挂载各种复杂的硬件厂商测试工具，不仅费劲，有时候连上真机还会闪退。 这事儿挺折磨人的。所以这次，我们在SDK里硬啃了一块骨头：正式新增了对高通Adreno 8xx系列GPU Counter的数据采集。 这意味着什么呢？以后测试时，不用再去外挂各种繁重的Profiler工具了，跑完GOT Online，直接在UWA的报告里就能看到GPU最底层的频率、利用率、带宽这些硬指标。到底是顶点处理算多了，还是片元着色器压力太大，数据直接摊在台面上，一秒定乾坤。 顺带一提，引擎兼容我们也跟进了，Unity 2020及以上版本，现在全平台都支持准确的DrawCall和Triangle统计了。 2. 往宽了走 能不能让修Bug的沟通少点“火药味”？ 测出问题只是第一步，能顺畅地把问题流转到对应的同学手里修掉，才是真正的有效沟通。我们在这期版本里，重点解决几个高频的体验痛点： 堆栈终于能一键导出了（极度推荐试试）： 以前QA同学在线上报告里看到某个异常耗时，要把长长的函数调用链一层层点开截图，再贴到Jira里。程序员看了截图经常觉得没头没尾。 现在，线上看盘的函数堆栈支持一键导出离线文件。QA直接把文件当附件丢给研发，程序在本地打开，树状结构清清楚楚，是谁的模块耗了多少毫秒，一目了然，彻底终结“扯皮”；同时也可以直接发给开发团队内部的Agent，智能定位耗时瓶颈，告别手动排查，极大节省分析损耗。 全局函数搜索，不用大海捞针了： 面对多线程里乱如麻的耗时数据，找个特定的逻辑就像大海捞针。我们在Unity Overview里加了“全局函数搜索”功能。想看某个子线程到底阻塞在哪？敲个回车，直接定位。 大世界的“上帝视角”： 很多做大箱庭、大世界项目的团队反馈，几十个场景挨个看报告太累了。所以我们在场景性能表里加了个“总览”维度。整个项目的性能盘子怎么样、哪个地块不合格，一屏扫完，并且可以直接导出Excel，方便主程和制作人开评审会时直接贴进周报里。 3. 一些你可能用得上的顺手小优化 除了上面那些，我们在很多日常操作上也做了顺水推舟的优化： 1.更全面的默认配置：默认Overview模式的堆栈采集里，我们加上了CanvasRenderer.Synctransform调用次数，因为我们发现这个函数导致的UI卡顿在越来多的项目中表现突出。这个函数把RectTransform世界坐标/旋转/缩放同步到CanvasRenderer的渲染矩阵，为后续BuildBatch网格合批、UI顶点渲染做数据准备，是UI高耗时的高发元凶。 2.UE门槛再降低：虚幻引擎的指标向来让人头大，我们在UE显存快照页增加了详细的释义和获取条件指引，刚接触UE的新人也能看得懂。 3.找报告更方便：项目支持了文件夹分类，GOT Online的历史报告也支持打Tag（标签）分类了，再也不用在几百份报告里肉眼找数据了。 4.新增Unity 2023版本Overview模式中资源管理模块的采集统计。 5.新增SetUWAToolsIP接口，支持小游戏边测边传IP配置与上传Pipeline控制。 最后说两句： 工具的价值，不仅在于它能算得多快，更在于它能不能真的融入团队的日常流转中，帮大家准时下班。 我们深知，在项目期引入或者尝试一个新工具是有成本的。为了让大家能毫无负担地验证这波更新的疗效，我们特别开放了「两周GOT Online免费试用通道」，并且会提供专属的性能专家诊断名额。 不管你们现在卡在什么性能瓶颈上，联系我们的商务同学，UWA的技术专家会一对一陪着你们跑通测试，直击问题。 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。

UE Toon渲染半影着色实现指南：纯色法与Ramp法详解
type: item
date: 2026-06-11T05:02:00+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！ 一、前言 在动画或者卡通渲染存在一个很常见的效果，光源的边界染上一个饱和度较高的颜色，这个效果业内一般称作半影着色： 《吹响吧！上低音号》 《别当欧尼酱了》 《绝区零》 在HDRP中也有类似的效果： Unity里的实现非常简单，就是拿一个纯色来给半影染色： 除了Unity的这种实现方式，还有一种常见的实现方法是用阴影来采样Ramp： https://zhuanlan.zhihu.com/p/588991753 https://zhuanlan.zhihu.com/p/688482736 二、实现思路 2.1 纯色法 首先在光源组件上添加新的参数： LightComponent.h 接下来正常把这些参数传给Shader就行，半影颜色的计算直接抄HDRP： ToonLightCommon.ush 在光照计算的时候调用ComputeShadowColor： DeferredLightingCommon.ush 接下来就能看到效果了： 半影着色_1 效果还挺不错的，多光影也可以完美兼容： 不过，有一个尴尬的问题，从上面的视频效果图可以发现，主光的半影着色并没有作用在Toon角色上，这也正常，毕竟Toon角色的主光是在ToonLightPass里单独计算的。 按照正常的逻辑，我们应该把染过色的Shadow传给ToonLightPass，但是，这样需要再用3个通道来存储阴影，之前的ToonShadow已经满了，这样得新创建一张，有些浪费了。 所以我干脆还是把半影的参数传到ToonLightPass，然后在ToonLightPass自己去计算。 这样做还有个好处，如果觉得半影颜色在角色上有点太强了，很容易可以调节强度： 半影着色_2 2.2 Ramp法 同样的，在光源上添加新的参数： 传参方式和以往有所区别，如果把Ramp贴图放到FLightShaderParameters里的话会报错： SceneManagement.h 所以我把贴图放到FDeferredLightUniformStruct里，FToonLightUniformParameters也一样： LightRendering.h ToonLightPassRendering.h 采样贴图的时候由于不同Pass里Buffer的名字不一样，所以在Shader上添加宏来区分： LightRendering.cpp ToonLightPassRendering.h ToonLightCommon.ush 在材质编辑器里也使用相同的函数来计算半影： 看看效果： 三、参考和链接 3.1 链接 本文的修改都上传GitHub了，对应下图的提交记录： https://github.com/Yu-ki016/UnrealEngine/tree/YK_Engine 示例工程： https://github.com/Yu-ki016/YKEngineExampleProject 3.2 参考 [1] Unity URP 8Cascade+PCF/PCSS 阴影+Compute Shader屏幕空间shadowmap+阴影渐变 [2] 图形引擎实战：8级风格化级联阴影 这是侑虎科技第1990篇文章，感谢作者Yu-ki016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/yu-ki-016 再次感谢Yu-ki016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）

230MB的AssetBundle包没有纹理网格，为何还会拖爆内存
type: item
date: 2026-06-09T05:42:00+03:00
description: 1）AssetBundle粒度过粗导致Remapper占用上升 2）CPU发热问题优化 这是第479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：我们在UWA GOT Online报告里发现，PSS内存会在某些场景出现明显暴涨，通过Memory Profiler定位到Remapper占用很高。想咨询一下，是不是AssetBundle包分得太细导致的？ A：方向正好相反 —— 问题不是包分得太细，而是打得太粗了。 通过PSS走势图结合资源列表的生命周期，很快就能定位到导致内存暴涨的源头：资源列表里一个关键AssetBundle —— defaultpackage_share_assets_art_prefab_scenes.bundle。只要它被加载，内存就会出现明显暴涨。 进一步查看AssetBundle检测报告，就会发现异常信号：Bundle本体大小达到232MB，但包内并不包含大量纹理、网格等典型大体积资源；同时在Resource模式下，AssetBundle资源类的内存占用就有22MB，一个没有主流资源的包，本体却超过200MB，本身就说明包内资源组织有问题，也侧面印证了Memory Profiler里看到的Remapper高占用。 基于以上信息，建议重点排查该Bundle的打包结构，主要确认三件事：是不是把多个场景打进了同一个Bundle、是不是包含了大量当前场景实际用不到的资源、是不是公共资源归属不合理导致依赖聚合。从以往项目经验看，如果只保留当前实际需要的那一个场景，内存占用通常不会出现这种量级的上涨。 为什么“包打得太粗”会同时拉高Remapper和PSS？ 当多个场景被打进同一个AssetBundle时，即使当前只使用其中一个场景，Bundle中大量其他资源及其依赖关系仍会被加载到内存。与此同时，Bundle内对象数量和依赖关系增加，Unity维护对象映射和资源引用关系所需的数据结构也会随之膨胀，Remapper占用因此显著推高。部分资源在实际被访问后，还会继续贡献PSS。 所以经常会看到Remapper和PSS同时上涨，但两者并不完全等价。Remapper反映的是Unity内部对象映射和引用关系的开销，PSS反映的则是进程实际占用的物理内存，是同一问题在不同维度上的表现。 优化建议 控制AssetBundle粒度 场景类资源尽量保证一个场景对应一个Bundle，避免一次加载就引入大量无关资源和依赖关系。 用UWA AssetBundle检测工具排查结构 重点关注三类高风险Bundle：本体异常大的、依赖节点过于集中的和引用关系特别复杂的场景资源包。通过资源依赖路径通常可以快速定位问题。实际项目中，这类异常大的Bundle往往对应几种典型情况：如多个场景混打、公共资源归属不合理、场景资源与共享资源耦合过深、资源依赖链过长等，都是上线前性能验收阶段值得关注的检查项。 实战案例 Q：项目针对功耗问题已经做了多轮优化，目前GPU压力和带宽问题得到了明显控制，GPU温度也相应下降。但CPU侧温度问题仍然突出，请问后续应如何优化CPU发热问题？ A：从GOT Online报告中的温度曲线来看，当前设备发热主要由CPU侧贡献，其中部分区段温度有所回落。降频虽然降低了功耗，但同时也会降低处理器执行效率，导致相同工作量需要更长时间完成，因此需要重点关注。CPU发热优化的核心目标仍然是降低CPU压力，可以从以下三个方向入手。 一、逻辑代码层 优先排查LuaBehaviourUpdater.Update、LuaBehaviourUpdater.LateUpdate以及协程中的尖刺耗时，这类节点经常出现数十甚至数百毫秒的单帧开销，多数与资源加载和实例化等操作相关。另外在报告中发现，战斗场景下，LuaBehaviourUpdater.Update往往还会存在持续性的逻辑开销。从堆栈上观察到大量耗时集中在C#层，建议在关键业务节点增加PushSample/PopSample打点，以进一步定位真实热点函数。 二、物理模块 如果项目当前并未使用刚体模拟，仅依赖Raycast等物理查询功能，则可以考虑进一步优化Physics模块。 关闭自动物理模拟 将Physics的SimulationMode设置为Script，仅在需要时主动执行物理模拟，从而避免每帧固定产生的物理步进开销。 谨慎使用Au…

Unreal LLM 内存：从底层透视“消失的内存”
type: item
date: 2026-06-03T05:44:00+03:00
description: 在当前的移动游戏市场，开放世界、高写实画质已成为头部产品的标配。随之而来的是虚幻引擎在资源管理上的巨大压力，而中端机型（尤其为iOS平台）通常只有4-6GB的可用内存，引擎层、渲染层、逻辑层以及复杂的资源堆积，使得OOM（Out of Memory）成为了悬在开发者头上的达摩克利斯之剑。 传统的性能分析手段往往面临“数据孤岛”并存在明显短板：Stat Memory过于宏观、颗粒度粗；MemReport生成慢、输出量大，无法捕捉瞬时内存尖峰；驱动层显存分配更是完全黑盒。 今天，UWA正式发布内存分析功能升级，从引擎层到驱动层，打造了一套覆盖LLM内存明细、RHI显存穿透与Vulkan驱动层盲区的全链路分析方案，让内存优化从“盲猜”变成“可量化、可定位、可落地”的确定性工作。 —— 从此，没有“看不见的内存”。 1. LLM（Low Level Memory Tracker） 可视化赋能 虚幻引擎在4.18之后引入了LLM，这本是一个极强的底层追踪工具，但由于其原始输出是枯燥的统计数值，大部分团队仅将其用于基础的模块占比查看。我们对LLM数据进行了深度可视化封装，让开发者告别“对着日志大海捞针”的低效优化： 在UWA报告的系统层面，通过PSS/进程内存曲线实时监控整机内存、Swap与显存占用，直观捕捉内存泄漏、瞬时尖峰与系统内存吃紧风险，快速判断项目整体内存健康度。 报告既展示总内存变化趋势，也拆分出已追踪、未追踪内存明细，同时按平台、图形、堆内存等模块拆解占⽐，定位“⿊盒内存”与资源级占⽤问题。 在LLM内存细分模块中，我们将STAT_AsyncLoadingLLM、STAT_EnginePreInitLLM、STAT_UILLM等核心模块的内存数据，转化为直观的趋势曲线，完整记录整个运行周期内的内存峰值、变化节点与场景对应关系，一眼识别内存泄漏与瞬时尖峰。 2. Vulkan驱动层盲区破解 在Android平台上，Vulkan驱动层的内存分配策略，是性能不稳定的重要根源。UWA针对Vulkan进行了专项优化，能够精准捕捉VkDeviceMemory的分配行为。 同时，UWA深入RHI底层接口，对于定位“纹理残留”尤为关键。很多时候CPU侧对象已释放，但因资源引用链未断、RHI延迟释放或驱动层缓存机制，显存并未真正回收。UWA能够通过这种双端对比，直接指出那些“逻辑上已释放但物理上仍占位”的资源泄露点。 报告罗列详细的RHI资源，RenderTargetPool中的对象及其具体属性，清楚了解显存的占用情况。 3. 从宏观到微观 构建UE内存优化的“确定性闭环” 本次升级的三大模块并非孤立存在，而是形成了一套完整的优化闭环： 先通过LLM模块趋势，快速锁定内存大户与异常波动节点； 再通过Vulkan驱动层分析，解决平台特有的盲区与碎片问题。 最后通过RHI显存下钻，定位显存泄漏与冗余资源。 从宏观内存大盘到微观资源明细，从引擎层到驱动层，UWA打破传统工具的数据壁垒，把过去靠经验、靠运气的内存优化，变成可量化、可定位、可落地的确定性工作。 我们深知：性能优化不应是上线前的“救火”，而应是研发全周期的“防火”。让每一分内存都花在刀刃上，让每一次上线都充满底气。 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。

16G高端机反而比6G低端机更吃内存，差值究竟从哪来？
type: item
date: 2026-06-02T05:05:00+03:00
description: 1）同一个包，高端机为什么反而更吃内存？ 2）iOS内存预算与优化策略 这是第478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：我们用UWA GOT Online跑兼容性测试时发现一个反直觉的现象 —— 同一个包在16G机型上PSS Total比6G机型还高几十兆，Reserved Total两边一致，差异全在“其它”里。这“其它”是什么？ A：这不是测试误差，原因在于PSS Total的统计方式。PSS（Proportional Set Size）会将共享库按进程数进行均摊，不同设备由于系统服务、驱动模块以及ROM组件差异，导致共享库占用规模不同。因此，即使运行同一个游戏包，不同机型的PSS Total也可能出现数十MB甚至更大的差异。通常高端机系统层更复杂（高版本Framework、厂商定制更多、图形栈更重、预装服务多），加载的共享库种类和体积往往更大，分摊到游戏进程的份额自然也更多 —— 这就是为什么同一个包跑在高端机上PSS Total反而更高。这部分开销引擎层看不到，体现在PSS Total比Reserved Total多出来的差值里。 那么报告里引擎层的“其它”是什么？ 它与PSS多出来的部分不同 —— “其它”是Reserved内部未单独归类的资源，主要包括： 内存碎片预留 Scene Object（GameObject/Transform/ MonoBehaviour） 序列化文件 Cubemap等未统计资源 因此，同一个包在16G机型上比6G机型高出几十兆是正常现象，与包体无关。 内存分析建议： PSS Total反映系统整体压力，但其绝对值可能因共享库均摊而被“垫高”，跨机型横向对比容易误判； Reserved Total衡量引擎可控资源； 如果PSS Total与Reserved Total差值持续扩大，说明引擎层未统计的内存（例如Native Heap、图形驱动缓存、第三方SDK占用或文件映射内存）在增长，需要结合系统工具进一步排查。 实战案例 Q：我们目前使用GOT Online测了Android版本，Android系统上3G左右的内存峰值并没有触发大量闪退。后续要上iOS系统，有什么有优化策略吗？ A：优化思路基本通用，但iOS的内存压力通常更大。 为什么差异明显？ 当前主流Android版本的中高端机型普遍在8GB以上内存，3GB左右的内存峰值在多数设备上通常仍有一定安全余量，不一定会直接引发闪退； iOS虽然近几代iPhone也普遍在8GB内存，但由于系统采用严格内存管理机制，单个应用可使用的内存预算受系统控制。超过预算可能触发Jetsam机制被系统终止，闪退阈值通常低于3GB，而且触发时机精准。 很多项目反馈一致：Android闪退率低，但切换到iOS平台后，内存闪退问题集中暴露。因此iOS最好提前规划，避免上线再补救。 iOS优化策略： 缓存放得更保守 iOS CPU性能较强，可以接受更频繁的加载与释放。与其长期驻留资源，不如多做几次加载，把峰值压下去。 打包时开启Increase Memory Limit 对于iOS 15/16及以上系统设备，可评估开启Xcode的Increase Memory Limit，允许应用申请更高内存预算，在部分设备上可降低Jetsam闪退。但实际提升因设备型号和系统版本而异，需要真机验证。 复用Android优化成果 针对Android做的系统层优化（Shader、AB缓存、Native占用等）在iOS同样有效，无需重复实现。仅少数使用不同插件的情况需要单独处理。 建立低内存机型测试标准 开发阶段以3GB~4GB预算作为压测目标，而不是依赖高端测试机数据。可更早发现资源常驻、加载峰值和缓存策略问题，避免上线后集中爆发。 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。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.co…

5 月刊｜GPM 2.0 实现全场景可视化溯源、多维度数据解析与根因精准定位
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date: 2026-06-01T05:06:00+03:00
description: 手游性能研发在长期迭代中，几乎都会遇到各类难以根治的疑难问题：玩家偶现闪退、卡顿，但线上日志无法还原真实场景；内存异常波动，难以区分系统占用与项目内存泄漏；iOS端故障频发，却缺少直观画面佐证；玩家反馈体验不佳，无法精准判别是操作逻辑问题还是性能瓶颈所致。 此前，UWA GPM 2.0已凭借全域性能采样、线上实时监测、异常数据统计能力，助力众多游戏团队实现性能常态化管控。如今，GPM 2.0重磅升级，新增iOS平台截帧、PSS内存细粒度解析、深度崩溃等问题分析、玩家点击事件追踪、卡顿分析汇总等五大核心能力，完成从单纯「数据监测」到「场景溯源+根因定位」的跨越式升级，彻底告别性能问题盲猜式排查。 01 iOS平台截帧 此前GPM 2.0已实现安卓、鸿蒙、PC平台的全场景线上溯源，依托实时截帧能力快速还原卡顿、崩溃等异常现场，让性能与画面问题有据可查。 本次更新，GPM 2.0针对性补齐手游核心营收阵地iOS平台核心需求，上线无损实时截帧功能，在不损耗帧率、不增加设备功耗的前提下，精准捕捉UI错乱、黑屏白屏、场景加载异常、贴图错误等异常瞬间画面。 GPM 2.0异常Session报告示意图（含iOS平台截帧） 结合平台原有时序数据记录能力，实现性能数据与真实画面双向联动对照，一眼锁定iOS端画面异常、适配故障与突发问题。同时，该能力支撑玩家行为深度洞察，打破iOS端“只看数据、无场景分析”的局限，可结合画面对照玩家实操状态，精准判别问题源于设备性能、版本适配还是玩家特殊操作，让iOS端性能优化与玩家体验打磨双向落地。 02 内存数据详细拆解 GPM 2.0可有效监测游戏整体内存波动、峰值与异常抖动，帮助团队快速发现内存超标、运行不稳等基础问题。但面对内存持续走高、场景退出不回落等现象，研发难以定位根源，无法区分问题来自程序占用、系统共享内存、堆栈冗余或资源堆积。诸多内存泄漏、资源未释放、常驻内存冗余等隐性隐患，需要耗费大量人力逐一排查，优化效率极低。 本次更新，GPM 2.0完成了内存监测全方位升级，告别粗放式统计，新增十大细分内存类型精细化监测，涵盖Total、VSS、RSS、swap、Java Heap、Native Heap、Code、Stack、Private Other和System全维度数据。 展示详细内存分配 依托时序曲线与场景串联核心能力，研发可直观查看各类内存的实时占用、波动变化及场景联动数据，精准锁定堆内存溢出、代码段冗余、堆栈占用过高等具体问题，让内存优化摆脱经验猜测，每一次调优都有精准数据支撑，高效攻克各类内存顽疾。 03 问题分析集中度聚合 由于线上崩溃分散在不同机型、系统、版本与渠道，人工梳理集中度和问题趋势，难以适配高效的迭代排查需求。为此，GPM 2.0进行了全面优化，平台可自动聚合多维度崩溃/ANR/错误日志数据，直观展示故障在各机型、系统、版本、渠道的分布情况，无需手动整理，快速锁定问题爆发范围。同时全新上线智能标签体系，以崩溃上报功能为例，可以自动为崩事件分类打标，区分新增崩溃、启动崩溃、问题优化/恶化等状态，助力研发快速筛选风险、定位高频故障。 此外，平台前置展示崩溃修复优先级、判定依据及受影响玩家榜单，基于崩溃类型、上报趋势、影响范围自动完成P0–P3分级，清晰标注判定逻辑，高频受害账号与故障样本清晰可查。整套体系将人工统计、分类、研判的工作自动化，省去报表整理、优先级核对等冗余环节，让研发聚焦问题修复，大幅提升崩溃治理效率。 04 玩家点击事件追踪 以往GPM 2.0可精准监控帧率波动、卡顿耗时等全局性能数据，清晰还原游戏整体性能表现，但性能数据无法对应玩家实际操作行为。玩家反馈的操作延迟、点击无响应、技能卡顿、UI交互失灵等核心体验问题，对于研发来说也至关重要。 GPM 2.0新增玩家操作全轨迹追踪能力，彻底打通性能数据与用户体验的壁垒，完整记录UI点击、屏幕滑动、技能释放、场景交互等全部操作行为，实现玩家轨迹、性能时序、异常截图三者精准绑定。 当出现体验故障时，可直接定位对应操作与交互动作，终结交互卡顿、操作延迟的“玄学排查”，让游戏体验优化精准落地、有据可依。 05 多维聚合定位高频卡顿 本次GPM 2.0全新上线卡顿分析功能，彻底解决测试与线上环境脱节、数据碎片化的排查难题。平台可自动收拢、整合所有报告中的卡顿帧堆栈核心信息，告别人工汇总梳理的低效模式。 同时系统主动从版本、游玩场景、设备机型、GPU型号等多核心维度，智能计算线上卡顿数据集中度，可视化呈现真实玩家场景下的卡顿高发区间与共性特征，精准捕捉测试环境遗漏的各类隐性故障。 研发无需逐一筛查海量数据，就能直观掌握玩家在哪些游戏场景、哪些操作流程、哪类设备环境下最容易出现卡顿问题，快速区分是场景资源加载、机型适配、GPU性能…

Unity预计算辐照度全局光照PRTGI实践与拓展（上）
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date: 2026-05-27T05:02:00+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！ 在知乎平台上，最早由网易根据育碧在GDC上分享的《Global Illumination in Tom Clancy's The Division》提出了实时PRTGI（预计算辐射度全局光照）技术的实现思路。随后，AKG4e3提供了示例工程，其内容涵盖从理论到实践的PRTGI实现过程（参见《预计算辐照度全局光照（PRTGI）从理论到实战》）。方木君则在《Unity 移动端可用实时GI方案细节补充》中，对局部光源（Local Light）的重光照（Relight）及优化方案进行了扩展。 本文内容基于上述项目的Fork版本，在学习过程中进行了进一步完善与扩展。部分修改已记录于本人的Fork仓库（AkiKurisu/UnityPRTGI）中。但由于后续开发需要在Forward渲染路径下进行，相关修改已集成至其他项目，该Fork版本已停止维护。 后续还将结合其他在URP下实现的相关Feature进行整理与开源，敬请期待。 流程概述 先总结一下《预计算辐照度全局光照（PRTGI）从理论到实战》的项目中的流程，方便后续对比： 离线烘焙生成Surfel（总计512*Probe） 按Probe顺序存储Surfel 运行时Probe拿到对应的512个Surfel Relight所有Probe 烘焙提速 原作者使用Camera.RenderToCubemap来抓取Cubemap，这个函数在GPU上的开销实际不大，手动渲染每一个面的成本并没有减少，但可以考虑改成使用另一个拓展方法，来在构建RenderList的时候忽略非静态物体： public static bool RenderToCubemap( this Camera camera, Texture target, int faceMask, StaticEditorFlags culledFlags); 通过不同场景的性能测试，烘焙这里更拖延速度的是CPU侧设置Material Shader的开销，由于需要分别设置Shader来采样Position、Albedo、Normal数据，实际开销约等于 次Shader设置，时间复杂度为 所以优化方式就是使用一个Shader，烘焙时只需要设置一次，每个Probe烘焙时通过切换Keyword来抓取所需数据。 #pragma multi_compile _ _GBUFFER_WORLDPOS _GBUFFER_NORMAL float4 frag (v2f i) : SV_Target { #if defined(_GBUFFER_WORLDPOS) // Output world position return float4(i.worldPos, 1.0); #elif defined(_GBUFFER_NORMAL) // Output world space normal return float4(i.normal, 1.0); #else // Default output albedo half4 albedo = SAMPLE_TEXTURE2D(_MainTex, sampler_MainTex, i.uv) * _Color; return albedo; #endif } private static void SetGlobalGBufferCaptureMode(GBufferCaptureMode captureMode) { // Enable the specific keyword based on capture mode switch (captureMode) { case GBufferCaptureMode.WorldPosition: Shader.EnableKeyword("_GBUFFER_WORLDPOS"); Shader.DisableKeyword("_GBUFFER_NORMAL"); break; case GBufferCaptureMode.Normal: Shader.DisableKeyword("_GBUFFER_WORLDPOS"); Shader.EnableKeyword("_GBUFFER_NORMAL"); break; case GBufferCaptureMode.Albedo: Shader.DisableKeyword("_GBUFFER_WORLDPOS"); Shader.DisableKeyword("_GBUFFER_NORMAL"); break; } } // 对于每个Probe执行下面的代码 SetGlobal…

5秒快速开玩：小游戏性能优化实战
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date: 2026-05-26T05:20:00+03:00
description: 1）首启耗时过长？三大环节快速定位瓶颈 2）UI粒子卡顿？机型分级适配优化方案 这是第477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：目前我们项目首次启动耗时在20多秒，首启体验较差，但二次启动速度就正常很多。我们知道其中一部分耗时来自资源下载，现在希望把首次启动时长压缩到10秒以内，想请教一下小游戏启动耗时主要受哪些因素影响？具体应该从哪些方面着手优化？ A：小游戏首次启动耗时主要分为三大核心环节：首包资源下载、WASM代码下载与编译，以及引擎和首场景初始化。找准具体耗时阶段后，才能更有针对性地进行优化。 1. 首包下载阶段 启动速度与首包体积密切相关，可借助资源分析工具搭配分包策略，清理包内闲置冗余素材。不同小游戏平台首包限制标准存在差异，行业内通常建议将首包体积控制在5MB以内，以此缩减下载耗时，提升启动成功率。 2. WASM代码阶段 尽量精简WASM代码包体积，可以使用代码分包插件，启动时只需加载主包，后续再延迟加载子包，可大幅降低下载与编译耗时；不过需要注意在Develop中不支持分包，如果已经分包建议以Release测试为准；还可以勾选“Strip Engine Code”并尽可能提高裁剪等级、清理项目中的无用模块或第三方插件以降低代码量。 3. 引擎初始化阶段 可以借助平台性能调试工具定位主线程阻塞点，优化首场景加载逻辑，遵循“先出画面、后补内容”的原则，将非核心资源和次要逻辑延后异步加载，从而有效缩短用户可感知的白屏时间。 针对以上问题，可借助UWA GOT Online输出小游戏性能报告，拆解启动全流程各阶段耗时明细，从而快速定位首启缓慢的根本原因。 实战案例 Q1：除了启动速度问题，我们还存在UI粒子特效的性能难题。不仅小游戏端存在这类问题，移动端APP同样也会受到影响。目前美术团队在使用专门的UI粒子管理工具，工具会在每帧执行粒子模拟与刷新逻辑，一旦场景内UI粒子数量增多，整体性能开销就会明显上涨。如果单纯删减粒子效果，美术团队又会觉得画面表现达不到预期，想问问有没有比较合适的平衡方案？ A：想要平衡粒子特效的视觉效果与设备性能，不能单纯依赖删减特效，更推荐采用轻量化优化思路。 在制作UI粒子时，建议优先使用简单面片粒子（Quad粒子），尽量避免使用Mesh粒子或复杂模型粒子，从源头降低渲染压力。同时需要合理控制粒子整体数量，减少多层级嵌套的粒子子系统。 高消耗复杂特效可酌情替换为序列帧动画，以更低的运算成本还原接近的视觉效果；但序列帧动画通常会带来更高的显存与内存占用，大批量使用时，低端设备容易出现卡顿甚至崩溃问题，因此需要合理控制替换规模。 Q2：这个思路我们之前也尝试过，但实际落地时还是会比较纠结。粒子效果一旦精简，美术团队通常会觉得画面表现下降明显；但如果完全保留，在部分中低端机型上又很容易出现掉帧。像这种UI特效，实际项目里一般会怎么做平衡？ A：确实如此，这也是小游戏开发中非常常见的情况。 相较于“一刀切”地关闭特效，更合理的方案其实是做机型分级适配。高端设备保留完整粒子效果；中端设备适当降低粒子数量、刷新频率与发射规模；低端设备则简化或关闭部分非核心UI粒子特效。 通过按照设备性能进行差异化配置，既能够尽可能保留美术设计效果，也能有效控制整机性能开销，在画面表现与运行流畅度之间取得平衡。 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。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

为什么GPU处理了36万，但显示只有4万
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date: 2026-05-19T05:07:00+03:00
description: 1）为什么Mesh合得越大，GPU压力反而更大 2）Bloom和DOF，到底有多吃GPU 这是第476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：我们发现GPU端顶点处理开销很高，想咨询下是什么原因导致的，以及有什么解决方案？从UWA GOT Online报告中可以看到，大地图场景总三角面约36万个，而当前帧有效显示区域对应的三角面规模仅约4万个。 A：这是典型的大范围Mesh合并导致CPU侧裁剪粒度下降的问题。 将大量空间跨度较大的小网格合并为单个超大Mesh后，Unity在CPU侧进行可见性裁剪时，会以整个Renderer的包围盒作为判断单位。只要该包围盒与摄像机视野发生相交，整份Mesh数据就可能继续进入GPU处理流程。 项目中已经存在比较明显的超大Mesh问题。从报告中的Mesh资源详情可以看到，某Mesh资源占用达到11MB，包含约21万顶点。结合场景分布情况来看，大概率存在跨区域的大范围Mesh合并行为。 这种粗暴合并方式，会显著降低CPU侧裁剪效果。即便屏幕内仅显示其中很小一部分区域，大量原本不需要参与当前帧渲染的数据，依然可能进入GPU前端处理阶段。 虽然现代GPU具备硬件级裁剪能力，部分不可见三角形会在后续阶段被剔除，但额外的：顶点处理开销、管线调度开销和数据传输开销已经产生，最终导致GPU压力和带宽升高。 解决方案 不建议手动将大量跨区域物件直接拼接为单个超大Mesh。 相比人工大范围Mesh合并，更推荐优先使用Unity原生的官方机制，例如： Static Batching（静态合批） GPU Instancing（GPU实例化） SRP Batcher 进行合批时，需要重点控制空间局部性，避免将跨区域、跨可视范围的大量物件直接合并为同一个Renderer。 更合理的做法是：保留适当的网格拆分粒度，让引擎能够正常进行CPU侧裁剪。这样可以在CPU阶段提前剔除不可见物体，从而减少无效数据提交与GPU管线压力。 需要注意的是： 降低DrawCall，并不一定等于GPU性能提升。如果盲目追求远距离合批，导致包围盒范围过大，反而会削弱CPU侧裁剪效果，让大量原本不可见的数据持续进入GPU管线。 最终出现： DrawCall降了，但GPU压力反而更大了。 实战案例 Q：Bloom、DOF后处理功耗高、GPU性能压力大，该如何优化？同时画质分级该如何配置？ A：报告信息显示如下： Bloom优化 Bloom的性能开销，主要来源于高分辨率渲染纹理的多级下采样与上采样流程。 从当前报告来看，1920×958的高画质渲染分辨率配置合理，建议将Bloom下采样倍率从1/2调整为1/4。 在场景高亮元素较少、画面细节可接受的前提下，优先改用1/4倍率下采样，能减少高分辨率渲染纹理的读写与缓存开销，显著降低显存带宽压力。 修改后可对照GOT Online报告功耗曲线与真机画面表现，在保证画面效果基本稳定的前提下选用更低的下采样倍率。 DOF优化 景深DOF对GPU算力与显存带宽消耗极高，优化原则如下： 先确认业务是否必须开启，若视觉效果提升有限，可直接关闭； 优先选用Gaussian DOF，避免使用Bokeh DOF，后者性能开销远高于前者； 中低画质档位机型建议直接禁用DOF； 避免使用DOF模拟画面边缘压暗效果，可改用URP原生的Vignette（暗角）后处理，性能开销更低。 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。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

Unity小游戏优化简谱 | 吃透底层逻辑，告别掉帧与流失
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date: 2026-05-14T10:41:00+03:00
description: 做Unity小游戏的开发者，大概都遇到过这样的困境：明明在编辑器里跑得好好的，打包成WebGL上线后，却出现掉帧、发热、启动慢、甚至闪退的问题。用户一卡就流失，好不容易拉来的流量也留不住。这篇文章，就从小游戏的底层原理讲起，帮你一步步定位性能瓶颈，把这些“隐形杀手”逐个击破。 1. 前言 本章从“什么是小游戏”出发，简要介绍小游戏的概念、适用范围与开发原理，并梳理Unity小游戏性能优化的必要性及问题定位的基本思路，为后续各章节的深入讨论提供背景框架。 1.1 什么是小游戏 “小游戏”是一个较为宽泛的概念。广义上，它通常指轻量、上手快、适合碎片化时间游玩的游戏；而对开发者而言，它更多是指依托于特定平台运行的游戏应用。例如微信在2017年推出的爆款小游戏“跳一跳”，无需额外安装，直接在微信内即可游玩。如今，微信、抖音、快手、QQ、支付宝等多个平台都提供了小游戏入口，品类也日益丰富。 这类基于常用平台的小游戏往往无需下载、安装或卸载，即点即玩，体验更轻便。除即时体验外，小游戏还能借助平台的账号体系、好友关系等能力，具备较强的社交属性，例如排行榜与邀请等功能。相较于APP手游，小游戏在类型上更偏轻松休闲，但也不乏玩法更复杂的重度产品。近年来，不少APP游戏也移植了小游戏版本，借助平台流量实现快速获量与更高的用户留存。 1.2 适用范围 本文主要针对Unity WebGL转微信小游戏（下文简称微小）的性能优化场景，文中的经验数据、工具链说明和优化建议大多基于此方案。部分结论（如性能差异倍数、内存阈值、WASM编译内存估算等）不一定适用于Cocos/Laya/Godot等其他引擎，也不一定适用于抖音、快手等非微信平台。读者在参考时请结合自身项目的引擎、宿主平台和运行环境具体分析。 1.3 小游戏的开发原理 各类小游戏平台通常面向多样化的开发需求，支持开发者使用不同的游戏引擎或技术方案进行开发，常见包括Unity、Cocos、Godot、Laya等。小游戏平台并不直接绑定具体的游戏引擎，而是以引擎构建的产物作为接入与运行的基础。各引擎均有对小游戏的适配与支持，能输出合适的产物在小游戏环境中运行，具体适配原理可参考对应引擎的官方文档，此处不再展开。当前简谱主要针对使用Unity引擎开发并转换的小游戏项目。 以上常见的游戏引擎可分为两类：基于JavaScript/TypeScript的HTML5游戏引擎，以及原生目标的游戏引擎，Unity属于后者。两种类型的适配方式有所不同。对于Unity项目而言，适配方式基于WebAssembly技术，将游戏代码导出为WASM代码，通过胶水层代码运行在浏览器环境中。这种方式的优势在于保持原有引擎工具链和技术栈不变，开发者无需重写游戏核心逻辑，通过转换工具即可完成小游戏适配。 1.4 为什么要关注Unity小游戏的性能 玩家遇到掉帧、卡顿、发热、闪退等性能问题时，无论游戏美术是否精良、玩法是否有趣，体验都会直接变差，黏性随之下降。小游戏易上手、节奏快，遭遇性能问题后玩家流失会更快。 此外，相比于APP，小游戏即开即用的特点使玩家对启动耗时更加敏感 —— 从点开到进入正式场景的时间过长，用户流失的可能性就会越大。 从技术角度来看，Unity小游戏以WebAssembly（WASM）+ WebGL为核心技术方案，运行性能会极大影响可承载的游戏内容玩法。开发者需要关注不同技术栈带来的性能差异，以及不同系统平台（Android、iOS、Windows PC）之间的性能差异。 1.4.1 Unity WebGL与APP的运行性能差异 CPU性能差异： Unity WebGL以WASM虚拟机的形式运行在类浏览器环境中，CPU算力受限于虚拟机的执行效率。 在多数小游戏运行环境和Unity WebGL转小游戏方案中，常规C# 多线程/Job多线程能力受限，不能按原生APP的线程模型使用，导致AI、动画、渲染等模块无法获得多线程加速。新版Unity Web平台已提供WebAssembly threads支持入口，但标准C# 多线程仍有限制，且依赖浏览器/宿主对SharedArrayBuffer等能力的支持。 这是导致Unity WebGL与APP存在性能差距的最主要因素。作为常见经验值/保守预算，Unity WebGL通常约为APP手游性能的1/3，开发者应特别关注CPU侧的性能瓶颈。但需明确，不同机型、Unity版本、是否开启iOS高性能模式、业务瓶颈在CPU还是GPU，都会显著影响这一比例。 GPU性能差异： Unity以WebGL API进行渲染，其中WebGL 1.0相当于OpenGL ES 2.0，WebGL 2.0相当于OpenGL ES 3.0。 WebGL在原生渲染API之上封装存在少量开销，但基本渲染能力与原…