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Gears 实测室：第七期・如何全面评估轻量游戏的性能表现
《All in Hole》以其简单的玩法风靡全球。游戏中，各种形状、重量、材质的物体以非常真实的方式滚动、碰撞、堆积，然后被吸入黑洞，为玩家带来了破坏的纯粹快感。然而，在这流畅体验的背后，正是一场关乎性能的无声博弈。 那么，如何在不触碰代码的情况下，精准诊断一款已上线游戏的性能健康状况？UWA Gears，正是一款能在真实玩家环境中完成深度“性能体检”的专业工具。 本文将以《All in Hole》为案例，带您亲历Gears如何抽丝剥茧，定位性能瓶颈，并提供可信赖的优化方向。 工具声明 UWA Gears的性能数据采集与评测，旨在展示工具功能并为研发团队提供优化参考。相关数据结论并不构成对游戏品质的整体评价。 测试环境 为了更直观地展示的真实体验，我们选择了中低端机型OPPO R17作为测试设备。在这类设备上，任何性能问题都会被放大，也让优化效果更加显著。 性能分析 UWA Gears从CPU、GPU、内存、硬件这四个维度对游戏性能进行全面评估，帮助开发者迅速掌握项目健康状况，明确优化路径。 CPU：卡顿溯源，帧率波动一目了然 Gears通过FPS与FrameTime曲线，精准捕捉到两类典型卡顿场景。 1. 场景切换的“漫长等待” 当玩家通关返回主界面时，Gears记录到多次长达2.5秒的FrameTime峰值。尽管有加载动画作为缓冲，但如此漫长的等待依然存在玩家流失的风险。 Gears建议：可采用资源分帧加载，分散负载，提升场景切换的流畅度。 2. 高光时刻的“掉帧打击” 放大Gears曲线到FPS波动最明显的区段，在物体最多、玩法最“爽”的关卡，FrameTime持续超过40ms，帧率暴跌至16帧，严重影响了玩家的核心体验。 Gears精准地将卡顿时间点与游戏截图关联，直观显示画面中物体数量与逻辑复杂度，让问题无所遁形。 GPU：看不见的渲染压力 1. 持续的高负载 Gears显示GPU负载持续高位运行，逼近芯片极限。这不仅导致帧率不稳，更是设备发热发烫的直接元凶。后续可以结合Gears获取的其他GPU参数，对GPU压力进行更进一步的分析和定位。 2. 平静水面下的性能暗流 在部分视觉简单的关卡中，GPU Bandwidth却达到了至4GB/s。这类“看不见的性能陷阱”，不容易通过常规测试发现，却真实影响着设备续航与稳定性。 内存与硬件： 全面的健康监测 内存占用平稳，总量维持在1.24GB左右，属合理范围，暂无风险。 温度持续攀升， CPU/GPU存在发热降频风险，需结合上文中CPU和GPU的分析进行优化。 游戏运行约15分钟后出现掉电加速，通过Gears的功率曲线，可以排除游戏本身责任，推断可能与设备电池健康度有关，体现出其在复杂问题中的定位能力。 Gears的核心价值：让性能优化回归科学与高效 通过本次对《All in Hole》的全面性能评估，UWA Gears展现出其在无需代码入侵的情况下的独特价值： 精准定位性能瓶颈，如CPU卡顿来源、GPU异常负载； 提供具体优化建议，如资源加载策略、渲染负载优化； 全面监控硬件状态，预警发热、耗电等潜在风险。 UWA Gears让性能优化不再是“玄学”，而是成为清晰、可控、可回溯的开发流程一环。无论是上线前的性能摸底，还是线上问题的快速定位，它都是游戏开发团队不可或缺的专业工具。 数据说明：本文数据基于《All in Hole》公开版本，测试环境为实验室可控条件，结果仅反映单台设备在测试场景下的性能表现，仅供游戏研发团队优化参考。 无论您的团队需要优化跨设备流畅度，还是细化场景级性能表现，UWA Gears都能提供“数据驱动”的优化依据，免费使用门槛低，助力轻量游戏在全平台实现“体验均衡”。 若您希望针对自家游戏进行类似性能测试，或了解UWA Gears的更多功能细节，可点击阅读原文获得产品下载链接与使用指南。 更多讨论可以前往UWA社区：https://answer.uwa4d.com；或者联系UWA微信号：17502188376；QQ群：793972859。 相关推荐 《UWA Gears 全攻略：从功能到应用场景，助你高效优化游戏性能》
Gears 实测室：第六期・《黑色沙漠》手游如何精准决策性能优化
MMO游戏画面精美、系统复杂，其手游版本的性能优化是一项极其复杂且系统性的工程。在进行性能优化时，仅凭直觉调整，常会耗费大量时间在错误的方向上，无法真正解决卡顿、发热与功耗问题。 合适的性能分析工具，正是帮助团队走出这种“经验迷宫”的关键。它能够将性能表现数据化、可视化，让优化决策摆脱猜测，回归事实。 本文将借助《黑色沙漠》手游的新手流程实测案例，展示如何通过Gears性能分析工具，实现从“经验猜测”到“数据决策”的优化过程。 工具声明 UWA Gears的性能数据采集与评测，旨在展示工具功能并为研发团队提供优化参考。相关数据结论并不构成对游戏品质的整体评价。 测试环境 测试设备：Lenovo Legion Duel（高通骁龙865） 画质配置：高画质 测试关卡：新手20分钟 性能总览：快速定位玩家感知最强的问题 Gears提供了覆盖CPU、GPU、内存与功耗的全面性能参数，帮助开发者一目了然地掌握游戏整体运行状况。面对海量数据，精准的优化始于聚焦关键问题。在本测试中，我们首先锁定以下几个与玩家体验最息息相关的核心指标作为切入点： FPS 测试前半段帧率平稳，后半段出现明显波动，部分场景持续在50帧左右。 卡顿 卡顿集中在场景切换时，单帧耗时不高，说明无严重逻辑卡顿。 温度 GPU芯片温度显著高于CPU，部分场景温度急剧上升。 耗电 前期耗电较低，13分钟后耗电速度大幅上升。 内存 启动时内存占用达1.8GB，之后迅速回落并保持平稳。 初步结论：游戏的发热情况亟需排查，测试后半段的帧率波动和异常耗电情况也需要重点关注。 深入分析：定位性能瓶颈根源 在明确优化方向后，我们借助Gears提供的深度剖析能力，将宏观的性能指标进行关联分析。这一过程如同将分散的线索串联成完整的证据链条，使我们能够穿透表面现象，精准锁定引发性能瓶颈的根本原因。 1. 发热分析：GPU是主要热源 测试过程中GPU温度持续高于CPU温度，部分场景温度大幅上涨，峰值达到80.2°C，说明项目可能存在显著的GPU压力。 进一步查看GPU Clocks曲线和GPU带宽曲线，发现其走势与GPU芯片温度基本一致。这表明GPU的高负载是设备发热的主要原因。更关键的是，Read Total显著高于Write Total，其中读纹理带宽（Texture Read）又显著高于其他子参数。这一发现为后续优化指明了明确方向。 2. 帧率波动：发热降频是诱因 测试前半段帧率平稳，但后半段出现明显帧率波动，符合发热降频的现象。在CPU频率曲线中，也可以明显看到测试后半段CPU发生了降频。 在隐藏GPU温度曲线后可以观察到，CPU在测试过程中同样存在发热，其温度最高达到71.18°C。鉴于GPU是主要热源，且移动设备中芯片距离极近，热扩散效应显著，GPU压力实为整个系统发热降频的根源。因此，优化GPU负载将是解决发热问题的关键，并有望同时改善CPU的温控表现。 3. 耗电分析：与降频同步加剧 测试前半段耗电较低，13分钟左右耗电速度大幅增加，该时间点和设备降频时间基本一致。这表明系统在高温下为维持运行而增加了功耗，开发者可以调整应用的运行策略，减少不必要的耗电，提供更好的用户体验。 Gears的核心价值：从猜测到验证的完整闭环 通过本次《黑色沙漠》的实测分析，我们深刻体会到Gears在游戏性能优化中的独特价值： 无侵入分析：无需代码嵌入，不改变游戏结构，保障数据真实可靠； 全面性能洞察：覆盖FPS、温度、功耗、内存、芯片负载等关键指标； 精准问题定位：通过帧级数据快速定位瓶颈，避免盲目试错； 迭代验证支持：为优化方案提供可靠的数据反馈，确保每次优化都产生实际效果。 在性能优化这场没有硝烟的战场上，数据是最可靠的武器。通过《黑色沙漠》手游的深度实测，我们见证了Gears如何将性能优化从“经验驱动”升级为“数据驱动” —— 不再依赖猜测，而是基于详实的性能指标做出精准判断。 正是基于这样的精准判断能力，Gears能够为各类游戏项目提供从发现问题、定位根源到验证效果的全流程支持，无论是尚在研发阶段的项目，还是已上线的游戏，都能借助这一完整解决方案为长期稳定运营保驾护航。 数据说明：本文数据基于《黑色沙漠》公开测试版本，测试环境为实验室可控条件，结果仅反映单台设备在测试场景下的性能表现，仅供游戏研发团队优化参考。 无论您的团队需要优化跨设备流畅度，还是细化场景级性能表现，UWA Gears都能提供“数据驱动”的优化依据，免费使用门槛低，助力轻量游戏在全平台实现“体验均衡”。 若您希望针对自家游戏进行类似性能测试，或了解UWA Gears的更多功能细节，可点击阅读原文获得产品下载链接与使用指南。 更多讨论可以前往UWA社区：https://answer.uwa4d.com；或者联系UWA微信号：17502188376；QQ群：793972859。 相关推荐 《UWA Gears 全攻略：从功能到应用场景，助你高效优化游戏性能》
Gears 实测室：第五期・模块化思维助力《永恒灵魂》性能分析
在游戏性能优化的过程中，游戏内各模块在设计与功能上的差异性，决定了其性能优化方向也需各有侧重。因此，模块化的性能分析方法显得至关重要 —— 它指引我们穿透宏观数据的迷雾，直指问题核心，从而制定出极具针对性的优化策略。 本文以《永恒灵魂》为例，展示如何通过Gears对项目模块化的性能进行分析评估。 工具声明 UWA Gears的性能数据采集与评测，旨在展示工具功能并为研发团队提供优化参考。相关数据结论并不构成对游戏品质的整体评价。 测试环境 测试设备：Lenovo Legion Duel（高通骁龙865） 画质配置：高画质 测试关卡：战斗、UI、剧情演出 性能总览 1. 战斗场景性能分析 战斗作为游戏的核心玩法，其性能表现直接影响玩家的操作体验和游戏沉浸感。以这份通过Gears采集的战斗场景连续测试数据为例，我们可以从多个维度深入剖析战斗场景的性能表现。 FPS 战斗过程中FPS稳定，卡顿仅集中出现在战斗场景切换的瞬间。 CPU 战斗过程中CPU耗时平稳，仅在场景切换时出现约1秒左右卡顿峰值，由于配合了加载动画过渡，玩家感知相对有限。 GPU 战斗场景中GPU Clocks在258M/s，GPU带宽约为4.73GB/s，均处于安全水平。 内存 整个测试过程中内存占用保持平稳，没有发现内存泄漏趋势。 工具价值：Gears通过多维度的性能数据采集与分析，准确呈现战斗核心阶段的性能表现。帮助开发团队快速确定战斗场景切换时存在的优化空间，为异步加载和资源预加载策略的制定提供了可靠的数据支撑。 2. UI模块性能分析 UI模块作为玩家接触最频繁的部分，其响应速度直接影响玩家的第一印象和日常体验。Gears的精细化监测能力为UI性能优化提供了有力支持。 这份UI遍历的Gears数据显示，较多UI卡顿耗时达到400ms，个别甚至超过700ms，明显超出玩家的感知阈值。 同时，发现测试过程中内存呈现上涨趋势，部分UI场景进入后内存明显上升但离开后没有相应下降，存在潜在的内存泄漏风险。 工具价值：Gears凭借其精准的性能数据采集能力，识别出UI模块的卡顿问题和内存泄漏趋势，为UI资源生命周期管理和加载逻辑优化提供了明确的改进方向。 3. 剧情演出性能分析 剧情演出的性能压力相对可控，但也需要关注卡顿和帧率波动情况。 通过Gears测试连续播放剧情，确认剧情演出过程中帧率稳定维持在30帧，GPU Clocks保持在较低水平，整体性能表现良好。 工具价值：Gears的全面性能评估帮助团队快速验证了剧情演出模块的性能表现，使得团队能够将优化资源合理分配到其他更需要关注的模块，有效提升了整体优化效率。 Gears对模块化优化的核心价值 通过《永恒灵魂》的完整分析案例，我们可以看到UWA Gears在性能优化流程中带来的核心价值： 精准的场景化瓶颈定位：Gears提供针对不同游戏模块的定制化分析视角，让开发团队能够基于真实数据快速定位各个场景下的性能瓶颈，避免依赖经验猜测导致的优化方向偏差。 数据驱动的优化决策支持：通过CPU、GPU、内存等多维度数据的关联分析，为优化决策提供可靠的数据支撑，确保每一次优化都能带来实质性的体验提升。 无侵入式的全面数据采集：无需修改项目代码即可完成多维度的性能数据采集，大幅降低测试复杂度，特别适合在开发各阶段快速进行性能检查，提升开发效率。 数据说明：本文数据基于《永恒灵魂》公开测试版本，测试环境为实验室可控条件，结果仅反映单台设备在测试场景下的性能表现，仅供游戏研发团队优化参考。 无论您的团队需要优化跨设备流畅度，还是细化场景级性能表现，UWA Gears都能提供“数据驱动”的优化依据，免费使用门槛低，助力轻量游戏在全平台实现“体验均衡”。 若您希望针对自家游戏进行类似性能测试，或了解UWA Gears的更多功能细节，可点击阅读原文获得产品下载链接与使用指南。 更多讨论可以前往UWA社区：https://answer.uwa4d.com；或者联系UWA微信号：17502188376；QQ群：793972859。 相关推荐 《UWA Gears 全攻略：从功能到应用场景，助你高效优化游戏性能》
UWA GPM 2.0 核心功能全景指南｜重塑游戏性能主动管控能力
UWA GPM 2.0是一款专为已上线或测试阶段的游戏项目打造的高效性能监测平台。它不仅能深入捕捉宏观性能数据，更创新采用几乎性能无损的截帧技术，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。 作为游戏团队的性能护航利器，以下内容将全景呈现GPM 2.0的核心功能模块，帮助新老用户快速定位需求、解锁高效性能优化方案。 一、核心监控与分析 宏观性能实时监控：分钟级监控游戏FPS、内存、崩溃、卡顿等核心指标，支持版本、场景、硬件分档等多维度数据聚合与对比分析。 实时数据追踪：聚焦最近30分钟活跃设备数、崩溃率等关键数据，统计同期问题类型，呈现24小时问题趋势及当日TOP崩溃问题，实现动态预警。 数据总览可视化：汇总活跃设备数、设备崩溃率、FPS均值、温度均值、PSS均值五项核心指标，提供趋势图及多维度Top5排名，支持版本/机型/场景维度快速查阅。 ▍阅读详情 如何高效预警和定位玩家端的性能问题｜UWA GPM 2.0 新品发布 从 “被动救火” 到 “主动掌控”：GPM 2.0 如何重塑游戏性能竞争力？ 玩家端性能数据 一手掌握｜GPM 2.0案例精讲 二、异常筛查与排查 崩溃分析（免费）：多维度筛选崩溃问题，追溯玩家完整会话，整合崩溃堆栈、设备信息等核心数据，支持符号表解析，精准定位崩溃根源。 ANR分析（免费）：统计ANR异常影响范围，追溯会话详情，提供出错堆栈及解析功能，高效解决无响应问题。 ▍阅读详情 崩溃现场全回溯｜「崩溃上报分析」上线，终结“无法复现”的噩梦 无限接近真相｜GPM 2.0 功能上新 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 异常场景筛查：自定义异常指标阈值，自动收集异常场景深度数据，生成包含截图、性能曲线的详细报告，直观呈现异常发生过程。 异常用户筛查：针对单个玩家/设备专项监控异常场景，支持疑似刷机用户识别及重点用户异常数据采集，精准响应核心用户诉求。 异常Session筛查：完整呈现玩家游戏全过程，从全局视角观察、定位特定性能问题，打通“指标-场景-用户”的排查链路。 ▍阅读详情 多维数据与实时截帧完美结合 如果闪退是因为内存崩了｜GPM 2.0 实操之Session篇 从内存占用、功耗、玩家行为、设备信息等多个维度提供实时的数据分析 大R流失、问题难复现？「指标 - Session直连」功能，让异常定位效率翻倍！ 三、数据对比与统计 多维度对比分析：支持版本、场景、机型三类核心维度对比，生成可视化图表及可导出的数据表格，直观呈现性能差异。 性能统计：按日/周维度展示各版本在线情况、异常次数、性能指标排行及机型数据统计，全面掌握版本性能迭代趋势。 运营数据展示：提供累计安装、新增玩家、次留/7留、DAU等12项核心运营指标，关联性能数据辅助运营决策，实现性能与运营联动优化。 版本/场景性能分析：聚合版本或场景维度的性能数据，快速定位异常版本及具体问题场景，支持数据导出供深度分析。 四、硬件相关能力 硬件性能分析：以散点图 + 表格形式呈现不同SoC/GPU/机型的性能分布，辅助针对性调整画质与特效策略。 硬件信息统计：分类聚合玩家设备厂商、机型、GPU型号等信息，提供趋势图、占比分布及数据导出功能，为技术规划提供数据支撑。 智能设备分档：基于UWA性能分级系统自动对设备分级，同时支持自定义分档策略，适配不同游戏的画质优化需求。 ▍阅读详情 硬件性能一目了然｜GPM 2.0 驱动优化与投放决策 海外市场设备适配性优化实战｜GPM 2.0案例精讲 五、告警与配置管理 自定义告警系统：支持灵活设置监控指标、阈值等触发规则，通过邮件/Webhook 推送告警通知，全程追踪告警事件生命周期，实现问题及时响应。 ▍阅读详情 GPM 2.0 告警功能：游戏性能的智能守护者 按游戏类型定制性能监控策略｜GPM 2.0「告警」功能实战指南 灵活阈值设定：支持全局及场景级分别配置FPS、内存等异常阈值，自定义异常报告采集模式、截图间隔等参数，适配不同项目的监控需求。 版本与符号表管理：对游戏版本进行分类标记及匹配规则设置，支持符号表上传/下载以解析崩溃堆栈，提升问题排查效率。 六、产品核心优势 低开销高稳定性：SDK操作全在子线程执行，不影响游戏主线程运行，保障玩家体验。 深度瓶颈分析：精准采集底层函数耗时、堆栈信息等核心数据，直击性能瓶颈根源。 ▍阅读详情 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」 | 技术细节与常见问题 解锁「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 玩家行为分析：几乎无损性能的截帧方案，辅助识别玩家流失原因。 优化方案推荐：基于UWA优化系统提供高效解决方案。 私有化部署：服务器部署于项目组自有云服务器，保障数据保密。 七、更多应用场景 大R玩家体验优化：如何定位大R玩家体验不佳时的游戏环境？ ▍阅读详情 GPM 2.0 让每一帧的流畅兑换真金白银 新手流失分析：如何分追踪新手阶段玩家流失时的行为轨迹？ ▍阅读详情 解决让人头疼的新手流失问题 功耗优化：设备功耗过高的核心原因及优化方案？ ▍阅读详情 造成设备功耗高的罪魁祸首 我们的目标是不耗电、不发烫、不闪退 自定义数据采集：如何定制数据采集策略以匹配项目个性化需求？ ▍阅读详情 你的个性化我来满足｜GPM 2.0 API 功能助力定制你的性能优化 不妥协每一毫秒的性能 不浪费每一字节的流量 黑产/刷机监控：如何有效识别并监控黑产及刷机行为？ 测试阶段性监控：CBT/OBT阶段需要重点关注玩家哪些体验维度？ ▍阅读详情 从未知到已知，从被动到主动｜GPM 2.0 重新定义性能监测与优化 玩家共测新体验｜GPM 2.0 助力设备监测、行为分析与性能优化 冒险闯关类玩家关注的四大体验｜GPM 2.0案例精讲 立即体验！ 专属通道限时开放 ➡ 预约技术专家1V1部署指导！ 邮件：sales@uwa4d.com 微信号：17502188376 我们将为您提供免费试用机会，并在试用期间全程支持服务搭建、数据分析与反馈，确保您能够充分体验GPM 2.0带来的价值。 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。
Gears 实测室：第四期・Unreal 引擎项目《记忆法则：白色幻影》性能定位与优化思路
如今复合玩法成为主流，但其多系统深度耦合的特性，也为项目性能优化带来了显著挑战 —— 传统的逐个模块分析方法不仅耗时费力，还容易忽略系统间相互调用带来的隐性消耗。对此，可借助游戏新手流程需快速遍历核心功能的特点，将其作为高效的全局性能检测入口。 本期将以Unreal引擎项目《记忆法则：白色幻影》为例，展示如何借助UWA Gears工具从新手流程入手，快速定位整体性能状况，进而深入排查各玩法模块可能存在的问题，为Unreal引擎项目提供针对性优化参考。 工具声明 本文测试数据均通过UWA Gears Realtime模式采集，聚焦《记忆法则：白色幻影》新手流程及核心玩法的性能表现，仅为展示工具在“Unreal引擎项目性能评估和问题排查”上的能力。数据结论不代表游戏整体品质，旨在为研发团队提供优化思路，非对游戏的评价。 测试环境与场景说明 测试设备：Lenovo Legion Duel（高通骁龙865） 画质配置：高画质 测试流程： 整体性能排查：新手35分钟（包括剧情演出、场景切换和基础战斗）； 补充测试：连续5分钟战斗（核心玩法）、10分钟跑图（排查内存动态管理）。 性能总览：从玩家感知最明显的指标切入 在性能优化的初始阶段，团队首先可以聚焦于玩家体验中最直接、最敏感的性能维度。通常来说，帧率波动、操作卡顿、设备发热与电量消耗过快，是玩家对游戏性能最直观的几项反馈。UWA Gears提供的多维度指标总览，能够帮助开发团队快速锁定这些影响玩家体验的核心问题。 通过Gears对《记忆法则：白色幻影》新手流程的测试，我们迅速获得了以下信息： FPS 游戏初期帧率平稳，但后续出现明显波动，需重点分析掉帧原因。 卡顿 卡顿集中在场景切换时，且单帧耗时不高，说明没有严重的逻辑卡顿问题。 温度 设备发热明显，GPU温度持续上涨，最高时接近90°C，需重点关注GPU压力。 耗电 半小时耗电18%，功耗较高，影响长时游玩续航，需排查优化。 初步结论：游戏的GPU压力和由此带来的发热、高耗电及帧率波动，是当前最需要优先解决的问题。 根因分析：逐层排除，精准定位 锁定方向后，我们需要深入数据，找出问题的根本原因。Gears丰富的细分指标为此提供了强有力的支持。 1. CPU：首先排除降频影响 帧率下降常被归因于CPU发热降频。我们通过对比Gears采集的CPU频率与FPS曲线发现：虽然测试中CPU确实发生了降频，但降频的时间点与FPS开始波动的时间点并不吻合。 CPU频率 FPS 结论：帧率波动并非由CPU降频导致，可以暂时将CPU优化的优先级降低，将精力聚焦于其他模块。 2. GPU：压力过大的多重证据 排除CPU后，我们转向GPU。Gears的GPU数据从多个角度证实了我们的猜测： 带宽与温度 游戏过程中GPU带宽持续在5G/s以上，战斗场景下接近6GS/s，其走势与GPU芯片温度的飙升高度一致。这表明GPU的高负载是设备发热的主要原因。 温度 带宽 算力与帧率 部分场景下，GPU Clocks（时钟频率）持续达到或接近芯片算力上限。更重要的是，GPU Clocks的压力上涨位置与FPS的波动位置完全一致。 GPU Clocks FPS 结论：GPU压力过高是导致设备发热、高耗电和帧率波动的共同根源，是本次性能优化的核心靶点。 3. 内存：关注潜在风险 尽管玩家对内存不敏感，但过高的内存占用有引发闪退的风险。测试数据显示，进入游戏后PSS内存达到2.2GB，并在前半段持续上涨至3GB。虽然在场景切换后内存大幅下降，但仍需关注。 通过Gears的Memory Detail视图，可以发现内存的涨跌与GL mtrack、Gfx Dev等模块的内存分配走势基本一致，指明了后续内存优化的具体方向。 结论：内存动态管理需优化，但当前无崩溃风险，优先级低于GPU优化。 深度剖析：聚焦关键模块，锁定优化重心 在明确了“GPU是主要压力源”后，我们还可以用Gears对游戏中的核心模块进行专项测试，以便制定具体的优化方案。 1. 核心玩法分析 战斗作为游戏最核心、最频繁的玩法，其性能表现至关重要。我们通过Gears对连续5分钟的高强度战斗场景进行了专项测试。 帧率与卡顿 战斗过程中FPS波动显著，卡顿依然仅集中出现在战斗场景切换的瞬间。 温度 GPU温度在战斗时显著高于CPU温度，并在战斗场景中持续上涨。 GPU GPU带宽持续高位运行，GPU时钟频率频繁触及芯片算力上限。 优化方向：应优先优化战斗场景的渲染负载，例如检查并优化粒子特效、角色材质、场景光照等。 2. 优化方向验证 新手流程中内存持续上涨，怀疑与开放世界资源加载有关。为此，我们进行了10分钟纯大地图跑图测试。 测试结果显示，跑图过程中PSS内存走势平稳，并未出现新手流程中的急剧上涨，且在离开复杂区域后内存有所下降。 结论：新手流程的内存上涨与大地图本身关系不大，优化应更聚焦于新手引导流程中特定区域的资源加载与释放策略。 Gears对Unreal项目优化的核心价值 通过《记忆法则：白色幻影》案例的完整分析，我们可以看到UWA Gears在性能优化流程中带来的核心价值： 快速总览，确立优先级：通过玩家感知最明显的几个核心指标，快速把握项目整体性能状况，避免在次要问题上浪费时间； 数据驱动，精准排错：利用详尽的细分指标进行根因分析，通过数据对比快速排除错误方向，直指问题核心； 多维度验证，结论可靠：从GPU带宽、Clocks、温度的交叉验证GPU压力，确保优化方向的准确性； 模块聚焦，定位到点：支持对核心玩法或疑似模块进行专项测试，为技术团队提供明确的优化落点； 无需代码侵入，开箱即用：无需修改工程代码即可采集关键性能数据，大幅降低测试成本，提升开发效率。 数据说明：本文数据基于《记忆法则：白色幻影》公开测试版本，测试环境为实验室可控条件，结果仅反映单台设备在测试场景下的性能表现，仅供Unreal游戏研发团队优化参考。 无论您的团队需要优化跨设备流畅度，还是细化场景级性能表现，UWA Gears都能提供“数据驱动”的优化依据，免费使用门槛低，助力轻量游戏在全平台实现“体验均衡”。 若您希望针对自家游戏进行类似性能测试，或了解UWA Gears的更多功能细节，可点击阅读原文获得产品下载链接与使用指南。 更多讨论可以前往UWA社区：https://answer.uwa4d.com；或者联系UWA微信号：17502188376；QQ群：793972859。 相关推荐 《UWA Gears 全攻略：从功能到应用场景，助你高效优化游戏性能》
UWA Gears 全攻略：从功能到应用场景，助你高效优化游戏性能
对于游戏开发者和测试人员而言，性能问题往往是影响玩家体验的关键。UWA Gears作为一款免费使用的无SDK移动平台实时性能分析工具，能让你无需接入SDK即可实时监测应用的CPU和GPU性能，无需任何代码改动，即可随时掌握性能动态。同时，它还能截取应用的渲染画面进行深度分析，让您快速找到性能瓶颈，精准优化。为方便大家全面了解Gears，我们将核心内容重新梳理，以下信息可直接点击链接深入了解。 初识UWA Gears UWA Gears是无SDK、跨引擎的性能分析工具，无需改代码。适用于技术场景覆盖开发测试、性能/资源调优、竞品对比。 核心功能包含Realtime实时监测与Frame Capture渲染分析双模式： Realtime模式：支持Android设备/模拟器（USB/WiFi连接），实时监控FPS、内存等指标，图形化可视化数据，助快速发现问题。 Frame Capture模式：逐帧分析渲染流程（Render Pass/DrawCall）、查看渲染资源，深入GPU事件分析，通过框图（FrameGraph）定位渲染浪费的情况。 更多详细介绍可查看： 《UWA Gears正式上线，助力移动平台性能优化》 快速上手UWA Gears 下载及安装：官网下载按向导操作。 安卓设备配置：启用开发者选项/USB调试，USB连电脑。 设置面板中的四个设置界面：基本设置、ADB设置、Compiler设置和Simulator设置。 Realtime模式使用：选设备及应用（支持USB/WiFi），勾选参数进行采集，停止采集后，可保存/加载本地数据（.realtime文件）、（按时间/书签）导出 CSV数据。 Frame Capture模式使用：选择设备及应用，截取关键帧数据（.capture文件），使用Gears（APP）或本地模式加载后，通过（渲染）事件浏览器、渲染资源面板查看等功能分析渲染细节。 更多详细介绍可查看： 《轻松掌握应用性能优化》 《设置面板介绍及配置》 Realtime模式的性能参数及子参数 1.Screenshot：运行时设备截屏、Battery（测电量延长续航），仅WiFi模式支持的Voltage、Network。 2.FPS和FrameTime：含FPS、Jank、BigJank、帧耗时等，查看项目卡顿相关问题。 3.内存参数：Memory Usage，系统的总/交换/可用/虚拟内存使用情况；Memory Detail，进程的PSS Total及细分内存占用，定位进程内存瓶颈。 4.温度参数：统计测试期间CPU/GPU/电池温度变化。 5.网络参数：网络上传/下载实时带宽统计。 6.CPU参数：含Load（进程/整体使用率）、Load Norm（归一化使用率便于对比）、Core Load（各核心使用率）、Core Load Norm（归一化核心使用率均衡负载）、Core Frequency（核心频率），优化CPU效率，Thread Load进程下所有线程的CPU利用率，进一步定位CPU压力来源。 7.GPU参数：含时钟周期、读写带宽、图元数量、处理单元使用率、着色数据、缓存等待、纹理缓存命中率、Shader数据等，全面监控运行时的图形性能。 8.电池参数：含运行时的电池容量/电量、电流/电压/功率/帧能耗等（仅WiFi模式支持）等电池指标统计。 9.自定义参数：提供Unity及Native SDK，使用提供的API进行打点，进行自定参数统计。 更多详细介绍可查看： 《深入了解UWA Gears Realtime模式性能参数》 《正常采集电流、电压等性能数据》 《V1.0.5｜新增Thread Load指标》 《V1.0.7｜新增自定义数据功能》 《V1.0.9｜新增帧能耗指标》 Realtime模式实用技巧及更多功能 区间导出；鼠标左键拖动计算区间均值、最大值和最小值；双击性能参数项，快速定位性能参数曲线；性能参数的显隐控制；书签功能；使用“Ctrl+鼠标滚轮”； 鼠标右键可拖动曲线面板；键盘方向键控制数据标记线左右移动；截图预览查看更多图片细节。 全选性能参数；记录模版及应用模版；自动采集数据和手动采集数据两种采集方式；多个参数的数据曲线自适应；Thread Load指标数据采集；数据对比分析；自定义数据；闪退数据自动备份；区间对比；当前运行进程置顶显示。 更多详细介绍可查看： 《Realtime模式实用小技巧》 《Realtime模式实用小技巧（二）》 《一文速览Realtime模式新功能》 《V1.0.6｜新增数据对比分析功能》 当我们熟悉Gears的各种功能及使用技巧后，接下来就让我们看看如何在实践中运用。 如何使用Gears连接模拟器进行性能测试 详细介绍可查看： 《如何使用UWA Gears连接模拟器进行性能测试》 Realtime模式中Memory Detail参数以及如何定位和解决游戏中的内存问题 1.Memory Detail参数核心分类： ①总体内存（PSS Total反映实际物理内存占用，持续增长可能泄漏；Unknown为未归类内存，增长需警惕资源管理问题）； ②堆内存（Native Heap属C/C++堆，Dalvik Heap属Java对象内存，前者泄漏、后者增长过快均影响性能）； ③图形渲染内存（GL/EGL mtrack、Gfx Dev关联GPU资源，增长过快致渲染问题）； ④内存映射（SO/JAR/APK等mtrack及Other mmap，管理不当增加内存占用）； ⑤其他内存（Dalvik Other、Stack等，管理不当影响稳定性）。 2.使用Realtime模式快速定位内存问题的方法。 更多详细介绍可查看： 《使用 UWA Gears 定位游戏内存问题》 Realtime模式进行小游戏测试的流程 通过选择进程模式对微信小游戏进程进行测试。 更多详细介绍可查看： 《使用 UWA Gears 测试小游戏性能》 Frame Capture模式使用小技巧 时间轴模块技巧：切换性能统计项曲线；展开聚拢的函数堆栈；快速查看统计值；定位具体渲染事件。 事件浏览器模块技巧：渲染效果截帧与回放；显示/刷新GPU耗时；显示指定统计项数据。 着色器查看模块技巧：Shader实时编辑；Shader多GPU型号分析。 渲染状态查看模块技巧：查看当前DrawCall相关的渲染状态设置。 更多详细介绍可查看： 《Frame Capture模式使用小技巧》 《V1.1.0｜新增Vulkan支持》 Frame Capture模式中事件浏览器功能巧 事件保存；显示（刷新）GPU耗时；事件收藏与跳转；参数列表筛选；事件过滤。 更多详细介绍可查看： 《Frame Capture模式 - 事件浏览器》 《Frame Capture事件浏览器之事件筛选》 Frame Capture模式中纹理查看器功能 纹理保存；图像定位；颜色模式切换；通道选择；棋盘背景切换；多级纹理选择；多维纹理切换；缩放调整；纹理上下翻转；渲染方式选择；颜色范围调整。 更多详细介绍可查看： 《Frame Capture模式 - 纹理查看器》 Frame Capture模式中网格查看器功能 网格数据存储；相机控制；相机视角重置；视角控制；显示功能；实体着色；线框显示/隐藏；顶点高亮。 更多详细介绍可查看： 《Frame Capture模式 - 网格查看器》 Shader离线编译器的配置教程 Mali Offline Compiler配置教程；Adreno Offline Compiler配置教程；使用Shader性能分析功能。 更多详细介绍可查看： 《Shader离线编译器的配置教程》 Frame Capture模式中着色器查看器功能 着色器代码搜索；着色器编辑功能 - 撤销代码修改；着色器编辑功能 - 重新渲染画面；着色器编辑功能 - 画面还原；着色器性能分析；着色器预览窗口。 更多详细介绍可查看： 《Frame Capture模式 - 着色器查看器》 设备兼容性以及常见问题，协助大家选择合适的设备进行测试 Realtime和Frame Capture模式在56款设备上的兼容性统计数据 Logcat功能 模式限制与要点：Realtime支持Android应用/小程序（无引擎限制）；模拟器（需配置，连模拟器无真机）；Frame Capture支持OpenGL ES和Vulkan（不支持模拟器），需Debuggable包（adb验证，Unity默认配置），低端机用此模式不稳定可换设备，截帧信息可adb命令取消（仅增少量GPU开销）。 Realtime模式GPU问题：真机GPU参数因型号不同有差异（模拟器不支持），需确认设备在GPU Counter列表，Adreno（Android12+）试adb命令，Mali可重启设备。 更多详细介绍可查看： 《兼容性数据公开》 《GPU可选参数指南》 《V1.0.8｜新增Logcat功能》 《V1.1.0｜新增Vulkan支持》 完成了UWA Geras安装下载技巧的梳理与实践案例的拆解后，我们知道“解决问题”和“学会使用”同样重要。接下来，我们来看看大家在使用UWA Geras过程中容易遇到的各类问题。 如果你有这些常见问题 FPS采集过程中出现异常值后，无法继续采集FPS数据。 更新至新版本后，点击Gears桌面图标无响应。 Frame Capture模式中提示“打开文件失败：API hardware unsupported”。 Frame Capture模式中截帧数据文件存储在手机的什么位置？ 设备列表没有检索到已连接的设备。 如何快速下载Gears使用手册？ Realtime中部分设备采集性能数据时，截图是黑屏。 Realtime模式部分GPU参数是置灰且不可选中，是什么原因？ Realtime模式的实时截图是否可以放大？ Realtime模式如何查看应用的卡顿率？ Realtime模式选择完应用启动时，提示“Remote Server 未启动”。 Realtime模式是否支持采集功率？ Realtime模式如何查看多线程的CPU负载情况？ Realtime模式数据对比功能的入口在哪里？ 截帧分析模式选择完设备后，为什么应用列表中找不到我们的应用？ 如何查看应用是否为Debuggable包？ 截帧分析模式如何打开截帧文件？ 截帧分析模式中提示“已存在一个正在运行的Capture应用”弹窗。 更新至V1.0.9版本后，点击桌面图标无反应或者提示找不到VCOMP40.DLL。 更新版本后无法打开。 初始化设备断开连接。 使用Frame Capture模式对截帧文件进行本地回放时失败。 Realtime模式中的电流、电压、功率和帧能耗这几个性能参数无法进行采集，一直处于置灰的状态。 更多详细介绍可查看： 《常见问题汇总》 《如何正确使用V1.0.9版本》 《截帧文件回放失败的解决方案》 以上内容涵盖了UWA Gears的核心功能和使用要点，点击对应链接即可深入学习具体细节。无论是初用者快速上手，还是老用户精准查缺，都能在这里找到所需信息。UWA Gears将持续迭代，为你的游戏性能优化之路提供更有力的支持。 若您希望进行类似性能测试，或了解UWA Gears的更多功能细节，可点击阅读原文获得产品下载链接与使用指南。 更多讨论可以前往UWA社区：https://answer.uwa4d.com；或者联系UWA微信号：17502188376；官方技术QQ群：793972859。
Gears 实测室：第三期・《边狱巴士》新手引导跨设备性能解析
《边狱巴士》近期凭借联动活动与核心版本更新实现显著拉新，而新手引导作为新玩家接触游戏的首个核心环节，其性能适配表现直接关系到新玩家后续的留存意愿 —— 卡顿、掉帧等问题不仅会打断体验，更可能导致新玩家流失。本次我们通过UWA Gears无SDK实时监测工具，聚焦新手引导中的 “战斗、剧情、UI 交互” 三大核心场景，结合玩家真实体验反馈，清晰展现跨设备性能差异，为研发团队提供精准的场景化优化参考。 工具声明 本文测试数据均通过UWA Gears Realtime模式采集，聚焦《边狱巴士》新手引导中战斗、剧情演出等场景的性能表现，仅为展示工具在“场景化瓶颈定位”、“跨设备差异对比”上的能力，旨在为研发团队提供优化思路，数据结论不代表游戏整体品质。 测试环境与场景说明 为贴合玩家实际体验，本次测试从“设备覆盖”、“配置设置”和“流程选择”三方面确保参考价值： 测试设备：覆盖高中低端主流机型，均为玩家群体中保有量较高的型号： 低端：OPPO R17（搭载高通骁龙 670） 中端：Lenovo Legion Duel（搭载高通骁龙 865） 高端：魅族 20（搭载高通骁龙 8 Gen 2） 画质配置：统一采用游戏默认设置（纹理质量高、渲染比例低、常规/战斗FPS锁定30、开启全部后处理效果），与多数玩家实际使用场景一致； 测试流程：选取“新手25分钟流程” —— 涵盖角色操作、战斗加载、剧情演出、UI高频点击等新手必体验环节，可完整反映游戏核心性能负载。 玩家体验反馈 结合测试过程与玩家实测反馈，不同设备的体验差异主要集中于三大场景，且与性能数据高度关联： 战斗场景：中端机（Lenovo Legion Duel）玩家反馈“技能释放流畅，无明显卡顿”；低端机（OPPO R17）玩家提到“战斗中怪物密集时，画面有明显掉帧，技能按键反馈略有延迟”； 黑屏剧情演出：OPPO R17玩家表示“部分剧情演出中，点击画面能感到明显延迟，打破剧情沉浸感”，中高端机玩家无此反馈； UI与场景切换：三款设备玩家均提到“切换地图时存在轻微卡顿”，但OPPO R17的卡顿持续时间更长，中高端机感知相对微弱。 场景化性能深度分析 我们以“玩家核心体验场景”为维度，整合UWA Gears监测的FPS、内存、GPU负载等指标，拆解性能表现与体验的关联： 1. 战斗场景：不同分级设备帧率稳定情况 战斗是新手玩家高频交互场景，技能特效渲染、战斗逻辑运算对设备性能压力较大，三款设备表现差异显著： 魅族 20（高端） FPS稳定维持30帧（与游戏锁定值一致） FrameTime均值约32ms（场景中无超过50ms的尖峰） Lenovo Legion Duel（中端） FPS波动幅度较小 FrameTime在战斗场景平稳，但进出战斗时约5ms OPPO R17（低端） 部分战斗场景FPS降至15帧 场景切换时FrameTime尖峰最大超过15ms GPU时钟频率长期达设备上限 数据表现与玩家“战斗场景掉帧、操作延迟”的反馈吻合，可推断GPU负载过高是主要原因。 工具价值：UWA Gears可精准捕捉“战斗场景GPU负载峰值与帧率掉帧的时间同步性”，帮助研发团队定位具体高负载元素（如某类技能特效、怪物模型），避免盲目优化。 2. 剧情演出场景：预期外性能问题排查 新手引导的剧情演出是玩家情感沉浸的关键环节，这类场景常被忽视，但实测中低端机暴露性能问题： OPPO R17（低端）黑屏剧情 虽无复杂画面渲染，但FPS持续约25帧（未达30帧锁定值），GPU时钟频率仍维持高位，FrameTime均值约38ms —— 说明黑屏场景仍存在后台渲染占用GPU资源，属于“预期外性能消耗”，与玩家“延迟打破沉浸感”的反馈对应。 中高端机：黑屏剧情FPS稳定30帧，GPU负载显著下降，无卡顿感知。 工具价值：Gears可发现“无复杂画面场景的隐性性能消耗”，帮助研发团队排查“黑屏时是否仍加载冗余渲染资源”，这类问题在常规测试中易被遗漏。 3. UI与场景切换：全设备共性卡顿定位 三款设备在UI点击、地图切换时均出现一定程度卡顿，属于全设备共性问题，数据表现为： 所有设备“进出场景/点击UI”时，FrameTime均出现数秒的尖峰（OPPO R17最高达15s），推测为“资源加载逻辑”有关。不过得益于加载动画的过渡，仅低端设备 OPPO R17上能明显感知卡顿，中高端设备上感知较弱。 魅族 20 Lenovo Legion Duel OPPO R17 跨场景基础性能表现 除场景化性能外，内存、耗电、温度等基础指标影响玩家“长时游玩体验”，实测数据如下： 1. 内存：多数设备控制良好，个别设备需关注 魅族 20、OPPO R17：PSS内存峰值均低于1.8GB，曲线平稳，无内存泄漏风险。 魅族 20 OPPO R17 Lenovo Legion Duel：内存峰值达2.55GB，波动主要源GL mtrack内存，推测为设备自身内存管理策略差异，后续需要持续关注。 Lenovo Legion Duel 2. 耗电与温度：温度控制良好，低端机耗电需关注 温度：三款设备平均温度均低于55℃，战斗场景温度上升、剧情场景下降，CPU温度略高于GPU，说明性能压力以CPU为主，整体散热表现良好。 魅族 20 Lenovo Legion Duel OPPO R17 耗电：中高端机半小时耗电约10%（接近高功耗阈值），OPPO R17达20%以上，需要关注低端机“CPU后台逻辑是否存在可节省的功耗”。 魅族 20 Lenovo Legion Duel OPPO R17 总结与优化建议 1. 新手引导性能整体结论 《边狱巴士》新手引导的性能表现呈现“中高端设备稳定、低端有优化空间”的特点：中高端设备在核心场景（战斗、剧情）中完全匹配玩家流畅体验；低端设备的性能差异集中于“战斗GPU高负载”、“部分剧情隐性消耗”和“耗电过快”三类问题，均为可针对性优化的点，非系统性性能缺陷。 2. 场景化优化建议（针对研发团队） 战斗场景：针对OPPO R17等低端机，可降低“高负载技能特效的多边形数量”或“怪物密集时的渲染精度”，可通过UWA Gears实时验证GPU负载下降效果； 黑屏剧情：排查黑屏场景的后台渲染逻辑，关闭非必要GPU资源加载（如暂停非必要粒子效果），解决“无复杂画面仍掉帧”问题； UI与场景切换：优化场景加载策略，减少FrameTime尖峰，缩短全设备卡顿持续时间； 低端机耗电：优化CPU后台脚本（如剧情文本加载逻辑），降低非活跃场景的CPU占用，缓解耗电压力。 3. UWA Gears工具价值 对于新手引导这类“影响用户留存的关键环节”，UWA Gears的核心优势在于： 场景化瓶颈定位：可关联“玩家反馈”与“性能数据”，精准定位“战斗掉帧”等场景的具体原因（如GPU负载等）； 预期外问题排查：发现“黑屏剧情性能消耗”这类常规测试易遗漏的问题，避免上线后影响玩家体验； 无侵入式验证：无需集成SDK，可快速对游戏包体进行跨设备测试，降低测试成本。 数据说明：本文数据基于《边狱巴士》近期联动版本公开包体，结果仅反映测试场景下的性能表现，供研发团队优化参考。 无论您的团队需要优化跨设备流畅度，还是细化场景级性能表现，UWA Gears都能提供“数据驱动”的优化依据，免费使用门槛低，助力轻量游戏在全平台实现“体验均衡”。 若您希望针对自家游戏进行类似性能测试，或了解UWA Gears的更多功能细节，可点击阅读原文获得产品下载链接与使用指南。 更多讨论可以前往UWA社区：https://answer.uwa4d.com；或者联系UWA微信号：17502188376；QQ群：793972859。
Gears实测室：第二期・轻量游戏跨设备性能与优化思路
在女性向、轻量休闲等注重剧情沉浸与操作流畅性的游戏中，场景切换卡顿、剧情演出降帧等问题，易破坏玩家对叙事节奏的感知与交互体验。对于研发团队而言，如何在覆盖高中低端设备的同时，平衡“画面表现”与“流畅度”，是提升全平台体验的关键。UWA Gears作为无SDK集成的实时性能分析工具，可通过多维度数据监测，为这类游戏的跨设备适配提供精准优化依据。 工具声明 本文所有测试数据均通过UWA Gears Realtime模式采集，仅用于展示工具在多设备性能对比、瓶颈定位方面的功能，不构成对《魔卡少女樱：回忆钥匙》游戏品质的评价。测试聚焦“轻量游戏在高频交互场景下的性能表现”，旨在为研发团队提供适配思路。 测试环境说明 为更全面呈现不同硬件规格下的性能差异，本次测试选取覆盖高中低端主流机型的三款设备，确保结果对“全平台适配”具备参考意义： 测试设备：OPPO R17（低端，代表入门级硬件）、Lenovo Legion Duel（中端，代表主流性能）、魅族 20（高端，代表旗舰配置）。 测试用例：《魔卡少女樱：回忆钥匙》首次进入游戏的15分钟新手流程 —— 该场景包含剧情演出（3D场景）、UI高频点击、多场景切换等核心玩法，能直观反映轻量游戏的典型性能压力场景。 测试前提：三款设备均满电、关闭后台应用，统一采用游戏默认画质设置，确保变量唯一。 总体性能概览 本次测试围绕“轻量游戏核心体验相关维度”展开，通过UWA Gears监测帧率（FPS）、单帧渲染时间（FrameTime）、设备温度、耗电速度及GPU负载五大指标，对比三款设备在新手流程中的表现差异，最终通过数据具象化，展示工具如何定位性能瓶颈，为研发团队提供优化方向。 UWA Gears具体性能分析 1. 帧率（FPS）：流畅度与场景适配性监测 轻量游戏的帧率稳定性直接影响剧情沉浸感与操作反馈 —— 3D剧情场景的持续降帧会打断叙事节奏，而UI点击/场景切换时的卡顿则会削弱交互流畅性。UWA Gears可实时捕捉不同场景下的帧率变化： 魅族 20（高端设备）： 魅族 20 FPS走势 帧率整体稳定在60FPS左右，仅在场景切换瞬间出现一定波动，对体验无明显影响。 Lenovo Legion Duel（中端设备）： Lenovo Legion Duel FPS走势 帧率表现接近高端设备，剧情场景与UI交互时均保持平稳，波动幅度略高于魅族 20，但未突破流畅阈值。 OPPO R17（低端设备）： OPPO R17 FPS走势 在2D UI场景中帧率存在一定波动，但3D剧情演出时出现持续降帧（最低接近25FPS）；UI点击与场景切换时的卡顿更明显，与中高端设备形成差异。 工具价值：UWA Gears可帮助研发团队区分“普适性问题”与“设备特定问题”。例如本案例中，“场景切换卡顿”为全设备共性，需优化资源加载逻辑；而“低端机3D场景降帧”则为硬件适配问题，可通过画质分级解决。 2. 单帧渲染时间（FrameTime）：卡顿根源与优化优先级定位 FrameTime反映单帧渲染效率，若耗时超过83.33ms，则会引发卡顿。UWA Gears可捕捉不同设备在相同流程中的耗时差异，帮助定位卡顿原因： 魅族 20（高端设备）： 魅族 20 FrameTime走势 在场景切换时耗时约500ms，仅出现一次3.74s左右的卡顿。 Lenovo Legion Duel（中端设备）： Lenovo Legion Duel FrameTime走势 在场景切换时耗时接近1s，在和高端机相同位置的卡顿耗时约为5.35s。但卡顿普遍持续时间短，对流畅度影响有限。 OPPO R17（低端设备）： OPPO R17 FrameTime走势 3D剧情场景中平均FrameTime接近25ms，与帧率持续下降时段重合；场景切换时的尖峰耗时相比中、高端设备更高（多处超过1s，FrameTime峰值达到15.63s），反映低端设备在资源加载时的性能短板。 工具价值：通过对比三款设备的FrameTime数据，研发团队可明确优化优先级。例如本案例中，“场景切换耗时尖峰”需全平台优化（如优化资源加载卸载策略），而“3D场景持续高耗时”则需优先针对低端设备优化（如降低后处理效果）。 3. 设备温度：性能衰减与硬件特性关联 轻量游戏虽整体负载较低，但复杂的逻辑计算、持续的3D剧情演出仍可能导致设备升温，触发降频保护。UWA Gears可同步监测CPU、GPU温度，捕捉“温度 - 性能”关联： 魅族 20（高端设备）： 魅族 20温度走势 CPU温度最高达80.16℃，GPU温度60.6℃，测试过程中CPU温度显著高于GPU，表明性能压力以CPU为主。设备升温与降频趋势明显，因芯片算力充足，帧率未受显著影响；但需注意高温可能影响玩家握持体验。 Lenovo Legion Duel（中端设备）： Lenovo Legion Duel温度走势 CPU温度最高64.2℃，GPU温度60.8℃，升温幅度低于高端设备，降频对帧率影响较小；CPU温度始终高于GPU，表明性能压力以CPU为主。 OPPO R17（低端设备）： OPPO R17温度走势 温度整体平稳（CPU最高59.95℃，GPU 58.1℃），但3D场景中GPU温度略高于CPU，表明该场景下GPU为主要压力源。 工具价值：UWA Gears的温度数据可帮助研发团队区分“发热问题应该优化CPU还是GPU”。例如本案例中，魅族 20的高温更多与CPU压力相关，需通过优化CPU端控制发热；而低端机3D场景的GPU压力则需通过画质优化解决，避免持续低帧影响玩家体验。 4. 耗电速度：硬件适配平衡 轻量游戏玩家常存在“连续闯关和体验剧情”场景，耗电速度也会影响续航体验。UWA Gears可监测电池电量百分比与容量变化，量化游戏对不同设备的功耗影响： 魅族 20（高端设备）： 魅族 20耗电走势 测试期间电量从99%降至94%，单位时间耗电量平稳。 Lenovo Legion Duel（中端设备）： Lenovo Legion Duel耗电走势 电量从100%降至97%，耗电速度与高端设备接近，体现游戏在功耗控制上的一致性。 OPPO R17（低端设备）： OPPO R17耗电走势 电量从100%降至95%，单位功耗与中高端设备基本持平，说明游戏在不同硬件上的功耗控制表现稳定。 工具价值：UWA Gears的耗电数据可验证项目的功耗效果。例如本案例中，三款设备的单位时间耗电量接近，项目的耗电情况控制较好。研发团队可聚焦“性能而非功耗”进行调整，避免无效优化。 5. GPU负载：3D场景性能瓶颈定位 轻量游戏的3D剧情场景虽复杂度低于重度游戏，但仍可能因模型细节或特效渲染给低端设备带来GPU压力。UWA Gears可监测GPU时钟频率、带宽等数据，精准定位GPU负载来源： OPPO R17（低端设备）： OPPO R17 GPU Clocks和带宽走势 在3D剧情场景中，GPU时钟频率长期维持在设备上限，与帧率下降时段高度吻合，印证上文中“GPU负载过高导致降帧”的推测。 工具价值：通过GPU数据与场景类型的关联分析，研发团队可针对性优化3D场景的GPU性能。例如本案例中，可对低端设备的3D模型降低面数、简化后处理效果，在保证剧情表现力的同时减轻GPU压力，这一调整可通过UWA Gears实时验证效果。 * 数据基于公开版本，仅代表测试环境表现。 总结与工具应用建议 1. 测试结论 从UWA Gears的测试数据来看，《魔卡少女樱：回忆钥匙》在跨设备适配中展现了较好的基础表现： 中高端设备（魅族 20、Lenovo Legion Duel）可稳定支撑剧情与交互的流畅体验，帧率与功耗控制均衡； -低端设备（OPPO R17）的性能差异主要集中于3D场景，通过“画质分级”（如降低模型细节）可有效提升帧率稳定性； -全设备在场景切换时的共性卡顿，可通过UWA Gears定位的时间节点，优化资源分帧加载逻辑，进一步提升交互流畅度。 2. UWA Gears工具价值 对于轻量游戏研发团队而言，UWA Gears的核心价值在于“精准捕捉场景化性能差异”： 无需SDK集成，可快速对上线/测试版本进行多设备对比测试，尤其适合“覆盖广、迭代快”的轻量游戏； 聚焦“剧情/UI/场景切换”等核心场景，通过帧率、FrameTime、温度等数据的联动分析，定位“是硬件限制还是优化空间”（如本案例中明确低端机3D场景的GPU瓶颈）； 支持实时验证优化效果，例如调整画质参数后，可通过工具立即监测帧率与负载变化，避免“凭经验优化”导致的资源浪费。 无论您的团队需要优化跨设备流畅度，还是细化场景级性能表现，UWA Gears都能提供“数据驱动”的优化依据，免费使用门槛低，助力轻量游戏在全平台实现“体验均衡”。 若您希望针对自家游戏进行类似性能测试，或了解UWA Gears的更多功能细节，可点击官网链接得产品下载链接与使用指南。 更多讨论可以前往UWA社区：https://answer.uwa4d.com；或者联系UWA微信号：17502188376；官方技术QQ群：793972859。
Gears实测室：第一期·音游跨设备性能表现与工具价值实践
在音游品类中，《跳舞的线》以 “音乐与操作节奏深度绑定” 的玩法特性，对设备性能提出了特殊要求 —— 稳定的帧率与低延迟的渲染响应，直接影响玩家对音符时机的判断，一旦出现卡顿或帧波动，易导致操作失误，进而断裂游戏体验的沉浸感。对于研发团队而言，如何快速捕捉不同硬件设备上的性能差异、定位优化方向，是提升跨平台体验的关键。而UWA Gears作为无SDK集成的实时性能分析工具，恰好能解决 “无需代码改动即可精准监测” 的需求，为游戏性能优化提供高效支撑。 工具声明 本文所有测试数据均通过UWA Gears Realtime模式采集，仅用于展示工具在多设备性能监测、数据可视化方面的功能，不构成对《跳舞的线》游戏品质的评价。测试过程严格遵循工具数据采集规范，聚焦 “设备性能适配表现”，旨在为研发团队提供性能分析思路。 测试环境说明 为更清晰呈现不同硬件规格下的性能差异，本次测试选取覆盖中低端主流机型的两款设备，确保测试结果对研发团队的 “跨设备优化” 具备参考意义： 测试设备：OPPO R17（定位低端，代表入门级硬件水平）、红米 K40（定位中端，代表主流硬件配置）。 测试关卡：《跳舞的线》“青石巷”关卡 —— 该关卡包含动态场景元素与复杂光影效果，能更直观地反映设备在高负载场景下的性能表现。 测试前提：两款设备均处于满电状态，关闭后台其他应用，测试过程中保持相同游戏画质设置（默认画质），确保变量统一。 总体性能概览 本次测试围绕 “音游核心体验相关性能维度” 展开，通过UWA Gears监测帧率（FPS）、单帧渲染时间（FrameTime）、设备温度、耗电速度及GPU负载五大指标，对比两款设备在“青石巷”关卡中的表现差异，最终目的是通过具象化数据，展示工具如何捕捉性能特征，为研发团队提供优化依据。 UWA Gears 具体性能分析 1. 帧率（FPS）：流畅度核心指标监测 帧率稳定性是音游体验的基础 —— 稳定的60FPS能确保音符与操作节奏同步，而帧波动则可能导致玩家对时机的误判。通过UWA Gears的FPS监测模块，可实时捕捉两款设备的帧率变化： 红米 K40（中端设备）： 红米 K40 FPS走势 帧率整体维持在较高水平，波动幅度较小，仅在关卡场景切换时出现轻微波动，未对操作节奏造成明显影响。 OPPO R17（低端设备）： OPPO R17 FPS走势 帧率波动频率与幅度均高于红米 K40，尤其在关卡后半段动态元素密集时，波动更明显，部分时段帧率接近30FPS下限。 工具价值：UWA Gears可精准标记帧率波动的时间节点（如 [OPPO R17 FPS走势] 所示时间轴），结合关卡场景，研发团队可快速定位“高负载场景”，针对性优化资源加载逻辑。 体验：中端设备上的操作失误率明显低于低端设备，侧面印证“稳定帧率”对音游操作精准度的正向影响 —— 这一关联可通过UWA Gears数据与用户体验调研结合，为优化优先级提供依据。 2. 单帧渲染时间（FrameTime）：卡顿根源定位 FrameTime反映单帧画面的渲染耗时，若耗时超过16.7ms（对应60FPS），则可能出现卡顿。UWA Gears的FrameTime模块可捕捉渲染耗时的“尖峰时刻”，帮助定位卡顿原因： 红米 K40（中端设备）： 红米 K40 FrameTime走势 平均FrameTime控制在10ms以内，仅偶尔出现小幅耗时尖峰（未超过16.7ms），未触发明显卡顿。 OPPO R17（低端设备）： OPPO R17 FrameTime走势 平均FrameTime接近15ms，且存在规律性耗时尖峰（部分时刻超过20ms），与FPS波动时段高度重合，可判断为卡顿的直接原因。 工具价值：通过FrameTime与FPS数据的联动分析，研发团队可快速区分“帧率波动是否由渲染耗时过高导致”，避免盲目优化。例如本案例中，耗时尖峰的规律性表明可能与“场景元素批量加载”相关，而非随机硬件波动。 3. 设备温度：性能衰减关联监测 长时间游戏会导致设备升温，部分芯片会触发“降频保护”，进而影响帧率稳定性。UWA Gears可同时监测CPU、GPU、电池温度，捕捉“温度 - 性能”的关联关系： 红米 K40（中端设备）： 红米 K40温度走势 测试过程中CPU温度最高达60.7℃，GPU温度约56.8℃，虽出现轻微降频，但因芯片基础算力充足，帧率仍维持在可接受范围。 OPPO R17（低端设备）： OPPO R17温度走势 CPU温度最高达56.95℃，GPU温度约54.9℃，虽温度绝对值略低于红米 K40，但因芯片散热效率与算力储备较低，降频后帧率波动更明显。 关键结论：两款设备均出现“CPU温度高于GPU温度”的现象，说明《跳舞的线》在该关卡中的性能压力主要集中于CPU端 —— 这一结论可直接指导研发团队优先优化CPU相关逻辑（如脚本运算、资源调度），而非单纯调整GPU渲染参数。 4. 耗电速度：长时体验优化参考 音游玩家常存在“连续闯关”场景，耗电速度直接影响长时体验。UWA Gears可监测电池电量百分比与容量变化，量化设备耗电差异： 红米 K40（中端设备）： 红米 K40耗电走势 测试期间电量从100%降至约95%，耗电速度较平缓。 OPPO R17（低端设备）： OPPO R17高起始电量耗电走势 电量从100%降至约96%，耗电速度较平缓。 OPPO R17低起始电量耗电走势 但我们也发现，在起始电量较低的测试中，同一台OPPO R17设备电量从52%降至约37%，相近时间耗电极速高于起始电量较高时。设备耗电情况可能与设备起始电量、硬件能效比及使用年限相关。 工具价值：UWA Gears可帮助研发团队判断“耗电快是否由游戏性能优化不足导致” —— 本案例中，低端设备在起始电量较高时与中端设备耗电速度相近，但起始电量较低时耗电急速上涨。设备的耗电情况可能更多与硬件相关，而非游戏本身存在过度耗电问题，避免研发团队误判优化方向。 5. GPU负载：图形渲染压力分析 GPU性能直接影响画面渲染效率，尤其在复杂场景中，GPU负载过高可能导致帧率下降。UWA Gears可监测GPU时钟频率、带宽（读写速度）及各类资源读取量，量化GPU压力： OPPO R17（低端设备）： OPPO R17 GPU Clocks和带宽走势 GPU时钟频率最高达433.8M/s，带宽读写速度稳定，未出现明显瓶颈；结合温度数据（GPU温度低于CPU），可判断该设备在测试场景中，GPU未成为性能短板，性能压力仍以CPU为主。 工具价值：通过GPU多维度数据，研发团队可避免“盲目降低画质” —— 例如本案例中，若误判GPU为瓶颈而降低纹理分辨率，不仅无法改善帧率，还可能牺牲画面体验；而UWA Gears的数据可明确优化优先级，聚焦CPU端优化。 总结与工具应用建议 1. 测试结论 从UWA Gears的测试数据来看，《跳舞的线》在“青石巷”关卡中，于中低端设备上均具备基础流畅运行能力： 中端设备（红米 K40）可稳定维持高帧率，满足音游核心操作需求； 低端设备（OPPO R17）虽存在帧率波动，但主要与硬件算力储备及散热效率相关，通过针对性优化（如CPU脚本轻量化、场景资源分帧加载），可进一步提升体验； 若需快速适配多设备，可参考UWA Gears数据，对低端设备提供“画质分级选项”，在流畅度与画面效果间取得平衡。 2. UWA Gears工具价值 对于游戏研发团队（尤其是测试、开发、客户端工程师）而言，UWA Gears的核心优势在于“无侵入式监测 + 全维度数据可视化”： 无需集成SDK，可随时对已上线/测试中游戏进行性能测试，降低测试成本； 覆盖FPS、FrameTime、温度、耗电、GPU负载等核心维度，可快速定位性能瓶颈（如本案例中明确“CPU为主要压力源”）； 支持渲染画面截取与深度分析，结合性能数据可更精准优化图形渲染逻辑。 无论您的团队正在优化跨设备体验，还是排查特定场景的卡顿问题，UWA Gears都能提供“数据驱动”的决策支撑 —— 免费使用门槛低，即刻上手即可为游戏性能优化提速。 若您希望针对自家游戏进行类似性能测试，或了解UWA Gears的更多功能细节，可点击官网链接获得产品下载链接与使用指南。 更多讨论可以前往UWA社区：https://answer.uwa4d.com；或者联系UWA微信号：17502188376；QQ群：793972859。
UWA Gears 是UWA最新发布的无SDK性能分析工具。针对移动平台，提供了实时监测和截帧分析功能，帮助您精准定位性能热点，提升应用的整体表现。 设置界面不仅决定了大家能否正常连接设备和采集性能数据，也影响着后续着色器分析与模拟器测试的体验效果。本文将逐项介绍设置面板中的四个设置界面：基本设置、ADB设置、Compiler设置和Simulator设置，帮助大家快速进行环境配置，开启高效分析之路。 基本设置 基本设置页面用于管理账号登录状态和界面语言偏好。大家可以在此查看当前登录的UWA账号，支持一键退出以便切换账户。 注意：语言设置目前版本仅支持中文，英文暂不支持进行切换，待后续测试完成后，大家可以根据语言习惯进行切换。 ADB设置 ADB设置页面可以配置用于与Android设备进行交互的ADB工具路径。这个设置确保了Gears能稳定与设备建立连接，是进行真机调试与测试数据采集的关键前提之一。 默认情况下，Gears会自动使用内置或系统环境变量中可用的ADB；但对于有特殊需求的用户，也支持手动指定ADB可执行文件的路径。 勾选【使用默认ADB】将优先使用默认路径，无需额外配置，适用于大多数用户的使用场景。 如若需要更换指定的ADB，可取消勾选【使用默认ADB】，并在ADB路径中填写adb.exe的具体路径即可。 注意：过低的ADB版本可能导致Realtime模式无法正常采集性能数据。 Compiler设置 在Compiler设置页面，用户可以手动配置多个离线着色器编译器的路径，包括针对不同GPU厂商的专用工具，如Mali和Adreno，以及通用的Vulkan编译工具。通过设置这些路径，Gears能够在Frame Capture模式下执行离线着色器编译，从而辅助开发者精确分析Shader的兼容性、性能差异以及潜在问题。 各项配置说明如下： Mali Offline Compiler路径：用于分析在Mali GPU上着色器的性能表现。 Adreno Offline Compiler路径：用于分析Adreno GPU上的Shader编译与耗时情况。 (VK)Spirv-Cross路径：Vulkan着色器反编译工具，可将SPIR-V转换为可读形式。 (VK)GlslangValidator路径：用于对GLSL代码进行语法检查并生成SPIR-V。 更多详细配置可参考以下两篇文章： 《UWA Gears：Shader离线编译器的配置教程》 《UWA Gears V1.1.0｜新增Vulkan支持》 Simulator设置 在Simulator设置页面，用户可以配置并连接本地运行的模拟器，实现在模拟器环境下的性能采集和分析。该设置主要适用于MuMu模拟器，而雷电和夜神模拟器可在运行后，在设备列表中进行选择，无需在此设置。（目前模拟器仅支持在Realtime模式中使用。） 更多详细配置可参考以下文章： 《如何使用UWA Gears连接模拟器进行性能测试》 新用户可以通过访问UWA官网Gears产品介绍页进行下载体验，老用户可以在软件内点击主界面右上角的【检查更新】更新至最新版本。 如果您在使用过程中遇到任何问题，可以通过UWA官方QQ群找到我们，或者前往问答社区进行提问，我们将竭诚为您提供支持。 QQ群：793972859 问答社区链接：https://answer.uwa4d.com