UE4中性能优化工具合集

简述
CPU
- Unreal Insight
- Unreal Profiler
- Simpleperf
- Android Studio
- Perfetto
- XCode Timeprofiler
- Best Practice
GPU
- Adreno GPU
- Mali GPU
- Android GPU Inspector (AGI)
内存
- 堆内存分析
- - Android Studio
  - LoliProfiler
  - UE5 Memory Insights
  - Unity Mono 内存
  - Memreport
  - RHI Memory
  - XCode Allocations
功耗
- 硬件方案
- - 电流计
- 软件方案
包体
- SizeMap
- Unreal PakViewer
- Custom Built Profiler With CI
代码崩溃 & 稳定性
- Address Santizer
- StompAllocator
- Vulkan

简述

总结UE4中性能优化工具合集，之前转过一篇LLM内存统计工具，非常详细，这里会总结全面，包括了CPU/GPU内存/功耗/包体/代码稳定的各类工具，方便筛选使用

CPU

Unreal Insight

Unreal Insight在 Unreal Engine 4.24.3版本中开始支持移动平台性能数据录取。数据直接写入文件，GUI工具采集结束后离线解析数据文件。（平时使用较多）

优势：可长时间录制数据，数据在时间轴上以进程调度的形式展示，比较容易分析Game、RenderThread与WorkerThread的调度情况，从整体上结合时间连贯性对CPU瓶颈进行初步的定位。也可用于分析有规律的卡顿掉帧的情况。

劣势：所记录的调用堆栈较浅（可手动打点），较难定位到具体出问题的代码，人工分析需要时间与经验
在这里插入图片描述

Unreal Profiler

UE5已删除此模块

（平时使用较多）Unreal Engine 中的 Profiler则是分析CPU端性能情况的一个老工具，与Unreal Insights相比它缺少了线程间调度情况的数据，优点在于其记录的调用堆栈深度较深，可与Insights结合使用 UE4引擎窗口中菜单DeveloperTools下SessionFrontend界面即为Profiler所在的窗口可通过两种方法抓取数据：

启动程序时增加参数：-messaging

游戏中使用命令： stat startfile, stat stopfile

/sdcard/UE4Game/YourProject/UE4CommandLine.txt
../../../YourProject/YourProject.uproject -messaging
# 数据存放于
/sdcard/UE4Game/FPSDemo/FPSDemo/Saved/Profiling/UnrealStats

在这里插入图片描述

Simpleperf

Simpleperf可录制很深的CPU调用堆栈，可用于详细分析问题时间内的CPU代码执行情况，其将数据聚合，输出类似于Instrument TimeProfiler的形式，可以看到不同函数在一段时间内的贡献、占比情况，及调用次数，方便对其进行更有针对性的优化。但这种聚合模式没有单帧的概念，主要用于宏观统计。因此可以与Profiler、Insights等工具结合使用。建议使用Test包进行数据分析，避免Development版本额外代码所造成的性能压力影响真实数据

Android Studio

使用Android Studio的 ProfileAPK 功能，即可较为自动的生成性能数据
在这里插入图片描述

Perfetto

Perfetto可以拿到simpleperf、systrace等数据

可用于分析APP、系统整体CPU调度，渲染节奏等问题

XCode Timeprofiler

XCode Timeprofiler 与Simpleperf原理相同的CPU性能分析工具，功能强大

Best Practice

粗粒度工具：FramePro、UnrealInsight 用于开发期CI暴漏明显问题

发现问题后，使用细粒度工具进行深度分析：Simpleperf、Streamline、TimeProfiler

建议使用Test包，排除Cache、冗余代码、Profiler本身对性能的影响

尝试：离线计算、ParallelFor、异步化、SOA化等方案

并使用CacheSim、Streamline进行 Cache Miss 分析，压榨出最后的水分

GPU

现代Mobile GPU通常使用 TBR、TBDR 硬件架构
在这里插入图片描述
在有限的功耗下提供尽可能多的性能空间
除了控制运算负载、动态分支、全精度运算等天然GPU不友好的指标之外
Mobile GPU因其On-chip Memory较小的原因
需要严格控制寄存器数量，避免Register Spill产生额外IO带宽

Adreno GPU

Adreno GPU
使用Snapdragon Profiler进行Counter数据抓取提供python脚本进行Counter数据汇总与分类

Mali GPU

Android GPU Inspector (AGI)

在这里插入图片描述
系统性能分析
执行系统级跟踪和分析，以深入了解游戏和系统服务使用的资源，例如 GPU、CPU、内存、电池和 GPU 计数器。支持 Qualcomm® AdrenoTM、Arm® MaliTM 和 Imagination® PowerVRTM GPU
帧性能分析
从单个应用帧捕获跟踪记录，然后对游戏的 GPU 使用情况执行深入分析。其中包括对 Vulkan 和 OpenGL ES API 调用进行更深入的介绍和分析

内存

Android、iOS内存管理核心：

分页（Paging）
内存映射（Memory Mapping）

CPU & GPU 公用一套内存硬件（GPU有少量OnChip Memory）
当内存不足时触发分页（Page Out）释放内存：触发内存压缩; 删除Clean Page; 当剩余内存低于阈值，系统将开始杀进程

堆内存分析

Android Studio

Android Studio 支持 Native（C++）堆内存分配的分析工作
在这里插入图片描述

Perfetto组件可使用Heapperfd进行Native内存分析工作

LoliProfiler

LoliProfiler支持整合至 UE、Unity 引擎分析 Native（C++）内存
在这里插入图片描述

UE5 Memory Insights

在这里插入图片描述

Unity Mono 内存

Mono虚拟机（IL2CPP）提供内存快照接口

UnityMemPerf用C++&QT完美还原了Unity IL2CPP内存工具PerfAssist的体验，无需Unity、无需SDK，连接USB拉起APP即可抓取托管内存快照，进行内存分析、快照Diff

Memreport

提供 UE4 Memreport 数据解析、Diff与可视化功能：(经常使用)

RHI Memory

可针对性的对 UE Vulkan、GL、Metal RHI层内存申请接口结合 FRHIResource 的DebugName

实现一套数据Dump机制，以链接 RHI 内存与 UE RHI资源，深入分析RHI内存

XCode Allocations

类似 Simpleperf 在 iOS 可查看堆内存分配数据的工具
iOS Memory Deep Dive

功耗

手机硬件集成度高，重度手游发热明显，发热与功耗的关系越来越受到开发者的重视
功耗统计难点：

硬件集成度高，被动散热上限低
难以测量单模块功耗
静态、动态功耗叠加
能耗和利用率、频率呈线性关系，和电压呈二次关系
综合导致：功耗数据获取难度大，功耗数据体现非线性，数据分析难度也很大

硬件方案

电流计

设备充满电（100%），将电流计与充电头连接。
在系统的蓝牙管理面板中查找名为“UC96_SPP”的设备，配对连接并且获取其Mac地址记下。

软件方案

Perfdog支持基于驱动上报的功耗数据获取， iOS直接解析了XCode Energy的数据

包体

包体的大小、首包资源的大小对于玩家有较大影响

尽可能减少包体大小，也是开发者需要关注的重点问题

SizeMap

SizeMap介绍，可以将本地的pak包加载， SizeMap以TreeMap图的形式将资源分类，我们可以点击任意分类进入更深的层级来分析数据
在这里插入图片描述

Unreal PakViewer

Custom Built Profiler With CI

Asset Registry 中包含资源的 Meta 信息（AssetRegistrySearchable），可在Cook & Package 结束后使用 Commandlet 分析此信息

代码崩溃 & 稳定性

可通过addr2line翻译崩溃符号至具体代码行号

# android-ndk-r21d\toolchains\aarch64-linux-android-4.9\prebuilt\windows-x86_64\bin\aarch64-linux-android-addr2line.exe
addr2line.exe -f -C -e path/to/libUE4.so 0x009988ff