메모리 및 CPU 사용량 최적화
언리얼 엔진 게임의 메모리 사용량과 CPU 부하를 최적화하는 것은 원활한 게임 경험을 제공하는 데 핵심적입니다.
이 절에서는 다양한 최적화 기법과 도구를 살펴보겠습니다.
메모리 프로파일링 도구 사용법
언리얼 메모리 프로파일러 활용
#include "ProfilingDebugging/MemoryStats.h"
void UMemoryProfiler::StartMemoryProfiling()
{
FMemoryStats::Initialize();
FMemoryStats::EnableStatsTracking(true);
}
void UMemoryProfiler::StopMemoryProfiling()
{
FMemoryStats::EnableStatsTracking(false);
FMemoryStats::DumpStats(TEXT("MemoryProfile.csv"));
}
메모리 누수 탐지 및 해결 방법
메모리 누수 디버거 구현
UCLASS()
class UMemoryLeakDetector : public UObject
{
GENERATED_BODY()
public:
UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Memory")
void StartLeakDetection();
UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Memory")
void StopLeakDetection();
private:
TMap<UObject*, int32> ObjectReferences;
void TrackObject(UObject* Object);
void UntrackObject(UObject* Object);
};
void UMemoryLeakDetector::StartLeakDetection()
{
ObjectReferences.Empty();
FCoreUObjectDelegates::OnConstructedObject.AddUObject(this, &UMemoryLeakDetector::TrackObject);
FCoreUObjectDelegates::OnDestroyedObject.AddUObject(this, &UMemoryLeakDetector::UntrackObject);
}
효율적인 메모리 관리 기법
오브젝트 풀링 시스템 구현
UCLASS()
class UObjectPool : public UObject
{
GENERATED_BODY()
public:
UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Memory")
AActor* GetPooledObject(TSubclassOf<AActor> ObjectClass);
UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Memory")
void ReturnObjectToPool(AActor* Object);
private:
TMap<TSubclassOf<AActor>, TArray<AActor*>> PooledObjects;
};
AActor* UObjectPool::GetPooledObject(TSubclassOf<AActor> ObjectClass)
{
if (PooledObjects.Contains(ObjectClass) && PooledObjects[ObjectClass].Num() > 0)
{
return PooledObjects[ObjectClass].Pop();
}
return GetWorld()->SpawnActor<AActor>(ObjectClass);
}
CPU 병목 현상 식별
CPU 프로파일러 사용
#include "ProfilingDebugging/CpuProfilerTrace.h"
void UCPUProfiler::StartCPUProfiling()
{
FCpuProfilerTrace::StartCpuProfiling();
}
void UCPUProfiler::StopCPUProfiling()
{
FCpuProfilerTrace::StopCpuProfiling();
FCpuProfilerTrace::DumpCpuProfile(TEXT("CPUProfile.csv"));
}
멀티스레딩 최적화 전략
비동기 작업 관리자 구현
UCLASS()
class UAsyncTaskManager : public UObject
{
GENERATED_BODY()
public:
UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Optimization")
void ExecuteAsyncTask(TFunction<void()> Task);
private:
FCriticalSection TaskLock;
TArray<TFunction<void()>> TaskQueue;
FRunnableThread* WorkerThread;
void ProcessTasks();
};
void UAsyncTaskManager::ExecuteAsyncTask(TFunction<void()> Task)
{
FScopeLock Lock(&TaskLock);
TaskQueue.Add(MoveTemp(Task));
}
게임 로직 및 AI 시스템의 효율적인 구현
행동 트리 최적화
UCLASS()
class UOptimizedBehaviorTree : public UBehaviorTree
{
GENERATED_BODY()
public:
virtual void TickTree(UBehaviorTreeComponent& OwnerComp, uint8* NodeMemory, float DeltaSeconds) override;
private:
void UpdateHighPriorityNodes(UBehaviorTreeComponent& OwnerComp, float DeltaSeconds);
void UpdateLowPriorityNodes(UBehaviorTreeComponent& OwnerComp, float DeltaSeconds);
};
void UOptimizedBehaviorTree::TickTree(UBehaviorTreeComponent& OwnerComp, uint8* NodeMemory, float DeltaSeconds)
{
UpdateHighPriorityNodes(OwnerComp, DeltaSeconds);
static float LowPriorityUpdateInterval = 0.5f;
static float TimeSinceLastLowPriorityUpdate = 0.0f;
TimeSinceLastLowPriorityUpdate += DeltaSeconds;
if (TimeSinceLastLowPriorityUpdate >= LowPriorityUpdateInterval)
{
UpdateLowPriorityNodes(OwnerComp, TimeSinceLastLowPriorityUpdate);
TimeSinceLastLowPriorityUpdate = 0.0f;
}
}
오픈 월드에서 리소스 관리 전략
레벨 스트리밍 관리자 구현
UCLASS()
class ULevelStreamManager : public UObject
{
GENERATED_BODY()
public:
UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Optimization")
void UpdateStreamingLevels(FVector PlayerLocation);
private:
TArray<ULevelStreaming*> ActiveStreamingLevels;
void LoadNearbyLevels(FVector Location);
void UnloadDistantLevels(FVector Location);
};
void ULevelStreamManager::UpdateStreamingLevels(FVector PlayerLocation)
{
LoadNearbyLevels(PlayerLocation);
UnloadDistantLevels(PlayerLocation);
}
가비지 컬렉션 최적화
가비지 컬렉션 관리자 구현
UCLASS()
class UGarbageCollectionManager : public UObject
{
GENERATED_BODY()
public:
UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Optimization")
void ScheduleIncrementalGC();
private:
FTimerHandle GCTimerHandle;
void PerformIncrementalGC();
};
void UGarbageCollectionManager::ScheduleIncrementalGC()
{
GetWorld()->GetTimerManager().SetTimer(GCTimerHandle, this, &UGarbageCollectionManager::PerformIncrementalGC, 1.0f, true);
}
void UGarbageCollectionManager::PerformIncrementalGC()
{
GEngine->ForceGarbageCollection(true);
}
에셋 로딩 및 스트리밍 개선 방법
비동기 에셋 로더 구현
UCLASS()
class UAsyncAssetLoader : public UObject
{
GENERATED_BODY()
public:
UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Optimization")
void LoadAssetAsync(TSoftObjectPtr<UObject> AssetToLoad, FOnAssetLoaded OnLoaded);
private:
TQueue<TPair<TSoftObjectPtr<UObject>, FOnAssetLoaded>> LoadQueue;
void ProcessLoadQueue();
};
void UAsyncAssetLoader::LoadAssetAsync(TSoftObjectPtr<UObject> AssetToLoad, FOnAssetLoaded OnLoaded)
{
LoadQueue.Enqueue(TPair<TSoftObjectPtr<UObject>, FOnAssetLoaded>(AssetToLoad, OnLoaded));
ProcessLoadQueue();
}
메모리 및 CPU 최적화가 미치는 영향
1. 부드러운 프레임레이트
- 효율적인 CPU 사용으로 안정적인 FPS 유지
- 메모리 관리 최적화로 프레임 지연 현상 감소
2. 로딩 시간 단축
- 효율적인 에셋 로딩 및 스트리밍으로 게임 시작 및 레벨 전환 시간 감소
- 메모리 사용 최적화로 빠른 데이터 접근 가능
3. 반응성 향상
- CPU 병목 현상 해소로 게임 로직 및 입력 처리 속도 개선
- 메모리 단편화 감소로 인한 시스템 전반적인 성능 향상
4. 안정성 증가
- 메모리 누수 방지로 장시간 플레이 시에도 안정적인 성능 유지
- 효율적인 리소스 관리로 크래시 및 프리징 현상 감소
다양한 하드웨어의 최적화 접근 방식
1. 스케일러블 시스템 설계
- 하드웨어 성능에 따라 동적으로 조정되는 LOD 시스템 구현
- 저사양 디바이스를 위한 경량화된 알고리즘 및 에셋 준비
2. 플랫폼별 최적화
- 모바일 플랫폼을 위한 메모리 사용량 최소화 전략 수립
- 콘솔 플랫폼의 특화된 하드웨어 기능 활용
3. 성능 프로파일 기반 최적화
- 다양한 하드웨어 구성에서의 성능 데이터 수집 및 분석
- 병목 지점 식별 및 타겟 플랫폼별 맞춤형 최적화 적용
메모리 및 CPU 사용량 최적화는 게임의 전반적인 성능과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있는 핵심적인 과정입니다.
메모리 프로파일링 도구와 CPU 프로파일러를 효과적으로 활용하면 성능 병목 지점을 정확히 식별하고 해결할 수 있습니다.
메모리 누수 탐지 및 해결은 장기적인 게임 안정성을 위해 매우 중요합니다.
오브젝트 풀링과 같은 효율적인 메모리 관리 기법을 통해 메모리 할당 및 해제 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다.
CPU 최적화에 있어 멀티스레딩 전략은 현대 멀티코어 프로세서의 성능을 최대한 활용할 수 있게 해줍니다.
비동기 작업 관리자를 구현하여 병렬 처리를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
게임 로직 및 AI 시스템의 효율적인 구현은 CPU 부하를 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.
행동 트리의 최적화된 구현은 복잡한 AI 로직을 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다.
대규모 오픈 월드 게임에서는 레벨 스트리밍과 에셋 로딩 최적화가 특히 중요합니다.
플레이어 위치에 따른 동적 레벨 로딩/언로딩 전략은 메모리 사용을 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다.
가비지 컬렉션 최적화는 게임의 안정성과 반응성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
증분식 가비지 컬렉션 구현은 긴 프레임 지연을 방지하는 데 도움이 됩니다.
에셋 로딩 및 스트리밍 개선은 게임의 로딩 시간을 단축시키고 전반적인 성능을 향상시킵니다.
비동기 에셋 로딩 시스템은 게임 플레이 중 심리스한 콘텐츠 로딩을 가능케 합니다.