icon안동민 개발노트

최적화 도구와 기법 활용

 언리얼 엔진은 게임 최적화를 위한 다양한 고급 도구와 기법을 제공합니다.

 이 절에서는 이러한 도구들의 효과적인 활용 방법과 최적화 기법을 살펴보겠습니다.

언리얼 인사이트(Unreal Insights) 활용

 언리얼 인사이트 설정 및 사용

#include "ProfilingDebugging/TraceScreenshot.h"
 
void UPerformanceProfiler::StartUnrealInsights()
{
    FTraceScreenshot::StartCapture();
}
 
void UPerformanceProfiler::StopUnrealInsights()
{
    FTraceScreenshot::StopCapture();
    FTraceScreenshot::SaveCaptureToFile(TEXT("ProfileSession"));
}

 데이터 분석

  1. 언리얼 인사이트 뷰어 실행
  2. 'ProfileSession' 파일 로드
  3. 타임라인 뷰, CPU 사용량, 메모리 사용량 등 분석

GPU 비주얼라이저 활용

 GPU 비주얼라이저 활성화

void UGPU_Visualizer::EnableGPUVisualizer()
{
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Stat GPU"));
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("ProfileGPU"));
}

 결과 해석

  1. 프레임 시간 분석
  2. 렌더 패스별 GPU 시간 확인
  3. 병목 지점 식별 및 최적화 포인트 결정

스탯 명령어 활용

 주요 스탯 명령어

void UStatCommands::ExecuteStatCommands()
{
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Stat FPS"));
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Stat Unit"));
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Stat Game"));
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Stat Memory"));
}

 결과 모니터링 및 로깅

void UStatMonitor::LogStatResults()
{
    float FPS = GEngine->GetAverageFrameTime();
    float MemoryUsage = FPlatformMemory::GetStats().UsedPhysical;
 
    UE_LOG(LogPerformance, Log, TEXT("FPS: %.2f, Memory Usage: %.2f MB"), 1.0f / FPS, MemoryUsage / 1024.0f / 1024.0f);
}

셰이더 복잡도 최적화

 셰이더 복잡도 시각화

void UShaderOptimizer::VisualizeShaderComplexity()
{
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("ViewMode ShaderComplexity"));
}

 셰이더 최적화 전략

  1. 불필요한 연산 제거
  2. 텍스처 샘플링 최소화
  3. 조건문 사용 줄이기

네트워크 대역폭 최적화

 네트워크 프로파일러 활용

void UNetworkProfiler::EnableNetworkProfiling()
{
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Net PktLoss=0.01"));
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Net PktOrder=0.01"));
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Net PktDup=0.01"));
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("Net PktLag=100"));
}

 리플리케이션 최적화

UCLASS()
class AOptimizedActor : public AActor
{
    GENERATED_BODY()
 
public:
    virtual void GetLifetimeReplicatedProps(TArray<FLifetimeProperty>& OutLifetimeProps) const override
    {
        Super::GetLifetimeReplicatedProps(OutLifetimeProps);
 
        DOREPLIFETIME_CONDITION(AOptimizedActor, ImportantVariable, COND_OwnerOnly);
        DOREPLIFETIME_CONDITION(AOptimizedActor, LessImportantVariable, COND_SkipOwner);
    }
 
private:
    UPROPERTY(Replicated)
    float ImportantVariable;
 
    UPROPERTY(Replicated)
    float LessImportantVariable;
};

에셋 쿠킹 및 패키징 최적화

 쿠킹 설정 최적화

[/Script/UnrealEd.ProjectPackagingSettings]
bCompressed=True
bShareMaterialShaderCode=True
bSharedMaterialNativeLibraries=True
bSkipEditorContent=True

 에셋 관리자 구현

UCLASS()
class UAssetOptimizer : public UObject
{
    GENERATED_BODY()
 
public:
    UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Asset Optimization")
    void OptimizeAssets();
 
private:
    void CompressTextures();
    void GenerateLODs();
    void StripUnusedContent();
};

자동화된 성능 테스트 구축

 자동화된 성능 테스트 프레임워크

UCLASS()
class UAutomatedPerformanceTest : public UObject
{
    GENERATED_BODY()
 
public:
    UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Performance Testing")
    void RunPerformanceTest();
 
private:
    void MeasureFrameRate();
    void MeasureMemoryUsage();
    void MeasureLoadTimes();
    void GenerateReport();
};

 CI/CD 파이프라인 통합

performance_test_job:
  script:
    - ./RunPerformanceTests.sh
    - python AnalyzeResults.py
  artifacts:
    reports:
      performance: performance_report.json

지속적인 성능 모니터링 시스템 설계

 실시간 성능 모니터 구현

UCLASS()
class UPerformanceMonitor : public UObject
{
    GENERATED_BODY()
 
public:
    virtual void Tick(float DeltaTime) override;
 
private:
    void UpdatePerformanceMetrics();
    void LogPerformanceData();
    void AlertIfPerformanceDegraded();
};
 
void UPerformanceMonitor::Tick(float DeltaTime)
{
    UpdatePerformanceMetrics();
    LogPerformanceData();
    AlertIfPerformanceDegraded();
}

팀 내 효과적인 최적화 워크플로우 구축

 최적화 가이드라인 문서화

  1. 코드 스타일 가이드
  2. 에셋 최적화 체크리스트
  3. 성능 목표 및 기준 설정

 코드 리뷰 프로세스

// 성능에 민감한 코드 섹션에 대한 주석 및 리뷰 요청
// PERFORMANCE_SENSITIVE: This loop is called frequently. Ensure O(n) complexity.
for (int32 i = 0; i < HugeArray.Num(); ++i)
{
    // 복잡한 연산
}

최신 하드웨어 기술을 고려한 최적화

 레이 트레이싱 최적화

void URayTracingOptimizer::OptimizeRayTracing()
{
    // 레이 트레이싱 품질과 성능 사이의 균형 조정
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("r.RayTracing.Quality 3"));
    
    // 레이 바운스 수 제한
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("r.RayTracing.MaxBounces 2"));
}

 가변 해상도 셰이딩(VRS) 활용

void UVRSOptimizer::EnableVariableRateShading()
{
    // VRS 활성화 및 설정
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("r.VRS.Enable 1"));
    GEngine->Exec(nullptr, TEXT("r.VRS.Rate 2x2"));
}

크로스 플랫폼 개발에서의 최적화 전략

 플랫폼별 최적화 매니저

UCLASS()
class UPlatformOptimizationManager : public UObject
{
    GENERATED_BODY()
 
public:
    UFUNCTION(BlueprintCallable, Category = "Platform Optimization")
    void ApplyPlatformSpecificOptimizations();
 
private:
    void OptimizeForMobile();
    void OptimizeForConsole();
    void OptimizeForPC();
};
 
void UPlatformOptimizationManager::ApplyPlatformSpecificOptimizations()
{
    #if PLATFORM_ANDROID || PLATFORM_IOS
        OptimizeForMobile();
    #elif PLATFORM_PS4 || PLATFORM_XBOXONE
        OptimizeForConsole();
    #else
        OptimizeForPC();
    #endif
}

 언리얼 엔진에서 제공하는 다양한 최적화 도구와 기법을 효과적으로 활용하는 것은 고성능 게임 개발의 핵심입니다.

 언리얼 인사이트, GPU 비주얼라이저, 스탯 명령어 등의 고급 프로파일링 도구를 통해 게임의 성능을 정확히 분석하고 병목 지점을 식별할 수 있습니다.

 셰이더 복잡도 최적화는 GPU 성능 향상에 중요한 역할을 합니다.

 불필요한 연산을 제거하고, 텍스처 샘플링을 최소화하며, 조건문 사용을 줄이는 등의 전략을 통해 셰이더 성능을 크게 개선할 수 있습니다.

 네트워크 대역폭 최적화는 온라인 멀티플레이어 게임에서 특히 중요합니다.

 네트워크 프로파일러를 활용하여 패킷 손실, 지연 등을 시뮬레이션하고, 효율적인 리플리케이션 전략을 구현함으로써 네트워크 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 에셋 쿠킹 및 패키징 최적화는 게임의 크기와 로딩 시간을 줄이는 데 중요합니다.

 압축 설정 최적화, 불필요한 콘텐츠 제거, LOD 생성 등의 기법을 통해 에셋을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 자동화된 성능 테스트 구축과 지속적인 성능 모니터링 시스템은 장기적인 성능 관리에 필수적입니다.

 CI/CD 파이프라인과 통합된 자동화 테스트를 통해 성능 회귀를 조기에 발견하고 대응할 수 있습니다.

 팀 내에서 효과적인 최적화 워크플로우를 구축하는 것은 일관된 성능 관리를 위해 중요합니다.

 최적화 가이드라인 문서화, 코드 리뷰 프로세스 등을 통해 팀 전체가 성능 중심의 개발 문화를 가질 수 있습니다.

 최신 하드웨어 기술을 고려한 최적화 접근 방식은 게임의 경쟁력을 높이는 데 도움이 됩니다.

 레이 트레이싱, 가변 해상도 셰이딩 등의 기술을 효과적으로 활용하여 시각적 품질과 성능 사이의 최적의 균형을 찾을 수 있습니다.

 크로스 플랫폼 개발에서는 각 플랫폼의 특성을 고려한 최적화 전략이 필요합니다.

 플랫폼별 최적화 매니저를 구현하여 각 플랫폼에 맞는 최적의 설정을 적용할 수 있습니다.

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