移動(dòng)設(shè)備GPU 性能優(yōu)化對(duì)玩家游戲體驗(yàn)至關(guān)重要。侑虎科技 UWA 一直專注于游戲和 VR 應(yīng)用的性能優(yōu)化，移動(dòng)設(shè)備 GPU 優(yōu)化是其關(guān)注的重點(diǎn)，為了更好地滿足開發(fā)者針對(duì)不同 GPU 芯片的性能測評(píng)與優(yōu)化，日前他們?cè)谌律?jí)的UWA SDK 2.4.8版本中，推出了 GPU 性能測評(píng)工具—UWA GOT Online GPU 模式。這也是 UWA 繼去年GPU Counter 功能更新增加Imagination PowerVR GPU 芯片支持后的一次重要升級(jí)。

全新的UWA GOT Online GPU 模式帶來了更全面的GPU 性能優(yōu)化方案。在 UWA 官方公開的 GOT Online 支持設(shè)備列表中，可以看到對(duì)多款I(lǐng)magination PowerVR GPU的支持：GE8100、GE8200、GE8300、GE8310、GE8430、GE8320、GE8325、GE8340 等，并且會(huì)持續(xù)刷新支持Imagination PowerVR GPU的型號(hào)，表中還列出了GPU耗時(shí)均值、GPU著色、GPU帶寬、GPU圖元處理、GPU負(fù)載等多個(gè)評(píng)測優(yōu)化維度。Imagination 將與 UWA 持續(xù)合作幫助開發(fā)者對(duì)GPU 進(jìn)行更好地優(yōu)化。

現(xiàn)在，讓我們一一介紹這些重要功能。

• 性能簡報(bào)：該頁面可以快速地幫助開發(fā)者把控項(xiàng)目的GPU性能壓力情況

• GPU分析：分別從渲染和帶寬兩個(gè)角度，對(duì)GPU性能壓力進(jìn)行分析

• 渲染資源分析：開啟紋理和網(wǎng)格資源分析功能，定位這些資源的具體使用情況

• Overdraw快照：更便捷地定位Overdraw壓力來源

GPU溫度：快速判斷設(shè)備發(fā)熱的原因是否主要來自GPU

性能簡報(bào)

如下圖，UWA列出了測試時(shí)的FPS、GPU Clocks數(shù)據(jù)，并用淺紅色背景標(biāo)注了GPU Bound幀。GPU Bound表示GPU性能高壓區(qū)間，此時(shí)GPU計(jì)算耗費(fèi)的時(shí)鐘周期數(shù)過高，可能無法支持滿幀運(yùn)作。

同時(shí)，UWA也在圖表下列出了GPU性能、渲染統(tǒng)計(jì)、紋理資源分析和網(wǎng)格資源分析4個(gè)模塊的參數(shù)情況和對(duì)應(yīng)的優(yōu)化任務(wù)隊(duì)列。

簡報(bào)的目的是幫助大家在茫茫多的性能指標(biāo)中，快速篩選出高優(yōu)先級(jí)的優(yōu)化任務(wù)。如需要針對(duì)某些指標(biāo)做更為深層的下探，就可以使用下文中的各個(gè)功能進(jìn)行分析。

GPU分析

在指標(biāo)匯總下，展示了測試過程中獲取到的各項(xiàng)GPU參數(shù)。同時(shí)，UWA也根據(jù)這些指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)，分別從渲染和帶寬兩個(gè)角度，幫助開發(fā)者對(duì)GPU性能壓力進(jìn)行具體分析。

1. 指標(biāo)匯總

GPU TimeGPU Time即每幀的GPU耗時(shí)。GPU耗時(shí)的推薦值和CPU耗時(shí)一樣，當(dāng)項(xiàng)目需要維持在30幀時(shí)，GPU耗時(shí)應(yīng)低于33ms（UWA推薦控制在28ms更佳）。同時(shí)，UWA也列出了渲染耗時(shí)Fragment Time和頂點(diǎn)處理耗時(shí)Non-Fragment Time數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充。

Clocks

GPU Clocks表示渲染一幀耗費(fèi)的GPU時(shí)鐘周期數(shù)，和GPU Times一樣，也是用于衡量GPU性能的主要指標(biāo)。通過GPU Clocks，開發(fā)者可以快速定位項(xiàng)目的GPU壓力主要來自哪些場景，并結(jié)合其他GPU參數(shù)對(duì)GPU壓力情況進(jìn)行具體分析。

GPU Utilization

Fragment Utilization和Non Fragment Utilization分別表示圖元處理和非圖元處理任務(wù)處于活動(dòng)狀態(tài)的時(shí)間百分比。

當(dāng)Non Fragment Utilization高時(shí)，開發(fā)者可以從面片數(shù)、面剔除、模型復(fù)雜度等角度著手進(jìn)行優(yōu)化；而當(dāng)Fragment Utilization高時(shí)，則考慮項(xiàng)目中是否存在Overdraw過高、Fragment Shader過于復(fù)雜等問題。

GPU Shaded

在GPU Shaded下，可以獲取到相關(guān)的Fragment shaded、Vertices shaded、Cycles/Pixel指標(biāo)數(shù)據(jù)。

其中Cycles/Pixel表示平均每個(gè)像素耗費(fèi)的GPU時(shí)鐘周期。當(dāng)畫面的Shader復(fù)雜度過高/或者Overdraw過高時(shí)，GPU需要消耗大量的時(shí)鐘周期對(duì)Shader進(jìn)行運(yùn)算，容易造成GPU耗時(shí)變高，造成卡頓。通過Cycles/Pixel，即可快速定位高Cycles的場景，需要進(jìn)一步判斷場景的GPU壓力是否是由于Shader復(fù)雜度過高還是Overdraw過高造成，進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化。

Fragment shaded表示每幀F(xiàn)ragment shader執(zhí)行了多少次，用Fragment shaded數(shù)除以設(shè)備分辨率，可以側(cè)面反映項(xiàng)目的Overdraw情況。

當(dāng)Overdraw較高時(shí)，容易引起發(fā)熱和能耗方面的問題。我們可以通過降低半透明粒子特效的粒子數(shù)量、使用不規(guī)則面片代替矩形面片渲染粒子特效或UI等方式，減少項(xiàng)目的Overdraw層數(shù)，降低GPU壓力。

而Vertices shaded則表示每幀Vertex shader執(zhí)行了多少次。使用Vertices shaded除以輸入圖元數(shù)，即可得到平均每個(gè)圖元進(jìn)行了多少次Vertices shaded。UWA推薦平均每個(gè)圖元執(zhí)行次數(shù)應(yīng)控制在1.5次以下。

GPU Bandwidth

和CPU一樣，GPU Bandwidth也是芯片耗電的重要指標(biāo)。當(dāng)GPU持續(xù)進(jìn)行高負(fù)載外部讀寫時(shí)，掉電就會(huì)過快。UWA的GPU Bandwidth模塊統(tǒng)計(jì)了測試過程中單幀的讀寫帶寬總量，通過查看GPU Bandwidth模塊，可以快速定位測試過程中帶寬較高的場景和原因，并進(jìn)行進(jìn)一步測試優(yōu)化。

GPU Memory Bus Utilization

GPU Memory Bus Utilization，即每幀GPU內(nèi)存總線負(fù)載。它表示當(dāng)前GPU帶寬消耗占總可用帶寬的百分比。當(dāng)GPU Memory Bus Utilization持續(xù)較高時(shí)，說明GPU訪問內(nèi)存的頻率過于頻繁，可以通過減少紋理資源與網(wǎng)格資源的大小和數(shù)量控制GPU緩存的占比。

GPU Primitive

渲染面是產(chǎn)生GPU壓力的重要因素之一，渲染面過多可能是模型過于復(fù)雜；也可能是地形、大建筑物等大面積模型沒有進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟鸱郑瑢?dǎo)致進(jìn)入視域體的面片可能不多，但提交GPU的渲染面依然很多。

對(duì)于這種情況，我們可以通過GPU Primitive下的各項(xiàng)參數(shù)來進(jìn)行初步判斷。

Input Primitives：提交到GPU端的圖元總數(shù)，該數(shù)值基本等同于引擎端統(tǒng)計(jì)的渲染面片總數(shù)。

Visible Primitives：在GPU端通過各種裁剪之后，留下的參與渲染的三角面。

Culled Primitives：因?yàn)樵谝曈蝮w外而被裁剪的三角面，因?yàn)槌蚨徊眉舻娜敲妗?/p>

GPU圖元處理數(shù)量過多會(huì)對(duì)設(shè)備的帶寬和能耗造成較大的影響，應(yīng)盡量在程序端完成剔除，并減小送往GPU的圖元數(shù)。在3D場景中，比較理想的情況下，可見圖元的數(shù)量應(yīng)該接近或高于 50%（對(duì)于大部分模型，有一半三角面會(huì)因?yàn)槌虮徊眉簦?。如果某些角度下，可見圖元的比例非常低，則很可能存在上文提到的第二種情況，從而可以針對(duì)性地檢查和優(yōu)化場景中，這個(gè)角度下，被提交到GPU的大面積模型。

2. GPU渲染分析

GPU Clocks是衡量GPU性能的主要指標(biāo)，結(jié)合該曲線，開發(fā)者可以快速判斷各個(gè)場景中的GPU壓力。

同時(shí)，UWA也展示出了GPU Shaded、GPU Primitive指標(biāo)的均值和性能走勢(shì)。當(dāng)某個(gè)場景中的GPU Clocks較高時(shí)，通過這些指標(biāo)的推薦值和性能曲線，開發(fā)者就可以快速判斷是哪些參數(shù)造成的GPU渲染計(jì)算壓力，并采取相應(yīng)的優(yōu)化方案。

3. GPU帶寬分析

由于GPU讀、寫帶寬較高時(shí)都會(huì)造成大量的發(fā)熱和耗電，需要開發(fā)者重點(diǎn)關(guān)注。

在相關(guān)參數(shù)中，也展示了GPU Memory Bus Utilization、GPU Primitive參數(shù)。比如當(dāng)GPU Primitives較高時(shí)，就說明提交到GPU端的圖元總數(shù)較多，可能引起較高的帶寬壓力。

渲染資源分析

當(dāng)參與渲染的紋理和網(wǎng)格資源越多、采樣越多時(shí)，資源內(nèi)存會(huì)變高，GPU帶寬和GPU Clocks也會(huì)相應(yīng)上漲。為了保證讓參與渲染計(jì)算的資源物盡其用，開發(fā)者可以手動(dòng)開啟紋理和網(wǎng)格資源分析功能，定位這些資源的具體使用情況。

紋理資源分析

在紋理資源分析頁，除了紋理資源的內(nèi)存、數(shù)量、尺寸等參數(shù)外，我們還可以查看紋理渲染利用率、是否開啟Mipmap和Mipmap采樣率等數(shù)據(jù)。

通過紋理渲染利用率，開發(fā)者即可快速定位到一直在內(nèi)存中但從未參與過渲染的紋理資源，以此排查是否存在場景中不可見的渲染物體、不合理的打包和加載策略等可能造成此種浪費(fèi)的因素。

而通過Mipmap 0層采樣率是否較低（低于20%），則可以判斷哪些紋理資源的尺寸過大，開發(fā)者就可以通過降低這些紋理資源分辨率緩解內(nèi)存和GPU壓力，同時(shí)也不會(huì)影響畫面效果。

網(wǎng)格資源分析

在網(wǎng)格資源分析頁，除了和紋理資源相似的資源渲染利用率外，我們也可以查看網(wǎng)格的最大屏占比和最小渲染密度數(shù)據(jù)。渲染利用率為0的網(wǎng)格資源和紋理資源優(yōu)化方式相似，而網(wǎng)格最大屏占比和最小渲染密度則可以用于排查網(wǎng)格資源的精度是否合理。

當(dāng)網(wǎng)格的最大屏占比小于0.02%時(shí)，說明網(wǎng)格在手機(jī)屏幕中只占很小的一部分，可見性較低。如果同時(shí)網(wǎng)格的復(fù)雜度較高，就說明網(wǎng)格的精度過高，開發(fā)者可以考慮使用更低精度的模型進(jìn)行替換。

渲染密度則表示在平均每一萬像素中網(wǎng)格的頂點(diǎn)數(shù)，如果該值大于1000，則說明我們?cè)诤苄〉漠嬅嬷欣L制了過于復(fù)雜的網(wǎng)格。因此，當(dāng)此網(wǎng)格的渲染密度最小時(shí)，該數(shù)值仍然高于1000，那么此網(wǎng)格的頂點(diǎn)數(shù)大概率是過高的，開發(fā)者可以考慮對(duì)這些網(wǎng)格資源進(jìn)行減面操作，或使用LOD分級(jí)處理。

Overdraw快照

Overdraw表示項(xiàng)目運(yùn)行過程中單幀中整個(gè)屏幕被填充的倍數(shù)。在游戲運(yùn)行過程中，場景中半透明物體的重合會(huì)使得同一個(gè)像素點(diǎn)在一幀中會(huì)被繪制多次，容易造成Overdraw過高，引起設(shè)備發(fā)熱。

在Overdraw快照模塊，UWA通過Fragment Shaded（渲染像素總數(shù)）與設(shè)備渲染分辨率，換算得到了Overdraw的計(jì)算值，以幫助開發(fā)者對(duì)項(xiàng)目的Overdraw情況進(jìn)行排查。

在測試GPU模式時(shí)，開發(fā)者可以手動(dòng)Dump采集場景中具體的Overdraw情況。

在Overdraw快照模塊，即可查看Dump幀各個(gè)相機(jī)的Overdraw情況。其中Overlay-UI(UWA)相機(jī)展示的是UGUI中Overlay部分的Overdraw信息，即所有沒有掛在任何相機(jī)下UI的Overdraw信息。

在柱狀圖下方，還可以查看所選柱狀圖的Overdraw熱力圖，其中顏色越紅，表示該處像素在當(dāng)前幀中被填充的次數(shù)較多，Overdraw較高，GPU的壓力就越大。

開發(fā)者可以結(jié)合報(bào)告截圖和Overdraw熱力圖，更便捷地定位項(xiàng)目的Overdraw壓力來源。

GPU溫度

GPU壓力較高時(shí)容易引起設(shè)備發(fā)熱。UWA統(tǒng)計(jì)了設(shè)備的GPU、CPU、電池溫度，以便開發(fā)者判斷設(shè)備發(fā)熱的原因是否主要來自GPU。

若確認(rèn)是由于GPU壓力導(dǎo)致發(fā)熱，接下來可以進(jìn)一步排查與GPU溫度情況有關(guān)的參數(shù)，譬如FPS、GPU Clocks、GPU bandwidth。而功率則會(huì)和GPU溫度相互影響，也是反應(yīng)能耗和發(fā)熱問題的重要參數(shù)。

這里特別建議大家：由于CPU和GPU芯片位置較近，當(dāng)CPU壓力較大產(chǎn)生發(fā)熱時(shí)，也可能帶動(dòng)GPU一起發(fā)熱。所以在優(yōu)化GPU發(fā)熱問題時(shí)，也要適當(dāng)結(jié)合CPU壓力情況進(jìn)行排查分析?？偟膩碚f，當(dāng)項(xiàng)目存在耗電快、溫度高的現(xiàn)象時(shí)，開發(fā)者可以從GPU性能壓力、GPU帶寬、CPU主線程、CPU子線程等方面著手，優(yōu)化發(fā)熱問題。

UWA提供的性能測評(píng)工具更進(jìn)一步地拆分和細(xì)化了項(xiàng)目的GPU壓力成因，為您帶來前所未有的優(yōu)化體驗(yàn)。UWA的目標(biāo)是讓您更便捷、高效地定位項(xiàng)目的GPU壓力來源，告別盲目猜測，擁抱精準(zhǔn)優(yōu)化。