基于移动设备算力的UWA性能标准系统上线

在日常的游戏优化过程中，我们总是被研发团队问到这样的问题：

“4GB内存的设备上，我们的PSS内存应该控制在多少以下？纹理内存、Mono内存、Shader内存应该在多少以下是正常的？”
“XXX设备上跑多少三角形面片合适、Draw Call应该控制在多少以下较为合理”
“我们在XXX设备上，Animators.Update耗时达到了6.8ms，这个算高还是算低？我们需不需要再优化，优化到多少合理？”
“我们在XXX设备上温度达到了55度，这个温度算高吗？”
…

是不是这些问题看起来似曾相识？这本质上涉及的是游戏研发中一个非常重要的方面—标准化。绝大部分商业游戏都会在立项时考虑这个问题，就是我们项目的开发标准是什么，这里面有制作标准，也有质量规范。上述那些问题，就是研发团队特别关心的性能或质量标准中的一小部分。大家都希望可以得到一个较为明确的答案：某款设备上的某个具体性能指标应该是多少或多大范围等等。但是，这个需求看上去很简单，但解决起来却非常不容易。

首先，我们需要针对大量设备进行合理的算力分档，目前世界上的移动设备已经有上万种，且每年仍有大量的新机型推出。同时，不同机型的计算能力很可能是完全不同的，比如小米5S和小米12的算力是完全不一样的。所以，我们需要先将如此大量的设备进行合理的分档，不同档次设备对应的性能标准也不应该相同。

为了解决这个问题，我们设计并实现了一套UWA设备分档方案。UWA设备分档综合考虑了设备配置、最新的硬件参数、用户的使用反馈，以及海量测试设备的分布数据，目前可以做到及时更新以反应硬件环境与设备分布数据的变化。

其次，标准化的过程是一个不断提炼重要指标的过程，一款游戏项目是非常复杂的，它拥有渲染、UI、逻辑代码、加载、物理、粒子系统、内存、ALU、带宽等多达三十种不同的模块或系统，而每种模块又可以继续拆解出更多更加详细的指标。它就好比一个人体的体检报告，先细化到心肝脾胃肾等脏器，然后再逐步拆解到各种酶、各种蛋白指标等等。所以，要不断分析出到底哪些指标可以反映出渲染模块性能的好坏，哪些指标可以反映出物理模块性能的瓶颈，这就需要对于性能优化本身具有非常深入的掌握，并且要随着引擎的不同、设备的不同而不断迭代。

再次，开发团队也有自身的项目需求。有些项目希望可以在设备上稳定运行30帧，有些项目则希望可以稳定运行60帧；有些项目希望可以在2GB内存的设备上稳定运行，有些项目则为了更好地表现力加载更多的资源，从而放弃3GB内存以下的设备。这些项目自身需求的不同也会导致性能标准的不同。为此，我们对海量的性能测试数据进行分组分析，持续挖掘各指标在各档设备中的统计规律与重要程度，建立指标与目标帧率间的影响模型，从而得到不同设备、不同目标下各性能指标的阈值范围。

最后，如何验证这些指标的合理性和普适性，则是标准的重中之重。通过我们的优化专家来审视指标范围进行合理性，再根据不同的引擎版本、功能设置，建立重要指标的实验项目，根据真机实验数据对指标阈值进行校验与调整。经过调整后，能够得到一个排除异常值干扰，可行性得到验证的性能标准。同时，我们会持续针对最新的测试数据来进行比对和跟踪，以保证标准的时效性。

通过解决以上四个大问题，以及无数个细节问题，我们终于可以面向大家推出我们UWA自己的性能标准体系。它可以做到针对不同档次的移动设备、不同的项目目标、不同的游戏模块提供不同的具体性能标准。

当大家在通过自己内部不同的移动设备测试和分析游戏性能时，我们会根据研发团队的测试机型来自动为其定档，同时根据档位和目标帧率提供对应的性能标准。

下图是某游戏在同一场景中两款不同移动设备上的指标推荐值反馈。

很明显，研发团队自己针对设备做了适当的分级：

在低端设备魅族M6 Note设备上，Triangle峰值达到在23.8w，这里UWA建议Triangle峰值小于15w，所以在低端设备上该项目在场景下的Triangle使用量较高，可以进一步通过报告来定位哪些局部的Triangle使用量较大并进行简化；
在中高端设备华为Mate20设备上，虽然项目的Triangle峰值达到了31.5w，但我们建议小于45w，所以在该设备上，该场景的Triangle使用量处在合理范围之内，而且还可以跟美术团队商量是否可以增加部分区域的模型细节，以达到更好的视觉展现力。

同样的，渲染模块的Draw Call、不透明/半透明渲染耗时、动画模块、物理模块等相关指标推荐值都会根据机型档次的不同而不同。

再来看内存占用的标准，下图为一款项目在红米4X和小米8设备上的纹理内存使用情况和指标推荐值。在红米4X低端设备上，项目的纹理内存使用峰值为136.9MB，推荐值为小于140MB；而在小米8设备上，纹理内存使用峰值为219.5MB，该值在该设备上也不会引起内存崩溃，因为推荐值为小于280MB。