查看电脑cpu和gpu情况
from tensorflow.python.client import device_libimport os device_lib.list_local_devices()
1.1 开发中的重点问题
两个瓶颈
Cpu向Gpu发送指令,每发送一次数据,称为DrawCall(DC)
Cpu从硬盘读取,处理高并发与并行计算(I/O)
1.2 优化时针对的点
Mesh
Matirial(纹理,shader)
以上两条任意一个发生变化,就会重新产生一个DC,所以我们优化的时候主要针对它们
2.1.1 UI层级计算
NGUI的渲染单位是panel,UGUI的渲染单位是Canvas,每建一个Canvas至少增加一个DC
如果UI下面没有子物体,层级为0
用了同一个材质球、纹理的UI,可以同一批送去GPU
2.1.2 UI重建
已经通过了DC,后期修改了它的位置
Canvas将子物体的顶点、mesh和material收集起来,发给GPU
位置尽量不动
动态静态分离
隐藏的方式
setActive = false
移走
不同的层
2.1.3 UI重绘
指重复的渲染UI,UI没有深度,有多少层渲染多少,影响GBuffer
2.2 其他问题
在内存允许的情况下,对于UI界面进行缓存
根据UI界面的使用频率,分层处理UI界面
粒子保持在400以下
3 内存优化
3.1 三块内存
C#程序编码内存
脚本
Unity编码内存
GameObject中的Mesh和Material
托管堆与非托管堆
类似C/C++ 中申请内存的malloc/new 和释放内存free/delete
安全代码堆:托管堆
由C#进行计数管理
非安全代码堆:非托管堆
自己创建的自己释放
3.2 三块内存的优化
string与stringBuilder
for与foreach
updata
尽量减少函数调用,如用 x = x > 0 ? x : -x 替换 x = Mathf.Abs(x),减少栈的使用
struct赋值,不用整体的拷贝,里面的属性每条赋值减少内存使用
某些函数可以每几帧调用,InvokeRepeating
updata中尽量不用临时变量,因为每帧都申请释放,都要做垃圾回收
定时进行垃圾回收 GC.collection
优化数学运算,尽量避免使用float改用int
王者荣耀的帧同步处理方式
乐观锁
将除法转成乘法
压缩Unity自带的库函数 ios空工程17mb 安卓空工程10mb
normalmap:针对顶点的法线贴图
法线贴图:针对像素的法线
去掉空帧
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