Доклад Виктора Гляненко на SQA Days-15. 18-19 апреля, 2014, Москва. www.sqadays.com

1. Тестирование производительности
многопоточного кода игровых проектов
на практических примерах
Виктор Гляненко, Антон Васильев

2. Виктор Гляненко
QA Lead
botikus@yandex.ru
Антон Васильев
Senior Game Engine Programmer
avasilev@saber3d.ru

3. Основные устройства влияющие на
производительность
CPU и GPU

4. На что ориентируются разработчики?
Frames per Second (FPS) - — количество сменяемых кадров за
единицу времени.

5. Различия тестирования
производительности на PC и
современных игровых консолях

6. Различия тестирования
производительности на PC и
современных игровых консолях
≠

7. Статистика производительности с
различных PC конфигураций

8. Конфигурации PC

9. Результаты значений FPS

10. Модель многопоточного
приложения как графа работ.

11. Root
Player Control
Physics
AI Update
Particle
Render
Sound
Physics Tick
AI Batch 0 AI Batch 1
Particle Tick

12. Модель многопоточного
приложения как графа работ.
Изображено примерно 10% “движка”
Render

13. Как измерить
многопоточный код?

14. Факторы влияющие на тестирования
производительности многопоточных
приложений
•Конфигурация железа

15. Факторы влияющие на тестирования
производительности многопоточных
приложений
•Конфигурация железа
•Сторонние приложения

16. Факторы влияющие на тестирования
производительности многопоточных
приложений
•Конфигурация железа
•Сторонние приложения
Стратегия измерения

17. Возможности профилирования
приложений в Visual Studio 2012
Profiler

18. Возможности профилирования
приложений в Visual Studio 2012
Profiler
Concurrency Visualizer

19. Какие проблемы
возможны?
а) Слишком долгие задачи.
Тоже самое, что и в случае однопоточного кода - выполнение
кода занимает много времени.
Признаки:
Нагрузка на CPU близка к 100% (все ядра загружены).

20. Слишком долгие задачи

21. Слишком долгие задачи

22. Какие проблемы
возможны?
б) Критический путь.
Признаки:
Нагрузка на CPU меньше 100% И мало синхронизаций внутри
отдельных задач.
CPU ждет GPU.

23. Критический путь

24. Критический путь

25. Критический путь
Если замерять время то мы не
увидим что задача больше
половины времени
простаивала(propGEOM_MORPH)

26. Критический путь

27. Какие проблемы
возможны?
в) Синхронизации.
Синхронизации - это ожидания какого-то события или
освобождения какого-то ресурса задачей.
Признаки:
Нагрузка на CPU меньше 100% И есть синхронизации внутри
отдельных задач.

28. Синхронизация

29. Синхронизация

30. Синхронизация
Видно что нагрузка в районе 55-60%
Потоки простаивают внутри задач.
CALC_ROOT_MOTION

31. Какие проблемы
возможны?
г) GPU
Признаки:
Нагрузка на GPU близка к 100%

32. GPU
CPU ожидает GPU

33. Заключение
• В многопоточных системах не нужно измерять
реальное время работы кода, считайте время
выполнения кода на CPU
• Замеряйте синхронизацию между задачами
• Ищите критические пути

34. Вопросы?

35. Спасибо!
• Контакты:
• botikus@yandex.ru
• Skype: botikus1