如何使用Unity 2018深度优化渲染管线

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这段时间一直没有出文章，其实除了学校课程繁忙这些因素，更是把许多时间都放在了整理和优化旧代码的工作上，其中很大一部分包括对内存管理的“苛求”，乃至使用一些新特性对渲染管线的在CPU执行的代码进行深度优化。

首先来介绍一下Unity现有的3种编译方法，Mono VM, IL2CPP, Burst。

Mono虚拟机是传统而古老的实现方案，其跨平台的优势使得早年的Unity一直依赖于它，然而Mono本身性能极差，代码执行效率只有Native C++的一半左右，这也使得早年的Unity扣上了“做PC不行”“做不了大作”“引擎性能差”的帽子，而现在除了Editor中为了开发效率仍在使用Mono VM，PC，主机，手机等平台对其的需求越来越低。

IL2CPP是通过IL作为中间层，将代码编译成Native CPP的办法，在2018.3正式版发布以后，IL2CPP的编译优化有了长足进展，一些古怪的小问题也逐渐减少，官方也大力推荐在高端平台代替Mono使用，这将会是我们目前使用的主要的编译方法。但是这种编译方法也并非没有坑， 相反它的坑要比Mono VM还要多。因为经过IL层的翻译，一些C#高级用法在翻译的过程中极有可能产生额外的性能消耗，所以在开发时我们应该用CPP的思维去考虑开发，毕竟游戏开发与传统.Net开发还是有巨大差距的，当然也不是要求所有的开发者都像我一样代码里指针乱飞，把C#当C++写，但是最起码编程习惯方面的问题还是要留意一下的，该牺牲开发舒适度就要牺牲一下下（笑）。

Burst Compiler是一个专用于科学运算的编译器，之所以说是“专用于科学运算”，是因为除此之外它基本没有其他功能，本身不支持托管类型，所以代码中不能有任何访问托管类型的代码，既然托管类型不支持，那么抽象，多态等面向对象就更别想了，可以说就是最原始的C语言编程，Burst的设计是专门用来处理科学运算的，比如处理矩阵，向量等提供了诸如SIMD之类的优化黑科技。官方一直在神化Burst，称其运行性能能远超C++，但是其实在我看来，Burst只在处理个别数据处理类方法时可以派上用场，在处理其他普通代码时并不会比C++快多少，同时只允许使用非托管类型，禁止一切OOP对于项目开发而言许多时候也不切实际（至少在ECS全面普及开来前是这样），所以Burst在目前只会被我们当成开发时佐料。

而我们主要的优化思路基本分为以下几种：

1. 尽量使用非托管的数据类型，并手动管理内存，做到真正的Runtime 0 GC。

2. 尽量把C#当成C++来开发，原因上方已经介绍过。

3. 尽可能多的使用Job System计算逻辑，充分发挥多线程优势。

4. 尝试使用Burst Compiler编译纯数学运算的代码。

在之前文章中介绍的GPU Driven Pipeline的代码其实有很大的优化空间，因此我们首先处理的就是光照部分，因为我们的管线使用了Tile/Cluster Based Deferred Rendering，所以需要在CPU中准备传入Compute Buffer的数据，同时灯光阴影的运算需要生成视锥体的矩阵，那么这一部分的运算就可以扔到Job System中进行运算，当然这一部分中有不少访问托管类型的部分，而且运算也大多数是逻辑而非运算，所以这里使用传统的IL2CPP编译而非Burst，代码结构大概是这样：

因为整个渲染管线都是单例的存在，因此直接使用static非常安全，另外Job System中是不允许出现实例化的变量，所以这里也只能使用静态，如果不想使用静态，但又一定要使用托管类型，也并非没有办法，我的解决方案如下：

这样的方法可以将托管类型的地址强行赋值到指针中，但是指针并不在GC的管理范围，所以在这样处理时一定要注意，是否应该开启GCHandle保证非托管代码执行的途中该托管类型不会被GC干掉。当然，Unity的Component是受引擎管理的，所以不需要考虑C# GC会作妖。

可以看到，在上方的Job中，处理了包括点光源，聚光源的信息和矩阵，并将运算结果转存到上方的NativeArray和NativeList中，最后再将值直接传入到Compute Buffer中，这个过程的计算一直是一个逻辑重点，比如Cubemap需要计算6个面的View projection Matrix。在将这一部分代码放入到Job中后，在本人的高端PC测试机上，在灯光数量较多的时候，代码执行时间直接减少了0.1ms-0.2ms，这是一个可喜的进步，尤其是项目开发后期主线程的压力可能会成为性能短板，这样的优化是非常有意义的。

除此之外，还有一个运算的大头，就是Cascade Shadowmap的矩阵布置，Cascade Shadowmap的计算方法，这里已经不需多做解释了，其中耗费较高的就是一个通过Frustum Corner获取正方体位置，以及通过ViewProjection的逆矩阵反推世界坐标，进而计算像素的棋盘格，防止因为摄像头移动导致的shadowmap锯齿抖动，而逆矩阵的推导看似其貌不扬，实则运算量颇高，在CPU单核运算能力较弱的平摊上消耗绝对不容小觑，因此我们将其放到Job System中是一个很不错的选择，值得一提的是，这个过程属于纯数值类运算，因此可以使用Burst Compiler：

传入一大堆需要用到的或者返回的属性值，最后在Execute中计算，值得一提的是，Unity现有的GL.GetGPUProjectionMatrix是不支持Burst也不支持在分线程中运算的，这个真的很坑，所以我们只能自己写一个D3D和OpenGL投影矩阵标准转换的函数，同时因为Burst不支持静态变量，所以连isD3D这种flag也需要手动传递（一种隐隐的蛋疼感传来）。

虽然因为Burst的鬼畜限制，代码变得奇丑无比，But it just works well! 计算部分的代码大概如下：

总共4个cascade，因此这段代码将会在4个线程中分别执行，这段代码又为我们省下了主线程的0.1ms。

灯光数据的运算基本是整个渲染管线中消耗最大的一部分了，毕竟SRP已经将更复杂的场景剔除之类逻辑封装好了，所以实际需要我们做的大概就是这些自定义的数据类型，一些自定义的Volume组件的视锥体也是需要我们手动计算的，比如之前Froxel volumetric Rendering中曾经提到的Fog Volume，也就是管理局部雾效的组件，我们当仁不让的也使用了Burst Compiler加速：

其他大大小小的Job还是有不少的，Unity的Job System的原理是将任务累计到一起，通过调用JobHandle.ScheduleBatchedJobs()的方法同时开始计算所有任务，这是因为开启线程本身是一个相对昂贵的步骤，所以我们应该尽量把更多的任务统一堆到Job Queue中，再让执行流程负责启动任务，最后通过Complete保证当前任务执行完毕，保证线程安全。综上所述，Job System的使用本着：“益多，益杂，不益散”的原则，多，是因为每个struct在加入队列的时候需要memcpy，因此体积不应该太大，同时较多的任务也更容易让Unity的Job Threads自行挑选，平衡核心负载，益杂的意思是，许多大大小小的任务，积少成多，应该尽可能的写成Job而不是堆砌在主线程，不益散则映射了刚才说过的ScheduleBatchedJobs的原理，应该尽可能同时启动所有的任务，保证执行的统一性。

除了多线程优化，在内存优化方面我们也是完成了许多的工作，首先值得说的一点就是Unity的Memory Allocator的使用方法，学过C语言的朋友自然知道Malloc和Free的用法，这里就不用多说了，Unity提供了3种Allocator，分别是Temp, TempJob和Persistant。

Temp: 开辟的内存会在帧结束后被释放，适合只在当前帧使用的，同时也是开辟速度最快的，可以说其开辟速度仅次于栈内存stackalloc，如果为了处理帧内传递的数据，应该尽可能使用这种，而且不需要Free，在帧结束后会被Allocator自己回收，没有泄露危险。

TempJob：开辟速度仅次于Temp，可以维持4帧，在4帧后会被自动回收，坦率的讲我个人不是很喜欢这个设定，因为“4帧”这个限制显得有点不伦不类，但是存在即是正义，想必也有其用途所在。

Persistant：永久的开辟内存，开辟速度最慢，必须手动调用Free，否则会泄露，这也是最传统的malloc方法，适合常驻的数据结构使用。

配合C# 7.3给出的unmanaged的泛型限制，可以使用这套内存管理系统写出纯手动管理内存的泛型，真正做到0 GC。然而目前引擎本身还是有一些限制，譬如SRP还不支持获取ECS的Component类型，因此代码还很难做到纯粹的“面向性能编程”，总是显得有些不伦不类，还带着许多面向对象的包袱，希望在接下里几年里，Unity能够逐渐完善ECS和SRP，并逐渐彻底抛弃传统面向对象的开发方式。

到此，关于“如何使用Unity 2018深度优化渲染管线”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！