作 者 陈星百，腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 做了大概半年多VR应用了，VR由于双眼double渲染的原因，对性能的优化要求比较高，在项目的进展过程中，总结了一些关于移动平台上Unity3D的性能优化经验，供分享。 一 移动平台硬件架构 移动平台无论是Android 还是 IOS 用的都是统一内存架构，GPU和CPU共享一个物理内存，通常我们有“显存”和“内存”两种叫法，可以认为是这块物理内存的所有者不同，当这段映射到cp
draw call是openGL的描绘次数（directX没怎么研究，但原理应该差不多） 一个简单的openGL的绘图次序是：设置颜色→绘图方式→顶点座标→绘制→结束。 每帧都会重复以上的步骤。这就是一次draw call
这是渲染系列的第19篇教程。上一章节涵盖了 realtime GI, probe volumes, 和LOD groups，这一节我们来试一下另外一种缩减DrawCall的方法，合批。
做游戏经验比较丰富的人都知道，优化的好坏一直是一个游戏的评判标准之一，它直接影响着玩家们的游戏体验，优化一直是项目中开发周期比较长的一个点，也是开发者头疼的一个问题，要求掌握的知识点比较全面，经验也要求比较丰富。 这篇文章参考很多文章的知识点，加以总结与学习，从最基础的概念讲起，配合讲解各种优化技巧，希望大家可以在我的文章中学到一些东西。
Unity中，CPU准备好需要绘制的元素，对底层图形程序接口进行调用的过程，每次引擎准备数据并通知GPU的过程称为一次Draw Call。DrawCall越高对显卡的消耗就越大。 降低DrawCall的方法：
本文介绍了Unity引擎在移动游戏开发中的性能优化方案，包括CPU、GPU、内存、渲染、加载等方面的优化。通过优化代码、减少资源、使用LOD系统、避免使用动态对象、及时释放不再使用的资源等方法，可以提高游戏的性能和稳定性。
要绘制物体，CPU需要告诉GPU应该绘制什么和如何绘制。通常我们用Mesh来决定绘制什么。而如何绘制是由着色器控制的，着色器实际上就是一组GPU的指令。除了Mesh之外，着色器还需要很多其他的信息来协同完成它的工作，比如对象的transform矩阵和材质属性等。
本文通过追溯Cesium的Scene.render，解释了Cesium 1.9如何使用其WebGL渲染器渲染每一帧。在Scene.render中放置一个断点，运行一个Cesium应用，然后继续。
（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 本章介绍围绕Unity图形功能的调整实践。
用于可视化OpenGL ES设计的两个方面：作为客户端 - 服务器体系结构和作为管道。 这两种观点都可以用于规划和评估应用程序的体系结构。
Fragment是什么？经常有人说vf这样的术语，其中的v代表了vertex即我们都知道是顶点。那f所代表的fragment是什么呢？说它之前需要先说一下像素。通俗的说，像素是构成数码影像的基本单元。那fragment呢？是有可能成为像素的东西。为什么叫有可能呢？就是最终会不会被画出来不一定，是潜在的像素。所以这会涉及到谁呢？GPU。
简单来讲其实就是对底层图形程序（比如：OpenGL ES）接口的调用，以在屏幕上画出东西。所以，是谁去调用这些接口呢？CPU。
在实际项目开发中，提起unity优化，肯定是有DrawCall的相关内容的，下面就讲解一下什么是DrawCall以及如何对DrawCall进行优化操作。
这是关于渲染的系列教程的第四部分。上一部分是关于组合纹理的。这次，我们将研究如何计算光照。
Stats窗口，全程叫做 Rendering Statistics Window , 即渲染数据统计窗口，它会实时统计数据。
这是有关渲染的系列教程的第20部分。上一部分介绍了GPU实例化。在这一部分中，我们将添加到目前为止尚不支持的标准着色器的最后一部分，即视差贴图。
图神经网络(GNNs)在图学习方面的有效性已被证明是广泛应用领域的一种强大的算法模型。为了扩大GNN训练以适应大规模和不断增长的图，最有前途的解决方案是分布式训练，它将训练工作量分布到多个计算节点。然而，对分布式GNN训练的工作流程、计算模式、通信模式和优化技术仍有初步了解。在本文中，我们通过研究分布式GNN训练中使用的各种优化技术，提供了分布式GNN训练的全面综述。首先，根据分布式GNN训练的工作流程将其分为几类;此外，还介绍了它们的计算模式和通信模式，以及最新工作提出的优化技术。其次，介绍了分布式GNN训练的软件框架和硬件平台，以加深对分布式GNN训练的了解。第三，将分布式GNN训练与深度神经网络的分布式训练进行了比较，强调了分布式GNN训练的唯一性。最后，讨论了该领域的研究热点和发展机遇。
本篇文章会对我开的这个 『Unity精品学习专栏⭐️』 做一个简单的概述，简而言之就是一个目录。
答：Awake —> OnEnable —> Start —> FixedUpdate —>Update —> LateUpdate—> OnGUl —> OnDisable —> OnDestroy
Flink 是一个流处理框架，支持流处理和批处理，特点是流处理有限，可容错，可扩展，高吞吐，低延迟。
图神经网络（GNNs）是一种在图上学习的深度学习模型，并已成功应用于许多领域。尽管 GNN 有效，但 GNN 有效地扩展到大型图仍然具有挑战性。作为一种补救措施，分布式计算成为训练大规模 GNN 的一种有前途的解决方案，因为它能够提供丰富的计算资源。然而，图结构的依赖性增加了实现高效分布式 GNN 训练的难度，导致大量通信和工作负载不平衡。近年来，在分布式 GNN 训练方面做出了很多努力，并提出了一系列训练算法和系统。然而，缺乏对从图处理到分布式执行的优化技术的系统回顾。在本次调查中，我们分析了分布式 GNN 训练的三大挑战，即海量特征通信、模型精度损失和工作负载不平衡。然后，我们为分布式 GNN 训练中的优化技术引入了一种新的分类法，以应对上述挑战。新分类法将现有技术分为四类，即 GNN 数据分区、GNN 批处理生成、GNN 执行模型和 GNN 通信协议。我们仔细讨论了每个类别中的技术。最后，我们分别总结了用于多 GPU、GPU 集群和 CPU 集群的现有分布式 GNN 系统，并讨论了可扩展 GNN 的未来发展方向。
在主线程运行的同时开启另一段逻辑处理，来协助当前程序的执行，协程很像多线程，但是不是多线程，Unity的协程实在每帧结束之后去检测yield的条件是否满足。
本文将整理的面试题大致分为以下几个模块，方便针对性学习和背题！ 由于大部分常用的面试题在网上基本上已经有比较标准的答案了，所以说面试题类的文章基本上大同小异。 所以本篇文章中的部分内容也是直接从网上摘选来的 如果有不对的地方也欢迎指正(尽力不会出现这种情况)，某个模块的内容不够也欢迎在评论区指出，我去重新添加上。
一 Mesh Renderer 二 Skinned Mesh Renderer 三 合并要求对比 四 总结 五 场景制作建议
一：什么是协同程序？ 答：在主线程运行时同时开启另一段逻辑处理，来协助当前程序的执行。换句话说，开启协程就是开启一个可以与程序并行的逻辑。可以用来控制运动、序列以及对象的行为。
Firefox Quantum 发布在即。它带来了许多性能改进，包括从 Servo 引入的的极速 CSS 引擎。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 性能调优需要对整个应用程序进行检查和修改。因此，有效的性能调整需要广泛的知识，从硬件到3D渲染再到Unity机制。因此，本章总结了执行性能调优所需的基本知识
作为一种架构风格，微服务因其极高的灵活性，越来越受欢迎。应用程序在功能上分解为一组松散耦合的协作服务，通过定义良好的（REST）API进行交互。通过采用这些设计原则，开发团队可以以极其快节奏的方式独立开发独立的微服务。已知使用这种开发模式的组织将其部署从每天 50到300次更新......。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。
图神经网络(GNNs)是一种基于图的深度学习模型，已成功应用于许多领域。尽管GNN具有一定的有效性，但GNN要有效地扩展到大型图仍然是一个挑战。作为一种补救措施，分布式计算能够提供丰富的计算资源，成为训练大规模GNN的一种很有前途的解决方案。然而，图结构的依赖性增加了实现高效分布式GNN训练的难度，这将受到海量通信和工作量不平衡的影响。近年来，人们在分布式GNN训练方面做了很多工作，提出了一系列的训练算法和系统。然而，从图处理到分布式执行的优化技术还缺乏系统的综述。本文分析了分布式GNN训练中的三个主要挑战，即大量特征通信、模型精度损失和工作负载不平衡。然后，我们介绍了分布式GNN训练优化技术的一种新的分类法，以解决上述挑战。新的分类法将现有技术分为四类:GNN数据分区、GNN批处理生成、GNN执行模型和GNN通信协议。我们仔细讨论了每个类别中的技术。最后，我们分别总结了现有的多GPU、GPU集群和CPU集群分布式GNN系统，并对可扩展GNN的未来发展方向进行了讨论。
在上一个教程中，我们在应用程序窗口的中心成功渲染了一个三角形。 我们没有太注意我们在顶点缓冲区中拾取的顶点位置。 在本教程中，我们将深入研究3D位置和转换的细节。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/
这篇教程是基于上一篇 立方体球 的。它复用了同一个网格，并在此基础上做增加更多的测试模型。本示例适用于Unity5.0.1及以上版本。
在Java中，与关系型数据库进行交互是非常常见的任务之一。JDBC（Java Database Connectivity）是Java平台的一个标准API，用于连接和操作各种关系型数据库。其中，PreparedStatement 是 JDBC 中一个重要的接口，用于执行预编译的 SQL 语句。本篇博客将详细介绍 JDBC 的 PreparedStatement，包括它的基本概念、使用方法以及最佳实践。
AI 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在成为解决机器人、零售、医疗保健、工业等各个领域的各种计算问题的有效工具。对低延迟、实时响应和隐私的需求已经推动了在边缘运行 AI 应用程序。
Uber 致力于为全球客户提供可靠的服务。要达到这个目标，我们很大程度上依靠机器学习来作出明智的决定，如预测和增益。所以，用来产生机器学习数据和特征的实时流管道已经越来越受到重视。
Cocos Creator v2.2 已于 10 月 18 日正式发布，该版本对原生平台进行了大幅性能优化，同时在引擎层面也做了不少改动，包括 3D 模型渲染合批、大幅增强 TiledMap 支持等等，详细的版本改动可[点击这里]查看。
Spring Batch为批处理提供了一个轻量化的解决方案，它根据批处理的需要迭代处理各种记录，提供事物功能。但是Spring Batch仅仅适用于"脱机"场景，在处理的过程中不能和外部进行任何交互，也不允许有任何输入。
现象 总体而言，iOS 14 渲染性能变差，可以从以下几个测试看出。 测试1： 简单demo，使用egret引擎显示3000个图（都是同一个100*100 png 纹理），逐帧做旋转。（博客园视频播放
VBO（Vertex Buffer Object）是指顶点缓冲区对象，而 EBO（Element Buffer Object）是指图元索引缓冲区对象，VAO 和 EBO 实际上是对同一类 Buffer 按照用途的不同称呼。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 游戏制作涉及处理大量不同类型的资产，如纹理、网格、动画和声音。本章提供了有关这些资产的实用知识，包括调优性能时要记住的设置。
VBO（Vertex Buffer Object）是指顶点缓冲区对象，而 EBO（Element Buffer Object）是指图元索引缓冲区对象，VBO 和 EBO 实际上是对同一类 Buffer 按照用途的不同称呼。
VBO（Vertex Buffer Object）是指顶点缓冲区对象，而 EBO（Element Buffer Object）是指图元索引缓冲区对象，VAO
1.用于数据交换的控制流（即：为了启动交换而传递的消息）是接收者启动的，就像原始MapReduce一样
Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
所有OpenGL ES 3.0实现必须支持最少16个顶点属性。 以下代码实现了如何查询OpenGL ES 3.0实现真正支持的顶点属性数量。
Spring Batch 作为 Spring 的子项目，是一款基于 Spring 的企业批处理框架。通过它可以构建出健壮的企业批处理应用。Spring Batch 不仅提供了统一的读写接口、丰富的任务处理方式、灵活的事务管理及并发处理，同时还支持日志、监控、任务重启与跳过等特性，大大简化了批处理应用开发，将开发人员从复杂的任务配置管理过程中解放出来，使他们可以更多地去关注核心的业务处理过程。
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