Game Engine Architecture and Development. Platform Unabhängiger Code Multi Threading in Game Engines Profiling

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1 Game Engine Architecture and Development Platform Unabhängiger Code Multi Threading in Game Engines Profiling

2 Folien Die Folien werden auf acagamics.de hochgeladen Das Passwort ist 60fps (ohne )

3 Rückblick: Resourcen Management Wer hat sich Gedanken gemacht? Oder sogar Code dabei?

4 Platform Unabhängiger Code

5 Warum? Ihr wollt eventuell auf andere Betriebsysteme (Windows, Linux, MacOS, ios, Android,...) Die nächste DirectX / OpenGL Version kommt bestimmt :) Spornt zu Sauberkeit an Wer dynamische Sprachen verwendet kann jetzt weghören :)

6 Mittel & Wege #ifdefs Verschieden Source Files Interfaces & Abstrakte Klassen

7 #ifdefs

8 #ifdefs

9 #ifdefs Wer sieht potentielle Probleme?

10 #ifdefs - besser

11 Verschiedene Source Files Die Idee ist ganz einfach TextureDX9.cpp TextureOpenGL.cpp Diese sind nur in unterschiedlichen Buildkonfigurationen aktiv

12 Verschiedene Source Files Und wie sieht es hier mit Problemen aus?

13 Interfaces & Abstrakte Klassen Geteilte Funktionalität wird in Basis Klasse untergebracht Ist somit nur einmal vorhanden und muss nur einmal gewartet werden! Spezialisierung via virtuellen Funktionen

14 Interfaces & Abstrakte Klassen

15 Interfaces & Abstrakte Klassen

16 Interfaces & Abstrakte Klassen Wie sieht es hier mit Problemen aus?

17 Ein Mix aus allem Scheint die sauberste Lösung zu sein Aus Performance und Wartbarkeits Sicht Wirklich verzichten können / wollen wir auf nichts BTW: #if gibt es auch in C# :)

18 Multi Threading

19 Warum?

20 Warum?

21 Warum? Multi Core Prozessoren sind da! Quasi jeder neue Rechner hat mindestens einen Dual Core Prozessor wenn nicht sogar mehr Seit diesem Monat gibt es 10 Kern Prozessoren normal zu kaufen (mit HT sogar 20 Hardware Threads!) 60 fps: Mit zwei Kernen haben wir plötzlich 2 * 16,67ms :)

22 Ein Gotcha Ahmdal s Law besagt: Der zu erzielende Gewinn durch Multithreading ist begrenzt durch die Menge an Code die Seriell laufen muss

23 Vorgehensweisen Threading ganzer Systeme Task basierte Systeme

24 Threading ganzer Systeme Grundidee: Jedes Subsystem läuft in einem eigenem Thread Main Physik AI

25 Threading ganzer Systeme Vorteil: erstmal leicht umzusetzen, einfach einen Thread pro System erzeugen, Code dort ausführen und Synchronisationspunkte einbauen Nachteile: Wo kommen die Synchronisationspunkte hin? Zum Beispiel AI & Physik? Skaliert nicht gut

26 Exkurs: Mutexe Mutexe: Einfache Datenstrukturen um den Zugriff mehrere Threads auf einen Codepfad / Datenstruktur zu regulieren Unter Win32: CreateCriticalSection();.. Unter C#: lock(some object) { [..] }

27 Exkurs: Semaphoren Ist auch ein Synchronisierungs Objekt, beinhaltet aber einen Zähler (Initialisiert mit Maximum) Der Zähler wird verringert wenn ein Thread auf die Semaphore wartet Der Zähler wird erhöht wenn ein Thread die Semaphore freigibt Ist sehr nützlich um Threads zu synchronisieren (Unter Windows kann man mit WaitForSingleObject() auf eine Semaphore warten)

28 Task basierte Systeme Grundidee: Ein Task Manager hat mehrere Workerthreads Eingehende Tasks werden auf die Workerthreads verteilt Beispiel Tasks: Update eines Partikelsystems Pathfinding einer Einheit Laden einer Resource

29 Task basierte Systeme Vorteile: Sehr feine Kontrolle über einzelne Aufgaben Skaliert sehr gut mit steigender Prozessorkern Zahl Nachteile: Etwas aufwändiger in der Architektur Man muss sich um Scheduling kümmern

30 Task basierte Systeme Scheduling Einfachster Ansatz FIFO :) Allerdings kann es sich durchaus lohnen Dinge wie Prioritäten, Deadlines etc. einzubauen :)

31 Task basierte Systeme Aufbau: Ein Task Manager verwaltet N-1 Workerthreads Die Workerthreads bearbeiten verteilte Tasks Ein Task ist ein einfaches Stück Code für eine simple Aufgabe

32 Workerthread

33 Task Manager

34 Task

35 Verbesserungen?

36 Verbesserungen? Keine while(true) Schleife Semaphoren hier damit Threads schlafen können wenn keine Tasks vorhanden sind Besseres Scheduling, hier im Beispiel ist es nur Round Robin Auslastungsberechnung

37 Task basierte Systeme Hier noch ein Vortrag von Intel von der GDC der ganz interessant aussieht: Sponsored-Task-based-Multithreading

38 Profiling

39 Warum? Nummer eins Werkzeug um schnell Performance Probleme zu finden Damit erspart man sich das rumraten :)

40 Profiling Möglichkeiten Eingebaute Profiling Systeme Externe Profiler

41 Eingebaute Profilingsysteme

42 Eingebaute Profilingsysteme Sollten schnell einen Überblick verschaffen In welchen Subsystemen geht wieviel Zeit verloren? Wie sieht es mit der aktuellen Resourcen Ausnutzung aus? Ideal ist es wenn man sie In-Game anzeigen kann Erlaubt Performance Hot-Spots zu finden und visuell schon die Problemursache einzuschätzen Szene mit vielen Partikeln, vielen Charactern,..

43 Eingebaute Profilingsysteme Aufbau üblicherweise durch Code Instrumentation

44 Eingebaute Profilingsysteme Da die Instrumentation a) Performance kostet b) Aufwändig sein kann werden normalerweise nur Schlüsselstellen markiert Dies erlaubt allerdings zu sehen wo die Problemstellen liegen

45 Externe Profiler Kommen ins Spiel um die genauen Performance Problem Ursachen zu finden Externe Profiler erlauben eine Inspektion des Programmablaufs bis auf die einzelne Quellcode Zeile Da dies aber etwas überwältigend sein kann ist es empfehlenswert vorher mit Instrumentiertem Code zu schauen wo das Performance Problem grob liegt

46 Externe Profiler Es gibt einiges auf dem Markt VTune (Intel) Intel Parallel Studio AMD CodeAnalyst Very Sleepy (kostenlos!) Auch für.net und andere Sprachen existieren in der Regel Tools

47 Das wars für heute! Die nächste Veranstaltung ist am Thema wird sein Rendering

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