Android 동적 성능 프레임워크 (ADPF)를 사용하면 게임이 시스템과 상호작용하고 열 통계 (예: 예측된 헤드룸)를 수신하여 동작에 영향을 줄 수 있도록 하여 개발자가 기기 열 및 성능을 사전에 관리할 수 있습니다. ADPF를 사용한 지능형 적응은 심각한 제한을 방지하고 더 원활하고 긴 게임플레이를 가능하게 합니다. 이 가이드에서는 ADPF를 효과적으로 사용하기 위한 실용적인 전략을 제공합니다. ADPF 열 데이터를 기반으로 게임의 특정 품질 설정과 직접 연결되어 있는 세분화된 커스텀 확장에 중점을 둡니다. 이러한 권장사항을 구현하면 열을 사전에 관리하고 성능이 더 우수한 게임을 만들어 플레이어에게 더 안정적이고 즐거운 경험을 제공할 수 있습니다.
성능 확장 맞춤설정
기본 ADPF 플러그인 확장은 일반 엔진 사전 설정(예: 낮음, 중간, 높음)을 타겟팅할 수 있습니다. 게임에서 이러한 기본값과 다른 고유한 그래픽 품질 옵션을 사용하면 플러그인의 가정이 콘텐츠와 일치하지 않습니다. 효과적인 열 관리를 위해 일치하지 않는 기본값에 의존하지 않고 게임의 특정 품질 설정을 직접 제어하도록 ADPF 로직을 맞춤설정해야 합니다. 더 나은 결과를 위해 ADPF 데이터를 사용하여 세분화된 확장 로직을 만듭니다.
- 주요 요소 식별: 게임을 프로파일링하여 성능과 열에 가장 큰 영향을 미치는 그래픽 또는 게임플레이 기능 (그림자, 해상도, 입자, 효과, 시야 거리)을 찾습니다.
- 세부적인 단계 개발: 게임의 품질 옵션 내에서 개별 설정에 관한 작고 점진적인 조정을 정의합니다. ADPF의 열 피드백 (예: 열 헤드룸 데이터 활용)에 따라 이러한 변경사항을 점진적으로 적용하여 심각한 제한이 발생하기 전에 시스템에 가해지는 압력을 부드럽게 완화합니다.
이전 동영상은 Unity MegaCity Metro의 ADPF 관련 렌더링 문제를 보여줍니다. ADPF는 특정 게임 콘텐츠에 적합한 범위가 아닌 일반 게임 엔진 범위를 기반으로 뷰 거리를 조정하므로 기기가 과열되면 뷰 거리가 지나치게 낮아져 건물이 더 이상 표시되지 않는 문제가 발생합니다.
그래픽 설정 격리
미리 설정을 급격하게 변경하지 마세요. 개별 그래픽 설정을 독립적으로 조정하면 열 조건에 응답할 때 더 세밀하게 제어하고 더 원활하게 작업할 수 있습니다. 다음은 설정을 조정할 때 필요한 몇 가지 도움말입니다.
- 영향 우선순위 지정: 프로파일링 중에 식별된 열 또는 성능에 가장 큰 영향을 미치는 품질 옵션 내의 설정에 확장 노력을 집중합니다.
- 분리 설정: 그림자, 해상도, 입자와 같은 설정을 필요에 따라 독립적으로 순차적으로 수정합니다.
- 부드러운 전환: 가능한 경우 시각적 설정을 몇 프레임에 걸쳐 점진적으로 전환하여 부조화가 덜합니다.
Netmarble에서 ADPF를 사용하여 '왕좌의 게임: 킹스로드'를 최적화한 방법을 확인해 보세요. 그들은 동적 해상도 조정과 적응형 프레임 속도 조정을 구현했습니다.
사용자 제어 기능 제공
역동적인 조정보다 일관된 시각 효과를 선호하는 플레이어도 있습니다. ADPF 기반 확장을 사용 중지하는 옵션을 제공합니다.
- 옵션 구현: 그래픽 메뉴에 명확하게 라벨이 지정된 설정 (예: '동적 성능 조정 사용 설정')을 추가합니다.
- 선택 항목 설명: 원활한 성능 및 열 관리를 위해 자동 품질 조정이 가능하다고 간단히 설명합니다.
- 동작 정의: 사용 설정하면 (기본값 권장됨) 커스텀 ADPF 확장 로직이 실행됩니다. 사용 중지하면 게임은 사용자가 수동으로 선택한 설정만 사용하고 확장을 위해 열 데이터를 무시합니다.
여러 기기에서 테스트
Android 하드웨어는 열 용량 및 성능이 크게 다릅니다. 다양한 기기 유형에 걸쳐 철저하게 테스트:
- 기기 등급 정의: 다양한 제조업체 및 SoC 공급업체의 대표적인 고사양, 중급형, 저가형 기기에서 테스트합니다.
- 열 응답 테스트: 다양한 기기에서 부하를 처리하는 방식과 각 등급에서 ADPF 로직 (및 사용자 전환)이 얼마나 효과적인지 관찰합니다.
- 실적 타겟 확인: 게임이 ADPF가 활성화된 상태에서 각 등급의 성능 목표를 충족하고 사용 중지되었을 때 예측 가능한 방식으로 동작하는지 확인합니다.
- 의견 수집: 베타 프로그램을 사용하여 다양한 실제 기기에서 성능 및 열 데이터를 수집합니다.
실적 모니터링 및 반복
ADPF를 구현하려면 지속적인 성능, 열 한도, 시각적 품질의 균형을 맞추기 위한 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.
- 기준 및 타겟 설정: 허용 가능한 성능 (타겟 FPS, 프레임 시간)을 정의하고 먼저 ADPF 로직 없이 동작을 측정합니다.
- 프로파일링 도구 사용: Android 스튜디오 프로파일러, GPU 공급업체 도구, 게임 내 오버레이를 정기적으로 사용하여 게임플레이 중에 FPS, 프레임 시간 및 ADPF 열 데이터를 추적합니다.
- 실험 및 조정: 다양한 ADPF 반응 전략을 테스트합니다. 열 입력에 따라 설정을 얼마나 빠르고 적극적으로 확장하도록 조정하여 게임에 가장 적합한 균형을 찾습니다.
- 긴 세션 테스트: ADPF가 활성화된 상태에서 지속 부하 성능과 열 안정화를 관찰하기 위해 연장된 재생 시간 (15분 이상)이 테스트에 포함되어 있는지 확인합니다.