AI 요약관련 정보

• 프로젝트 초기부터 자주, 일관된 방식으로 실제 기기에서 성능을 테스트해야 최종 단계의 큰 문제와 비용을 줄일 수 있습니다. 🚀
• 수동 성능 테스트는 확장성이 부족하고 비효율적이며, QA의 반복적인 작업과 오류 가능성을 높입니다. 📉
• 테크 아티스트는 성능 책임이 크지만, BuildGraph, Gauntlet, C++ 등 "에픽 방식"의 복잡한 자동화 도구 사용에 필요한 C#/C++ 기술이 부족하여 자동화에 어려움을 겪습니다. 🛠️
• 성능 테스트 자동화는 수동 방식에서 블루프린트 부분 자동화를 거쳐, Unreal Insights CLI와 Trace Regions(5.3+)를 활용한 결과 추출 자동화로 진화했습니다. 📈
• Unreal Insights CLI의 exec on analysis complete 명령을 통해 특정 트레이스 영역의 GPU 타이머 이벤트를 CSV 파일로 자동 추출하여 테크 아티스트의 데이터 분석을 용이하게 합니다. 📊
• 정확한 성능 비교를 위해 카메라 위치, 씬 요소 등 모든 테스트 조건을 일관되게 유지하는 것이 필수적입니다. 🎯
• 개발 워크스테이션은 플레이어 경험을 대표하지 않으므로, 실제 타겟 기기에서 테스트하여 유의미하고 비교 가능한 결과를 확보해야 합니다. 📱
• 매일 테스트를 통해 VFX 아티스트의 고해상도 디스토션 맵과 같은 성능 회귀를 즉시 발견하고 수정할 수 있었던 사례는 잦은 테스트의 중요성을 보여줍니다. 🐛