डॉट्स के साथ एक तीसरे व्यक्ति ज़ोंबी शूटर बनाएं

सैल्यूट, खाबरोवस्क। जैसा कि हमने पहले ही लिखा था, जनवरी नए लॉन्च में समृद्ध है और आज हम OTUS - "गेम डेवलपर फॉर यूनिटी" से एक नए पाठ्यक्रम के लिए एक सेट की घोषणा कर रहे हैं। पाठ्यक्रम की शुरुआत की प्रत्याशा में, हम आपके साथ रोचक सामग्री का अनुवाद साझा कर रहे हैं।

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हम अपने Data-Oriented Tech Stack के साथ यूनिटी कोर का पुनर्निर्माण कर रहे हैं। कई गेम स्टूडियो की तरह, हम इकाई घटक प्रणाली (ईसीएस), सी # टास्क सिस्टम (सी # जॉब सिस्टम) और बर्स्ट कंपाइलर का उपयोग करने में भी बहुत लाभ देखते हैं। यूनाइट कोपेनहेगन में, हमारे पास सुदूर उत्तर मनोरंजन के साथ बातचीत करने और यह जानने का अवसर था कि वे पारंपरिक एकता परियोजनाओं में इस डॉट्स कार्यक्षमता को कैसे कार्यान्वित करते हैं।

सुदूर उत्तर मनोरंजन एक स्वीडिश स्टूडियो है, जिसके पांच इंजीनियरिंग मित्र हैं। 2018 की शुरुआत में गियर वीआर के लिए डाउन टू डंगीन की रिहाई के बाद से, कंपनी एक गेम पर काम कर रही है जो पीसी गेम की क्लासिक शैली से संबंधित है, अर्थात् ज़ोंबी उत्तरजीविता मोड में एपोकैलिकप्टिक गेम। दूसरों के अलावा प्रोजेक्ट को जो सेट करता है वह लाश की संख्या है जो आपका पीछा कर रही है। इस संबंध में टीम की दृष्टि ने भारी भीड़ में आपके पीछे हजारों भूखे लाशों को आकर्षित किया।

हालांकि, वे जल्दी से प्रोटोटाइप चरण में प्रदर्शन की बहुत सारी समस्याओं में भाग गए। शत्रुओं की इस सभी संख्या को बनाना, मरना, अद्यतन करना और एनिमेशन करना मुख्य अड़चन बना रहा, भले ही टीम ने ओबलैक्ट पूलिंग और निमेशन इंस्टेंस के साथ समस्या को हल करने की कोशिश की।

इसने स्टूडियो के तकनीकी निदेशक एंड्रेस एरिक्सन को डॉट्स पर अपना ध्यान केंद्रित करने और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड से डेटा-उन्मुख करने के लिए मानसिकता बदलने के लिए मजबूर किया। "इस बदलाव को लाने में मदद करने वाला प्रमुख विचार यह था कि आपको वस्तुओं और वस्तुओं की पदानुक्रम के बारे में सोचना बंद करना होगा और डेटा के बारे में सोचना शुरू करना होगा, यह कैसे रूपांतरित हो रहा है, और इसे कैसे एक्सेस किया जाए," उन्होंने कहा। । उनके शब्दों का अर्थ है कि वास्तविक जीवन की वस्तुओं पर इस तरह से नज़र रखना कोड आर्किटेक्चर बनाने के लिए आवश्यक नहीं है कि यह सबसे सामान्य और अमूर्त समस्या को हल करता है। उनके पास उन लोगों के लिए कई सुझाव हैं, जो उन्हें पसंद करते हैं, जो विश्वदृष्टि में बदलाव के साथ सामना कर रहे हैं:

“स्वयं से पूछें कि वास्तविक समस्या क्या है जिसे आप हल करने का प्रयास कर रहे हैं, और समाधान प्राप्त करने के लिए कौन सा डेटा महत्वपूर्ण है। क्या आप उसी डेटा को बार-बार उसी तरह सेट करेंगे? प्रोसेसर कैश की एक पंक्ति में आप कितना उपयोगी डेटा फिट कर सकते हैं? यदि आप मौजूदा कोड में परिवर्तन करते हैं, तो मूल्यांकन करें कि आप कितना जंक डेटा कैश लाइन में जोड़ते हैं। क्या गणना को कई थ्रेड में विभाजित करना संभव है या क्या मुझे एकल कमांड स्ट्रीम का उपयोग करने की आवश्यकता है? "


टीम को यह समझ में आया कि यूनिटी कंपोनेंट सिस्टम में इकाइयां घटक धाराओं में सिर्फ खोजकर्ता हैं। घटक केवल डेटा हैं, जबकि सिस्टम में सभी तर्क होते हैं और एक विशिष्ट हस्ताक्षर के साथ संस्थाओं को फ़िल्टर करते हैं, जिन्हें आर्कटाइप्स के रूप में जाना जाता है। "मुझे लगता है कि अंतर्दृष्टि में से एक जिसने हमारे विचारों को कल्पना करने में मदद की थी, ईसीएस को SQL डेटाबेस के रूप में पेश करना था। प्रत्येक अभिलेख एक तालिका है जिसमें प्रत्येक स्तंभ एक घटक है, और प्रत्येक पंक्ति एक अद्वितीय इकाई है। संक्षेप में, आप सिस्टम का उपयोग इन आर्क-टेबल के लिए क्वेरीज़ बनाने और संस्थाओं पर संचालन करने के लिए करते हैं, ”एंडर्स कहते हैं।

पेश है डॉट्स

इस समझ में आने के लिए, उन्होंने इकाई घटक प्रणाली, ईसीएस उदाहरणों के लिए प्रलेखन का अध्ययन किया, और एक उदाहरण जो हमने नॉर्डस के साथ मिलकर किया और यूनाइट ऑस्टिन में प्रस्तुत किया। डेटा-उन्मुख वास्तुकला के बारे में सामान्य जानकारी भी टीम के लिए बहुत उपयोगी थी। "CppCon 2014 के साथ डेटा-उन्मुख वास्तुकला पर माइक एक्टन की रिपोर्ट वास्तव में प्रोग्रामिंग के इस तरह से हमारी आंखें खोलती है।"

सुदूर उत्तर की टीम ने प्रकाशित किया कि उन्होंने अपने देव ब्लॉग पर क्या सीखा, इस साल सितंबर में वे कोपेनहेगन में अपने अनुभवों को साझा करने के लिए यूनिटी में डेटा-उन्मुख दृष्टिकोण के साथ साझा करने के लिए आए।


यह लेख एक रिपोर्ट पर आधारित है, यह ईसीएस, सी # टास्क सिस्टम और बर्स्ट कंपाइलर के उनके कार्यान्वयन की बारीकियों को और अधिक विस्तार से बताता है। सुदूर उत्तर ने भी कृपया अपनी परियोजना से बहुत सारे कोड नमूने साझा किए।

ज़ोंबी डेटा संगठन

एंडर्स कहते हैं, '' हम जिस समस्या से जूझ रहे थे, वह क्लाइंट की ओर से हजारों वस्तुओं के विस्थापन और घुमाव को बाधित कर रही थी। '' उनका प्रारंभिक वस्तु-उन्मुख दृष्टिकोण एक अमूर्त ZombieView स्क्रिप्ट बनाना था, जो जेनेरिक EntityView पैरेंट क्लास को विरासत में मिली। EntityView एक MonoBehaviour GameObject से जुड़ा हुआ है। यह गेम मॉडल के दृश्य प्रतिनिधित्व के रूप में कार्य करता है। प्रत्येक ZombieView अपने स्वयं के आंदोलन और अपने अद्यतन फ़ंक्शन में रोटेशन प्रक्षेप से निपटने के लिए जिम्मेदार था।

यह सामान्य लगता है, जब तक आप समझते हैं कि प्रत्येक इकाई एक अनियंत्रित स्थान पर स्मृति में स्थित है। इसका मतलब यह है कि यदि आप हजारों वस्तुओं का उपयोग कर रहे हैं, तो सीपीयू को उन्हें एक बार में एक मेमोरी से बाहर निकालना होगा, और यह बहुत धीरे-धीरे होता है। यदि आप अपना डेटा सीरीज़ में व्यवस्थित नीट ब्लॉक्स में रखते हैं, तो प्रोसेसर एक ही समय में डेटा का एक पूरा गुच्छा कैश कर सकता है। अधिकांश आधुनिक प्रोसेसर एक चक्र में कैश से लगभग 128 या 256 बिट प्राप्त कर सकते हैं।

टीम ने क्लाइंट-साइड प्रदर्शन समस्याओं को हल करने की उम्मीद में दुश्मनों को डॉट्स में बदलने का फैसला किया। पहले लाइन में ज़ोंबी व्यू में अपडेट फ़ंक्शन था। टीम ने निर्धारित किया कि किन हिस्सों को विभिन्न प्रणालियों में विभाजित किया जाना चाहिए और आवश्यक डेटा निर्धारित किया जाना चाहिए। पहली और सबसे स्पष्ट बात पदों और घुमावों का प्रक्षेप था, क्योंकि खेल की दुनिया एक दो आयामी ग्रिड है। दो फ्लोट वैरिएबल ज़िम्मेदार होते हैं जहाँ लाश होती है, और अंतिम घटक लक्ष्य स्थिति है, यह दुश्मन के लिए सर्वर की स्थिति को ट्रैक करता है।

[Serializable] public struct PositionData2D : IComponentData { public float2 Position; } [Serializable] public struct HeadingData2D : IComponentData { public float2 Heading; } [Serializable] public struct TargetPositionData : IComponentData { public float2 TargetPosition; } 

अगला कदम था शत्रुओं के लिए एक आर्कषक बनाना। आर्कटाइप उन घटकों का एक समूह है जो एक निश्चित इकाई से संबंधित है, दूसरे शब्दों में, यह घटक का हस्ताक्षर है।

इस परियोजना में दुश्मन को और अधिक घटकों की आवश्यकता होती है, और उनमें से कुछ को GameObject के लिंक की आवश्यकता होती है, इस परियोजना का उपयोग कट्टरपंथियों को निर्धारित करने के लिए प्रीफ़ैब का उपयोग करता है । यह काम करता है ताकि आप अपने घटक के डेटा को ComponentDataProxy में लपेट सकें , जो इसे MonoBehaourour में बदल देगा, जो बदले में प्रीफ़ैब से जुड़ा हो सकता है। जब आप EntityManager का उपयोग करके एक उदाहरण बनाते हैं और प्रीफ़ैब को पास करते हैं, तो यह उन घटकों के सभी डेटा के साथ एक इकाई बनाता है जो प्रीफ़ैब से जुड़े थे। सभी घटक डेटा को 16 किलोबाइट मेमोरी चंक्स में संग्रहीत किया जाता है जिसे आर्कहैप्टहंक कहा जाता है।

यहाँ इस बात का एक दृश्य है कि कैसे घटक प्रवाह हमारे आर्कटाइप चंक में आयोजित किए जाएंगे:



"चेचटाइप विखंडू के मुख्य लाभों में से एक यह है कि नई वस्तुओं को बनाते समय आपको अक्सर झुंड को फिर से स्थापित करने की आवश्यकता नहीं होती है, क्योंकि स्मृति पहले से ही आवंटित की गई है। इसका मतलब यह है कि इकाइयाँ बनाना घटक डेटा के अंत में डेटा को रचित है। एकमात्र मामला जब ढेर आवंटन को फिर से करना आवश्यक होता है, तब एक इकाई बनाते हैं जो चंक की सीमाओं में फिट नहीं होती है। इस मामले में, या तो आकार में 16 केबी के एक चापाकल के एक नए हिस्से का आवंटन शुरू किया जाएगा, या यदि एक ही अभिलेखागार का एक खाली टुकड़ा है, तो इसका पुन: उपयोग किया जा सकता है। फिर नई वस्तुओं के डेटा को नए चंक के घटक प्रवाह में दर्ज किया जाएगा, ” एंडर्स बताते हैं।

आपकी लाश का बहुस्तरीयकरण

अब चूंकि डेटा को कैशिंग के लिए सुविधाजनक तरीके से मेमोरी में पैक और मेमोरी में रखा गया था, टीम समानांतर में कई सीपीयू कोर पर अपने कोड को चलाने के लिए आसानी से C # कार्य प्रणाली का उपयोग कर सकती थी।

अगला कदम एक ऐसी प्रणाली तैयार करना था, जो उन सभी आर्किटाइप ब्लॉकों से सभी संस्थाओं को फ़िल्टर कर दे, जिनमें स्थितिडैटा 2 डी, हेडिंगडैटा 2 डी और टारगेटपेंशनडॉटा घटक थे ।

ऐसा करने के लिए, एंडर्स और उनकी टीम ने JobComponentSystem बनाया और OnCreate फ़ंक्शन में उनके अनुरोध का निर्माण किया। यह कुछ इस तरह दिखता है:

 private EntityQuery m_Group; protected override void OnCreate() { base.OnCreate(); var query = new EntityQueryDesc { All = new [] { ComponentType.ReadWrite<PositionData2D>(), ComponentType.ReadWrite<HeadingData2D>(), ComponentType.ReadOnly<TargetPositionData>() }, }; m_Group = GetEntityQuery(query); } 

कोड एक अनुरोध की घोषणा करता है जो दुनिया की उन सभी वस्तुओं को फ़िल्टर करता है जिनकी स्थिति, दिशा और उद्देश्य है। इसके बाद, वे कई वर्कफ़्लोज़ में गणनाओं को वितरित करने के लिए C # कार्य प्रणाली का उपयोग करके प्रत्येक फ़्रेम के लिए कार्य शेड्यूल करना चाहते थे।

"सी # कार्य प्रणाली के बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि यह एक ही प्रणाली है जो एकता अपने कोड में उपयोग करती है, इसलिए हमें निष्पादन योग्य थ्रेड्स को एक-दूसरे को अवरुद्ध करने के बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है, एक ही प्रोसेसर कोर की आवश्यकता होती है और प्रदर्शन समस्याओं का कारण बनता है। एंडर्स कहते हैं।

टीम ने IJobChunk का उपयोग करने का फैसला किया, क्योंकि हजारों दुश्मनों ने बड़ी संख्या में चापलूसों की उपस्थिति को निहित किया जो कि रनटाइम में अनुरोध से मेल खाना चाहिए। IJobChunk विभिन्न वर्कफ़्लो में सही विखंडू वितरित करता है।

प्रत्येक फ़्रेम, एक नया UpdatePositionAndHeadingJob कार्य , गेम में दुश्मनों के स्थान और घुमावों के प्रक्षेप को संभालने के लिए जिम्मेदार है।

शेड्यूलिंग कार्यों के लिए कोड निम्नानुसार है:

 protected override JobHandle OnUpdate(JobHandle inputDeps) { var positionDataType = GetArchetypeChunkComponentType<PositionData2D>(); var headingDataType = GetArchetypeChunkComponentType<HeadingData2D>(); var targetPositionDataType = GetArchetypeChunkComponentType<TargetPositionData>(true); var updatePosAndHeadingJob = new UpdatePositionAndHeadingJob { PositionDataType = positionDataType, HeadingDataType = headingDataType, TargetPositionDataType = targetPositionDataType, DeltaTime = Time.deltaTime, RotationLerpSpeed = 2.0f, MovementLerpSpeed = 4.0f, }; return updatePosAndHeadingJob.Schedule(m_Group, inputDeps); } 

यह वही है जो कार्य दिखता है:

 public struct UpdatePositionAndHeadingJob : IJobChunk { public ArchetypeChunkComponentType<PositionData2D> PositionDataType; public ArchetypeChunkComponentType<HeadingData2D> HeadingDataType; [ReadOnly] public ArchetypeChunkComponentType<TargetPositionData> TargetPositionDataType; [ReadOnly] public float DeltaTime; [ReadOnly] public float RotationLerpSpeed; [ReadOnly] public float MovementLerpSpeed; } 

जब एक श्रमिक धागा अपनी कतार से किसी कार्य को प्राप्त करता है, तो यह कार्य के मूल को आमंत्रित करता है।

यहां बताया गया है कि निष्पादन कोर कैसा दिखता है:

 public void Execute(ArchetypeChunk chunk, int chunkIndex, int firstEntityIndex) { var chunkPositionData = chunk.GetNativeArray(PositionDataType); var chunkHeadingData = chunk.GetNativeArray(HeadingDataType); var chunkTargetPositionData = chunk.GetNativeArray(TargetPositionDataType); for (int i = 0; i < chunk.Count; i++) { var target = chunkTargetPositionData[i]; var positionData = chunkPositionData[i]; var headingData = chunkHeadingData[i]; float2 toTarget = target.TargetPosition - positionData.Position; float distance = math.length(toTarget); headingData.Heading = math.select( headingData.Heading, math.lerp(headingData.Heading, math.normalize(toTarget), math.mul(DeltaTime, RotationLerpSpeed)), distance > 0.008 ); positionData.Position = math.select( target.TargetPosition, math.lerp( positionData.Position, target.TargetPosition, math.mul(DeltaTime, MovementLerpSpeed)), distance <= 1 ); chunkPositionData[i] = positionData; chunkHeadingData[i] = headingData; } } 

“आप देख सकते हैं कि हम ब्रांचिंग के बजाय चुनिंदा का उपयोग करते हैं, इससे हम गलत शाखा भविष्यवाणी नामक प्रभाव से छुटकारा पा सकते हैं। चयनित फ़ंक्शन दोनों अभिव्यक्तियों का मूल्यांकन करेगा और उस स्थिति का मिलान करने वाले का चयन करेगा, और यदि आपकी अभिव्यक्तियाँ गणना करने में इतनी कठिन नहीं हैं, तो मैं चयन का उपयोग करने की सलाह दूंगा, क्योंकि सीपीयू के गलत शाखा पूर्वानुमान से उबरने की प्रतीक्षा करने की तुलना में यह अक्सर सस्ता होता है। " ऐन्डर्स।

फट के साथ उत्पादकता बढ़ाएँ

डीओटीएस को दुश्मन की स्थिति और पाठ्यक्रम के प्रक्षेप में परिवर्तित करने का अंतिम चरण बर्स्ट कंपाइलर को सक्षम करना है। यह कार्य एंडर्स को काफी सरल लग रहा था: "चूंकि डेटा समीपवर्ती सरणियों में स्थित है और चूंकि हम एकता से नई गणित लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं, इसलिए हमें बस इतना करना था कि हम अपने कार्य में बर्स्टकमपाइल विशेषता को जोड़ दें ।"

 [BurstCompile] public struct UpdatePositionAndHeadingJob : IJobChunk { public ArchetypeChunkComponentType<PositionData2D> PositionDataType; public ArchetypeChunkComponentType<HeadingData2D> HeadingDataType; [ReadOnly] public ArchetypeChunkComponentType<TargetPositionData> TargetPositionDataType; [ReadOnly] public float DeltaTime; [ReadOnly] public float RotationLerpSpeed; [ReadOnly] public float MovementLerpSpeed; } 

द बर्स्ट कंपाइलर हमें सिंगल इंस्ट्रक्शन मल्टीपल डेटा (SIMD) देता है; मशीन निर्देश जो इनपुट डेटा के कई सेट के साथ काम कर सकते हैं और सिर्फ एक निर्देश के साथ आउटपुट डेटा के कई सेट बना सकते हैं। यह हमें सही डेटा के साथ 128-बिट कैश बस में अधिक स्थानों को भरने में मदद करता है। बर्स्ट कंपाइलर, कैश-फ्रेंडली डेटा कंपोज़िशन और जॉब सिस्टम के साथ मिलकर टीम को उत्पादकता बढ़ाने में मदद करता है। यहां वह तालिका है जिसे उन्होंने प्रत्येक रूपांतरण चरण के बाद प्रदर्शन को मापने के द्वारा संकलित किया है।



इसका मतलब यह था कि सुदूर उत्तर ने पूरी तरह से ग्राहक पक्ष पर स्थिति और लाश की दिशा के प्रक्षेप से जुड़ी समस्याओं से छुटकारा पा लिया। उनका डेटा अब कैशिंग के लिए एक सुविधाजनक रूप में संग्रहीत किया जाता है, और कैश लाइनें केवल उपयोगी डेटा से भरी जाती हैं। लोड सभी CPU कोर को वितरित किया जाता है, और बर्स्ट कंपाइलर SIMD निर्देशों के साथ अत्यधिक अनुकूलित मशीन कोड का उत्पादन करता है।

सुदूर उत्तर मनोरंजन डॉट्स युक्तियाँ और चालें

• डेटा स्ट्रीम के संदर्भ में सोचना शुरू करें, क्योंकि ईसीएस में, इकाइयाँ समानांतर घटक डेटा स्ट्रीम में बस अनुक्रमित खोज हैं।
• ईसीएस की कल्पना एक संबंधपरक डेटाबेस के रूप में करें जिसमें आर्कटाइप्स टेबल हैं, घटक कॉलम हैं, और इकाइयां एक टेबल (पंक्ति) में सूचकांक हैं।
• प्रोसेसर कैश और हार्डवेयर प्रीफ़ैच का उपयोग करने के लिए अपने डेटा को अनुक्रमिक सरणियों में व्यवस्थित करें।
• वस्तुओं की पदानुक्रम बनाने की इच्छा के बारे में भूल जाओ और जिस वास्तविक समस्या को हल करने का प्रयास कर रहे हैं उसे समझने से पहले एक सामान्य समाधान खोजने की कोशिश करें।
• कचरा संग्रहण के बारे में सोचें। प्रदर्शन-गंभीर क्षेत्रों में अधिक-आवंटन वाले ढेर से बचें। इसके बजाय नए देशी एकता कंटेनरों का उपयोग करें। लेकिन सावधान रहें, आपको मैनुअल सफाई से निपटना होगा।
• अपने अमूर्त के मूल्य को पहचानें, आभासी कार्यों को लागू करने के ओवरहेड से सावधान रहें।
• C # कार्य प्रणाली के साथ सभी CPU कोर का उपयोग करें।
• हार्डवेयर स्तर का विश्लेषण करें। क्या बर्स्ट कंपाइलर वास्तव में SIMD निर्देश उत्पन्न करता है? विश्लेषण के लिए बर्स्ट इंस्पेक्टर का उपयोग करें।
• कैश लाइनों को खाली करना बंद करें। यूडीपी पैकेट में डेटा पैकिंग के रूप में कैश लाइनों में डेटा पैक करने के बारे में सोचें।

एंडर्स एरिक्सन की साझा करने की सलाह का मुख्य टुकड़ा उन लोगों के लिए सलाह का एक अधिक सामान्य टुकड़ा है, जिनकी परियोजना पहले से ही विकास के तहत है: “अपने खेल में उन विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान करने की कोशिश करें जहां आपको प्रदर्शन की समस्या है और देखें कि क्या आप विशेष रूप से डॉट्स लागू कर सकते हैं यह अलग क्षेत्र है। आपको संपूर्ण कोड आधार बदलने की आवश्यकता नहीं है! ”

भविष्य की योजना

“हम अपने खेल के अन्य क्षेत्रों में डॉट्स का उपयोग करना चाहते हैं, और हम डॉट्स एनिमेशन, एकता भौतिकी और लाइव लिंक के बारे में यूनाइट पर घोषणाओं से खुश थे। हम सीखना चाहते हैं कि अधिक खेल वस्तुओं को ईसीएस ऑब्जेक्ट्स में कैसे परिवर्तित किया जाए, और ऐसा लगता है कि एकता ने इसे लागू करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है, "एंडर्स का निष्कर्ष है।

यदि आपके पास सुदूर उत्तर की टीम के लिए अतिरिक्त प्रश्न हैं, तो हम अनुशंसा करते हैं कि आप उनके डिस्कोर्ड में शामिल हों!
यूनाइट कोपेनहेगन डॉट्स प्लेलिस्ट देखें कि कैसे अन्य आधुनिक गेमिंग स्टूडियो महान उच्च प्रदर्शन वाले गेम बनाने के लिए डॉट्स का उपयोग करते हैं, और डीओटीएस-आधारित घटक जैसे डॉट्स भौतिकी, नए रूपांतरण वर्कफ़्लो और बर्स्ट कंपाइलर एक साथ कैसे काम करते हैं।

अनुवाद समाप्त हो गया है, और हम आपको एक निशुल्क वेबिनार में भाग लेने के लिए आमंत्रित करते हैं, जिसमें हम आपको बताएंगे कि एक घंटे में अपना स्वयं का ज़ोंबी शूटर कैसे बनाया जाए ।