自动关联目录：GPU 剖析

1. 定位

GPU 剖析的目标是"定位到具体哪个 Pass"。到 Pass 之前的所有数字都只是线索，不是结论。

一句话定位：GPU 时间不可信的情况比你想的多（异步计算、CPU-bound、抓帧干扰），所以这一篇的第一节是"怎么得到可信的数字"。

2. 先拿到可信的数字

干扰	处理
异步计算	`r.RDG.AsyncCompute 0`（仅用于分析，发布版绝不能关，见 RDG 渲染图）
CPU-bound	CPU-bound 时 `stat gpu` 不可靠，用 `profilegpu` 或平台工具
开着可视化	关掉所有 `Show > Visualize`（见渲染调试与抓帧）
抓帧工具拖慢	固定帧率（DumpGPU 的 `FixedTickRate`）

3. 工具分层

层	工具	看什么
快速	`stat gpu`	GPU 各分类耗时
抓一帧	`profilegpu`	按 Pass 列出耗时
中间资源	DumpGPU	每个 RT 的内容（见渲染调试与抓帧）
图形 API 级	RenderDoc / PIX / AGI / Xcode	最细，看实际调用
图结构	RDG Insights	并行区间、异步计算重叠

平台工具（详见 UE性能优化工具的 GPU 章节）：Adreno GPU、Mali GPU（G77 Counters）、Android GPU Inspector (AGI)、Metal GPU 等。

4. GPU 时间的常见归因

Pass 类别	对应排查方向
Shadow Depths	见虚拟阴影贴图：页数与缓存作废
Shadow Projection	VSM 篇：SMRT 采样数
Lumen	Lumen：Final Gather / Scene 质量
Nanite	Nanite：簇与材质
TSR	TSR：历史分辨率与 feed
BasePass	材质指令数、draw call
Translucency	半透明与排序：overdraw
PostProcessing	后处理与体积：pass 数量与运行分辨率

先按 Pass 归类，再进对应特性篇——本分支只负责"定位到 Pass"。

5. 常见瓶颈与优先手段

瓶颈	优先手段
填充率 / 带宽	降分辨率、砍全屏 pass、降 RT 精度
材质指令数	简化材质（Shader Complexity 视图）
overdraw	Quad Overdraw 视图；减少大面积半透明
draw call	实例化、合并、Nanite
三角形	通常不是瓶颈，除非极端
阴影	VSM 篇
时域超分	TSR 篇

移动端的第一瓶颈几乎总是带宽（见移动端渲染）。

6. 代价与权衡

手段	收益	代价	注意
`profilegpu`	精确到 Pass	抓帧期间慢	代表抓的那一帧
RenderDoc / PIX	最细	学习成本、抓帧慢	开发机用
`r.RDG.AsyncCompute 0`	计时可信	不代表真实发布性能	仅分析用
DumpGPU	看中间资源	数据量大	用 `Stream=1` 与 Root 过滤
可视化视图	直观	有成本	profile 前关掉

7. 踩坑与排查

坑	现象	怎么验证
信了 CPU-bound 时的 `stat gpu`	归因错误	用 `profilegpu` 或平台工具
没关异步计算	计时忽高忽低	`r.RDG.AsyncCompute 0` 再测
开着可视化测	偏高	关掉
只测一个视角	结论片面	固定多点位/回放
只看总 GPU 时间	不知道改哪	必须拆到 Pass
编辑器测	与打包不同	测打包版本
移动端在桌面工具上测	结论不适用	用 AGI / Xcode

8. 排查顺序

1. stat unit 确认 GPU 高
2. 关可视化 + r.RDG.AsyncCompute 0
3. profilegpu → 定位最贵 Pass
4. 按 Pass 类别进对应特性篇
5. 需要看中间资源 → DumpGPU
6. 需要 API 级 → RenderDoc / PIX / AGI
7. 改完复测（同点位、同画质档）