서버 쪽 성능 쿼리

안정적인 프레임 속도와 올바른 사용자 환경을 위해서는 서버 렌더링 성능이 매우 중요합니다. 서버에서 성능 특성을 신중하게 모니터링하고 필요에 따라 최적화하는 것이 중요합니다. 성능 데이터는 전용 API 함수를 통해 쿼리할 수 있습니다.

렌더링 성능에 가장 많은 영향을 주는 것은 모델 입력 데이터입니다. 입력 데이터는 모델 변환 구성에 설명된 대로 조정할 수 있습니다.

클라이언트 쪽 애플리케이션 성능도 병목 지점이 될 수 있습니다. 클라이언트 쪽 성능을 자세히 분석하려면 performance trace을(를) 수행하는 것이 좋습니다.

클라이언트/서버 타임라인

여러 가지 대기 시간 값에 대해 자세히 알아보기 전에 클라이언트와 서버 사이의 동기화 지점을 타임라인 측면에서 살펴보는 것이 유용합니다.

이 그림은 다음과 같은 방법을 보여줍니다.

• 60Hz의 일정한 프레임 속도(16.6밀리초 간격)로 클라이언트에서 포즈 예상이 시작됩니다.
• 그런 후 포즈를 기반으로 서버가 렌더링을 시작합니다.
• 서버가 인코딩된 비디오 이미지를 다시 전송합니다.
• 클라이언트가 이미지를 디코딩하고, 그 위에서 몇 가지 CPU 및 GPU 작업을 수행하고, 이미지를 표시합니다.

프레임 통계 쿼리

프레임 통계는 대기 시간과 같은 마지막 프레임에 대한 상위 수준의 정보를 제공합니다. FrameStatistics 구조체에 제공된 데이터는 클라이언트 쪽에서 측정되므로, API가 동기화 호출입니다.

void QueryFrameData(RenderingSession session)
{
    FrameStatistics frameStatistics;
    if (session.GraphicsBinding.GetLastFrameStatistics(out frameStatistics) == Result.Success)
    {
        // do something with the result
    }
}

void QueryFrameData(ApiHandle<RenderingSession> session)
{
    FrameStatistics frameStatistics;
    if (session->GetGraphicsBinding()->GetLastFrameStatistics(&frameStatistics) == Result::Success)
    {
        // do something with the result
    }
}

검색된 FrameStatistics 개체에는 다음 멤버가 포함됩니다.

모든 대기 시간 값의 합계는 60Hz에서 일반적으로 사용 가능한 프레임 시간보다 훨씬 큽니다. 그림에 표시된 것처럼 여러 프레임이 병렬로 처리되고 새 프레임 요청이 원하는 프레임 속도로 시작되기 때문에 이것은 문제가 되지 않습니다. 하지만 대기 시간이 너무 커지면 후기 단계 다시 프로젝션의 품질에 영향을 주고 전체 환경을 손상시킬 수 있습니다.

VideoFramesReceived, VideoFrameReusedCount 및 VideoFramesDiscarded를 사용하면 네트워크 및 서버 성능을 측정할 수 있습니다. VideoFramesReceived 값이 낮고 VideoFrameReusedCount 값이 높으면 네트워크 정체 또는 서버 성능 저하를 나타내는 것일 수 있습니다. 높은 VideoFramesDiscarded 값도 네트워크 정체를 나타냅니다.

마지막으로 TimeSinceLastPresent, VideoFrameMinDelta 및 VideoFrameMaxDelta는 수신되는 비디오 프레임 및 로컬 현재 호출의 분산 개념을 제공합니다. 분산이 높으면 프레임 속도 안정성이 낮습니다.

서버가 렌더링을 수행하는 데 걸린 정확한 시간을 왕복 값 LatencyPoseToReceive에서 빼야 하기 때문에 위 값 중 순수한 네트워크 대기 시간(그림에 표시된 빨간색 화살표)을 명확하게 나타내는 값은 존재하지 않습니다. 전체 대기 시간 중 서버 쪽 부분은 클라이언트에 제공되지 않는 정보입니다. 하지만 다음 단락에서는 서버의 추가 입력을 통해 이 값의 근사값을 구하고 NetworkLatency 값을 통해 표시하는 방법을 설명합니다.

성능 평가 쿼리

성능 평가 쿼리는 서버에서 CPU 및 GPU 워크로드에 대해 더 자세한 정보를 제공합니다. 서버에서 데이터가 요청되기 때문에 성능 스냅샷을 쿼리할 때는 일반적인 비동기 패턴을 따릅니다.

async void QueryPerformanceAssessment(RenderingSession session)
{
    try
    {
        PerformanceAssessment result = await session.Connection.QueryServerPerformanceAssessmentAsync();
        // do something with result...
    }
    catch (RRException ex)
    {
    }
}

void QueryPerformanceAssessment(ApiHandle<RenderingSession> session)
{
    session->Connection()->QueryServerPerformanceAssessmentAsync([](Status status, PerformanceAssessment result) {
        if (status == Status::OK)
        {
            // do something with result...
        }
    });
}

FrameStatistics 개체와 반대로, PerformanceAssessment 개체에는 서버 쪽 정보가 포함됩니다.

값을 평가하는 데 도움이 될 수 있도록 각 부분에는 Great, Good, Mediocre 또는 Bad와 같은 품질 분류가 제공됩니다. 이 평가 메트릭은 서버 상태에 대한 간략한 표시를 제공하지만 절대적인 것으로 이해하지는 않아야 합니다. 예를 들어 GPU 시간 점수가 'mediocre'라고 가정해보세요. mediocre로 간주되는 이유는 전체 프레임 시간 예산의 한계에 근접하기 때문입니다. 하지만 이 경우에는 복잡한 모델을 렌더링하기 때문에 그럼에도 불구하고 정상 값일 수 있습니다.

통계 디버그 출력

ServiceStatistics 클래스는 프레임 통계 및 성능 평가 쿼리를 모두 포함하는 C# 클래스이며, 통계를 집계된 값 또는 미리 작성된 문자열로 반환하는 편리한 기능을 제공합니다. 다음 코드는 클라이언트 애플리케이션에서 서버 쪽 통계를 표시할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다.

ServiceStatistics _stats = null;

void OnConnect()
{
    _stats = new ServiceStatistics();
}

void OnDisconnect()
{
    _stats = null;
}

void Update()
{
    if (_stats != null)
    {
        // update once a frame to retrieve new information and build average values
        _stats.Update(Service.CurrentActiveSession);

        // retrieve a string with relevant stats information
        InfoLabel.text = _stats.GetStatsString();
    }
}

위 코드는 텍스트 레이블에 다음 텍스트를 채웁니다.

GetStatsString API는 모든 값의 문자열 형식을 지정하지만, 각 문자열 값은 ServiceStatistics 인스턴스에서 프로그래밍 방식으로 쿼리될 수 있습니다.

또한 시간에 따라 값을 집계하는 멤버의 변형도 있습니다. *Avg, *Max 또는 *Total 접미사가 포함된 멤버를 참조하세요. FramesUsedForAverage 멤버는 이 집계에 사용된 프레임 수를 나타냅니다.

API 설명서

• C# RenderingConnection.QueryServerPerformanceAssessmentAsync()
• C++ RenderingConnection::QueryServerPerformanceAssessmentAsync()

다음 단계

• 성능 추적 만들기
• 모델 변환 구성