クラウドゲーミングのパフォーマンス最適化に挑む / Cloud Gaming Performance Tuning

パフォーマンスチューニング夜話 feat.おたのし味テック会 https://vivion.connpass.com/event/406641/ の発表資料です。

Transcript

1. クラウドゲーミングの パフォーマンス最適化に挑む 1
2. 自己紹介 粟田 大樹 (Awata Hiroki) 株式会社viviON 開発部 アプリ開発チーム スペシャリスト 趣味：アニメ、お絵かき、同人活動 2
3. アジェンダ 1. クラウドゲーミングとパフォーマンス 2. チューニング事例1: 映像の低遅延化 3. チューニング事例2: ゲーム処理の最適化 3
4. 01 クラウドゲーミングと パフォーマンス 4
5. クラウドゲーミングとは https://speakerdeck.com/oliver_diary/kuraudogeminguzui-xin-kai-fa-shi-li-number-cedec2020?slide=20 5
6. viviONが提供するクラウドゲーミング 6
7. クラウドゲーミングとパフォーマンス パフォーマンスチューニングをしないと… • ゲームが重い ◦ カクつく、音が途切れる • 遅延が大きい ◦ ◦ 操作の反応が遅い ゲームの難易度が上がる • お金がかかる ◦ クラウドゲーミングは特に 7
8. 02 チューニング事例1: 映像の低遅延化 8
9. 事例1: 映像の低遅延化 • 一部ゲームで遅延を感じる ◦ 操作がゲームに反映されるまでのひっかかり ◦ 回線品質は良いのに遅延を感じる 9
10. 事例1: 映像の低遅延化 どこが遅延の大きな原因? 10
11. 事例1: 映像の低遅延化 どこが遅延の大きな原因? CPU usage CPU throttling Frame rate samples/s packet/s RTT Jitter Loss % NACK PLI Jitter buffer 11
12. 事例1: 映像の低遅延化 ここで遅延していた! 12
13. 事例1: 映像の低遅延化 WebRTCの Jitter Buffer https://webrtcforthecurious.com/docs/05-real-time-networking/#jitterbuffer-operation 13
14. 事例1: 映像の低遅延化 • Jitter Bufferを調整 ◦ 遅延が100ms未満に🎉 ◦ デフォルトはバッファ大きめ（回線状況によって変動） ▪ WebRTCがビデオ通話想定だから？ • デメリットもある ◦ バッファが少ない=ばらつきに弱い映像になる ◦ バッファを0にすればいいというものでもない ◦ クラウドゲーミングでは低遅延は重要だが、どこまで攻めるか 14
15. 事例1: 映像の低遅延化 学び • できる限り全部計測する ◦ 直感に反する箇所がボトルネックなこともある ◦ AIのおかげで計測実装は素早くできる • トレードオフを理解する ◦ チューニングしたら逆に失われるものは何か？ ◦ クラウドゲーミングの体験では何を優先するか？ 15
16. 03 チューニング事例2: ゲーム処理の最適化 16
17. 事例2: ゲーム処理の最適化 • 起動直後から音がブツブツ途切れる • 常時ゲームのCPU使用率が高い • PCでの通常プレイでは問題ない ◦ クラウドゲーミング環境のみ 17
18. 事例2: ゲーム処理の最適化 18
19. 事例2: ゲーム処理の最適化 19
20. 事例2: ゲーム処理の最適化 20
21. 事例2: ゲーム処理の最適化 • WineのCPU数を取得する関数を修正 ◦ コンテナのCPU制限を考慮するように ◦ 環境変数で上書きも可能 🎉 CPU使用率: 約82%改善 🎉 フレームレート: 5 → 30 21
22. 事例2: ゲーム処理の最適化 学び • ゲームのソースがなくても計測できる ◦ 呼び出しているOS関数などで処理内容の推測ができる ◦ やはりAIの力が活かせる • オープンソースの強み ◦ 基盤部分がOSSだと独自で修正・検証ができる ◦ やはりAIの力が活かせる 22
23. まとめ • エッセンスは変わらない! ◦ クラウドゲーミングだから特殊というのはあまりない ◦ 着実に計測して、ボトルネックの洗い出し、トレードオフの理解 • AIができること、人間ができること ◦ アーキテクチャを見渡して、あたりをつけるのは人間 ◦ 計測、分析、実装はAIの力を借りる 23