Unreal Insights 병목 분석 + 드로우콜 최적화
약 60초
프로파일링 먼저, 최적화는 근거 기반으로
레벨 최적화 경험은 졸업 프로젝트 후반부에 프레임이 급격히 떨어지면서 시작됐습니다. 먼저 Unreal Insights로 CPU/GPU 병목 위치를 파악하고, 드로우콜이 예상보다 많이 나오는 구간을 집중 수정했습니다. Static Mesh Instancing을 적용해서 반복되는 오브젝트의 드로우콜을 묶었고, 겹쳐서 보이지 않는 오브젝트는 오클루전 컬링이 정상 작동하는지 확인했습니다. 레벨 로딩이 느렸던 원인은 거대 텍스처 몇 장이 전부 로드되는 구조 때문이었고, 텍스처를 스트리밍 방식으로 바꾸면서 해결했습니다. 이 경험으로 프로파일링 먼저 최적화 나중 순서를 지키지 않으면 엉뚱한 부분을 건드리는 시간 낭비가 생긴다는 걸 배웠습니다.
이 결의 특징
Unreal Insights로 CPU GPU 병목 위치를 파악한 뒤 Static Mesh Instancing으로 반복 오브젝트 드로우콜을 묶고 오클루전 컬링을 확인한 이력이 구체적으로 남아 있습니다. 거대 텍스처 스트리밍 방식 전환까지 병목 유형별 조치가 구분된 결이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
프로파일링 먼저 최적화 나중이라는 순서가 살아 있고 각 조치가 어떤 병목에 대응한 것인지 연결 관계가 명확할 때 통합니다. 추측이 아닌 측정에서 출발한다는 원칙이 경험으로 뒷받침될 때 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.