这里尝试将工作中遇到的一些用于CPU计算消耗优化的技术手段汇总到一起，方便需要的时候查询使用。

0. 数据规格

在优化之前，需要明白当前场景中的数据是否是合理的，即drawcall、面数等在目标机型上是否超标等。

对于Drawcall，可以简单基于Nvidia在GDC上的分析给出：

25K batchs/sec 会吃满 1GHz 的 CPU，100%的使用率

按照这个数据，也就是说，1GHz的CPU，如果按照帧率30来算，每帧提交25k/30=830个drawcall就跑满了，基本干不了别的，而我们按照当前Steam的主流硬件配置来看，当前主流的PC为4核，频率在3GHz左右，按照这个配置，全跑满，也就是830x3x4=9960个drawcall，假设两个核用于提交Draw Call，那就是接近5000个Drawcall，虽然这个数字跟实际数字可能并不完全匹配，但是数量级应该是数千这个级别。移动端的数据通过网上的一些文档大致了解，比如参考2020年的一个回答，大概drawcall在数百到一千之间（奇怪的是，这个数据跟当前移动端高端机的CPU配置[8核，2~3GHz]并不十分匹配，不清楚其中有什么样的隐秘），面数在数十万到百万之间。另外，这里也给出PS4的推荐drawcall数为2000，面数约为百万级别。

对于面数，由于每个面的绘制消耗取决于面片的位置（是否存在overwrite）以及面片的尺寸（fillrate）和渲染shader复杂度（PS消耗），因此并没有一个简单的公式可以给出具体的数据，只有一些偏经验的参考数字，具体数字在前面已经给出，实际使用中可以通过demo进行确认，什么级别的面数才是适合自己游戏的。

1. ISPC

ISPC是Implicit SPMD（single program multiple data） Program Compiler的缩写，可以看成是CPU版本的Shader（SIMD特点），相对于传统的手动实现的sse、avx而言，这种技术可以使得代码编写更加具有可读性（通过C语言完成，之后交由编译器翻译成对应的SIMD代码），能够支持目前所需要支持的绝大多数平台（部分平台如arm支持还存在一定的问题），目前在UE的众多离线特性如贴图压缩、lightmass的embree以及运行时计算特性如chaos & animation上都有尝试应用，具体参考文献[1][2]。

2. 移动端大小核架构

移动端CPU设计的两大目标是高性能与低消耗，在这个目标下，ARM提出了大小核的CPU架构，这是一种由两种不同的核组成的异构CPU架构，其中大核具有较强性能，但是也会导致较高消耗，通常用于处理一些重度计算工作，小核性能较弱，同时消耗也较低，通常用于处理一些轻度计算工作，大小核架构中的两种核共享的是同一套指令集架构，详细的信息可以参考[3]。

未完待续

参考文献

[1] [gdc20]ISPC in UnrealEngine4
[2] ISPC In Unreal Engine 4: A Peek Behind The Curtain
[3] big.LITTLE Technology: The Future of Mobile