Практическое руководство по мышлению «производительность в первую очередь» в духе Джона Кармака: профилирование, бюджеты времени кадра, компромиссы и выпуск сложных систем в реальном времени.
Джон Кармак часто окружён аурой легенды в мире игровых движков, но полезная часть — это не мифология, а повторяемые привычки. Речь не о копировании чьего‑то стиля или о «гениальных ходах». Речь о практических принципах, которые стабильно приводят к более быстрому и плавному ПО — особенно когда сроки и сложность давят.
Инжиниринг производительности — это заставить ПО укладываться в целевой показатель на реальном железе в реальных условиях, не ломая корректность. Это не «сделать быстро любой ценой». Это дисциплинированный цикл:
Такой менталитет прослеживается в работах Кармака снова и снова: спор по данным, объяснимые изменения и предпочтение поддерживаемых подходов.
Графика в реальном времени беспощадна, потому что у неё есть дедлайн на каждый кадр. Если вы его пропустите, пользователь почувствует это мгновенно — как заикание, вводную задержку или рывки движения. Другое ПО может скрыть неэффективность за очередями, экранами загрузки или фоновыми задачами. Рендерер не может торговаться: либо вы укладываетесь в кадр, либо нет.
Поэтому уроки распространяются дальше игр. Любая система с жёсткими требованиями по задержке — UI, аудио, AR/VR, торговля, робототехника — выигрывает от мышления в бюджетах, понимания узких мест и предотвращения неожиданных всплесков.
Вы получите чек‑листы, эвристики и шаблоны принятия решений: как задать бюджеты времени кадра (или задержки), как профилировать до оптимизации, как выбрать «одну вещь», которую исправлять, и как предотвращать регрессии, чтобы производительность стала рутиной, а не паникой перед релизом.
Мышление о производительности в стиле Кармака начинается с простой замены: перестаньте говорить о «FPS» как основном показателе и начните говорить о времени кадра.
FPS — величина обратная ("60 FPS" звучит хорошо, "55 FPS" — близко), но пользовательский опыт определяется тем, сколько занимает каждый кадр, и, не менее важно, насколько постоянны эти времена. Прыжок с 16.6 мс до 33.3 мс заметен мгновенно, даже если средний FPS всё ещё кажется приличным.
Продукт в реальном времени имеет несколько бюджетов, а не только «рендерить быстрее":
Эти бюджеты взаимодействуют. Экономия GPU‑времени за счёт CPU‑тяжёлой группировки может обернуться неудачей, а сокращение памяти — увеличить расходы на стриминг или декомпрессию.
Если ваша цель — 60 FPS, общий бюджет — 16.6 мс на кадр. Приближённая разбивка может выглядеть так:
Если CPU или GPU превышают бюджет, кадр пропущен. Поэтому команды говорят «CPU‑bound» или «GPU‑bound» — не как ярлыки, а как способ решить, где можно реально найти следующую миллисекунду.
Смысл не в погоне за показателями тщеславия вроде «максимального FPS на топовом ПК». Смысл в определении, что достаточно быстро для вашей аудитории — целевые устройства, разрешение, энергопотребление, тепловые ограничения и отзывчивость ввода — и в обращении с производительностью как с явными бюджетами, которые можно защищать.
Стандартный ход Кармака — не «оптимизировать», а «проверить». Проблемы с производительностью в реальном времени полны правдоподобных историй — GC, «медленные шейдеры», «слишком много draw call’ов» — и большинство из них неверны в вашей сборке на вашем железе. Профилирование заменяет интуицию доказательствами.
Относитесь к профилированию как к первоклассной задаче, а не к спасению в последний момент. Снимайте времена кадров, таймлайны CPU и GPU и счётчики, которые это объясняют (треугольники, draw call’ы, смены состояний, аллокации, промахи кэша, если доступны). Цель — ответить на один вопрос: куда реально уходит время?
Полезная модель: в каждом медленном кадре есть одно ограничение. Может быть, GPU застрял на тяжёлом проходе, CPU — в обновлении анимации, или главный поток ждёт синхронизации. Найдите это ограничение первым; всё остальное — шум.
Дисциплинированный цикл защищает от хаоса:\n\n- Измерьте базу на повторяемой сцене и пути камеры\n- Измените одну вещь\n- Измерьте снова и запишите дельту
Если улучшение не очевидно, считайте, что оно не помогло — скорее всего, не переживёт следующий приток контента.
Работа по производительности особенно подвержена самообману:\n\n- Ошибки в бенчмарках: непоследовательные сцены, дебажные сборки, фоновые задачи, термальное троттлинг, различия vsync\n- Предвзятость подтверждения: «кажется быстрее» без данных по времени кадра\n- Вводящие в заблуждение средние: лучший средний показатель может скрывать худшие пики
Профилирование сначала держит усилия в фокусе, обосновывает компромиссы и упрощает защиту изменений на ревью.
Проблемы производительности в реальном времени кажутся грязными, потому что всё идёт одновременно: геймплей, рендер, стриминг, анимация, UI, физика. Инстинкт Кармака — прорезать шум и выявить доминантный ограничитель — то, что сейчас задаёт время кадра.
Большинство торможений укладываются в несколько корзин:\n\n- CPU‑bound: главный поток (или критичный воркер) не успевает — логика, отправка draw‑вызовов, физика, оценка анимации.\n- GPU‑bound: GPU не успевает отрисовать кадр — тяжёлые шейдеры, много пикселей, дорогая пост‑обработка, сложная геометрия.\n- Memory‑bound: ограничение по пропускной способности/латентности — промахи кэша, плохая укладка данных, случайный доступ, копирование больших буферов.\n- I/O‑bound: стриминг ассетов, компиляция шейдеров, декомпрессия, чтение файлов, сетевые задержки.
Цель не в ярлыке для отчёта, а в выборе правильного рычага.
Несколько простых экспериментов могут показать, что на самом деле контролирует время:
Вы редко выигрываете, сбрив по 1% с десяти систем. Найдите самую крупную стоимость, которая повторяется каждый кадр, и бейте по ней в первую очередь. Удаление одного виновника на 4 мс выигрывает больше, чем недели микрo‑оптимизаций.
После устранения большого камня следующий по величине становится видимым. Это нормальная часть работы: измерить → изменить → измерить → переназначить приоритеты. Цель не идеальный профиль, а устойчивый прогресс к предсказуемому времени кадра.
Среднее время кадра может выглядеть нормально, в то время как опыт остаётся плохим. Графика в реальном времени судится по худшим моментам: упавший кадр в момент большого взрыва, затык при входе в новую комнату, внезапный рывок при открытии меню. Это и есть хвостовая задержка — редкие, но заметные медленные кадры.
Игра, идущая 16.6 мс большую часть времени (60 FPS), но прыгающая до 60–120 мс каждые несколько секунд, будет ощущаться «сломленной», даже если среднее всё ещё печатается как 20 мс. Человеческое восприятие чутко к ритму. Один длинный кадр ломает предсказуемость ввода, движение камеры и синхронизацию аудио/видео.
Пики часто приходят из работы, которая не распределена равномерно:\n\n- Сборка мусора или ошибки страниц памяти, которые приостанавливают мир\n- Компиляция шейдеров и создание пайплайнов «на лету»\n- Стриминг ассетов, требующий декомпрессии, загрузок или аплоадов\n- Планировщик ОС и фоновые задачи, отбирающие CPU‑время (или изменение частоты/термальное поведение)
Цель — сделать дорогую работу предсказуемой:\n\n- Прекомпутируйте то, что можно: оффлайн‑сборка шейдеров, запекание данных, подготовка таблиц поиска.\n- Прогрейте заранее: компиляция шейдеров, создание пайплайнов, «трогание» критических ассетов на экране загрузки или в сцене‑разогреве.\n- Амортизируйте дорогостоящие задачи: распределяйте стриминг, декомпрессию и аплоады по множеству кадров вместо одного.\n- Ограничьте работу за кадр: задавайте лимиты по времени (например, «не более 2 мс на стриминг в кадр») и откладывайте остальное.
Не рисуйте только среднюю линию FPS. Записывайте времена по кадрам и визуализируйте:\n\n- Гистограммы времени кадра, чтобы увидеть скопления и выбросы\n- Перцентили (p95, p99, p99.9), чтобы отслеживать хвост явно\n- Маркеры пиков с коррелированными событиями (старт GC, компиляция шейдера, загрузка ассета)
Если вы не можете объяснить свои худшие 1% кадров, вы ещё не объяснили производительность.
Работа над производительностью становится проще, когда перестаёшь притворяться, что можно получить всё сразу. Стиль Кармака заставляет команды проговаривать компромисс вслух: что мы получаем, что мы платим и кто это почувствует.
Большинство решений лежит на нескольких осях:\n\n- Качество: визуальная достоверность, точность симуляции, ощущение ввода\n- Скорость: время кадра, время загрузки, время компиляции, скорость итераций\n- Память: VRAM, RAM, пропускная способность\n- Сложность: отладка, пограничные случаи, тестирование\n- Время до релиза: риск расписания, риск интеграции, фокус команды
Если изменение улучшает одну ось, но тихо нагружает три другие, задокументируйте это. «Это добавляет 0.4 мс GPU и 80 МБ VRAM ради более мягких теней» — полезное утверждение. «Просто выглядит лучше» — нет.
Графика в реальном времени — не про совершенство; она про стабильное попадание в цель. Договоритесь о порогах, например:\n\n- минимальный FPS / максимальное время кадра на референсной машине\n- допустимые худшие пики (не только среднее)\n- потолки памяти по платформе
Когда команда соглашается, что целью является, скажем, 16.6 мс при 1080p на базовом GPU, споры становятся конкретными: укладывается ли фича в бюджет или требует отката.
Если не уверены, выбирайте варианты, которые можно отменить:\n\n- feature‑флаги для рискованных эффектов\n- масштабируемые настройки (low/medium/high) с реальными затратами\n- запасные пути для старого железа
Отменимость защищает расписание: можно выпустить безопасный путь, а амбициозный — включать по флагу.
Избегайте оверинжиниринга невидимых выигрышей. 1% среднего улучшения редко стоит месяцы работы — если только это не убирает заикания, не исправляет задержку ввода или не предотвращает критический утечку памяти. В приоритете то, что игроки замечают сразу; остальное может подождать.
Работа над производительностью сильно упрощается, когда программа правильна. Значительная часть времени на «оптимизацию» уходит на погоню за багами, которые выглядят как проблемы с производительностью: случайный O(N²), из‑за дублированной работы; рендер‑пасс, запускающийся дважды из‑за незабывшегося флага; утечка памяти, постепенно увеличивающая время кадра; гонка, дающая случайные заикания.
Стабильный предсказуемый движок даёт чистые измерения. Если поведение меняется между прогонами, профили доверять нельзя, и вы в итоге будете оптимизировать шум.
Дисциплинированные практики помогают ускорению:\n\n- Чёткие инварианты: что всегда должно быть верно (например, «каждый видимый объект отправляется один раз», «ресурсы GPU не мутируются, пока в полёте», «граф кадра без циклов»).\n- Валидация в отладочных сборках: добавляйте ассёрты и лёгкие проверки, которые кричат рано — до того, как сломанное состояние превратится в загадочное заикание. Проверяйте размеры буферов, переходы состояний и что аллокации в кадр остаются в рамках известного лимита.
Многие пики — «хейзенбаги»: они исчезают, когда вы добавляете лог или шагаете в отладчик. Противоядие — детерминированное воспроизведение.
Соберите небольшой контролируемый тестовый стенд:\n\n- Минимальные тест‑сцены, изолирующие фичу (тени, частицы, UI, стриминг)\n- Фиксированные пути камеры и скриптованный ввод, чтобы каждый прогон был сравним\n- Зафиксированные настройки (разрешение, уровень качества, фиксированный тайм‑степ если возможно), чтобы исключить переменные
Когда появляется заикание, вы должны иметь кнопку, которая проигрывает его 100 раз, а не расплывчато «иногда через 10 минут».\n\n### Меняйте меньше, учитесь больше
Работа по скорости выигрывает от небольших ревью‑изменений. Большие рефакторы создают множество режимов отказа одновременно: регрессии, новые аллокации и скрытую дополнительную работу. Маленькие диффы упрощают ответ на единственный важный вопрос: что изменилось во времени кадра и почему?
Дисциплина — это не бюрократия; это то, как вы сохраняете доверие к измерениям, чтобы оптимизация перестала быть суеверной.
Производительность в реальном времени — это не только «более быстрый код». Это организация работы так, чтобы CPU и GPU выполняли её эффективно. Кармак неоднократно подчёркивал простую мысль: машина — буквальна. Она любит предсказуемые данные и ненавидит лишние накладные расходы.
Современные CPU невероятно быстры — пока не ждут память. Если ваши данные разбросаны по множеству мелких объектов, CPU тратит время на гонку за указателями вместо вычислений.
Полезная метафора: не совершайте десять отдельных походов в магазин за десятью товарами. Положите их в одну корзину и пройдите по рядам один раз. В коде это значит держать часто используемые значения рядом (массивы или плотные структуры), чтобы одна выборка кэш‑линии приносила данные, которые вы действительно используете.
Частые аллокации таят скрытые расходы: оверхед аллокатора, фрагментация памяти и непредсказуемые паузы, когда система убирает мусор. Даже если каждая аллокация «маленькая», их поток может стать налогом, который вы платите каждый кадр.
Типичные решения — преднамеренно скучные: переиспользование буферов, пулы объектов, долгоживущие аллокации в горячих путях. Цель — не изобретательность, а предсказуемость.
Удивительно много времени уходит на бухгалтерию: смены состояний, draw‑вызовы, работу драйвера, системные вызовы и координацию потоков.
Батчинг — это «одна большая корзина» для рендеринга и симуляции. Вместо множества мелких операций группируйте похожую работу, чтобы пересекать дорогие границы меньше раз. Часто сокращение накладных выигрывает больше, чем микро‑оптимизация шейдера или внутреннего цикла — машина тратит меньше времени на подготовку и больше — на работу.
Работа над производительностью — это не только более быстрый код, но и меньше кода. Сложность имеет ежедневную цену: баги труднее локализовать, исправления требуют больше тестирования, итерации замедляются, а регрессии проникают через редко используемые пути. Сложность часто добавляет и рантайм‑накладные (ветвления, аллокации, промахи кэша, синхронизация), которые трудно заметить до поздней стадии.
«Хитрая» система может выглядеть элегантно, пока вы не на дедлайне и не обнаружите пик только на одной карте, одном GPU или в одной комбинации настроек. Каждая фича‑флаг, запасной путь и особый случай умножает число поведений, которые нужно понять и измерить. Эта сложность тратит не только время разработчиков — она часто добавляет рантайм‑налоги, которые сложно заметить вовремя.
Хорошее правило: если вы не можете объяснить модель производительности коллеге в пару фраз, вы, вероятно, не сможете её надёжно оптимизировать.
Простые решения имеют два плюса:\n\n- Их легче профилировать и понимать (меньше переменных)\n- Они уменьшают «неизвестные неизвестности», когда мелкое изменение вызывает неожиданные тормоза
Иногда самый быстрый путь — удалить фичу, убрать опцию или объединить варианты. Меньше кода — меньше путей выполнения, меньше состояний и меньше мест, где производительность может тихо деградировать.
Удаление кода — это также шаг в сторону качества: лучший баг тот, который исчезает с удалённым модулем.
Патч (точечное исправление), когда:\n\n- вы нашли конкретный горячий путь и небольшое изменение явно улучшает метрику\n- система стабильна и широко используется; изменение архитектуры рискует новыми регрессиями\n- нужен безопасный апгрейд в рамках текущего релиза
Рефактор, когда:\n\n- профилирование показывает накладные, разбросанные по многим местам\n- вы регулярно ломаете производительность в одной и той же области после чужих изменений\n- код требует племенных знаний для безопасной модификации\n- вы можете удалить или объединить пути и получить меньше концепций в итоге
Простота — это не «меньше амбиций». Это выбор дизайнов, которые остаются понятными под давлением — когда производительность важнее всего.
Производительность остаётся, если вы можете понять, когда она соскальзывает. Это и есть тестирование регрессий производительности: повторяемый способ обнаружить, что новое изменение сделало продукт медленнее, менее плавным или более прожорливым по памяти.
В отличие от функциональных тестов (работает/не работает), регрессионные тесты отвечают на вопрос «осталось ли прежним чувство скорости?». Сборка может быть полностью корректной, но плохим релизом, если она добавила 4 мс к времени кадра или удвоила время загрузки.
Вам не нужна лаборатория — нужна последовательность.
Выберите небольшой набор базовых сцен, отражающих реальное использование: одна GPU‑тяжёлая сцена, одна CPU‑тяжёлая и одна «стрессовая». Держите их стабильными и скриптованными: путь камеры и ввод идентичны прогон к прогону.
Запускайте тесты на фиксированном железе (известный ПК/консоль/девкит). Если меняете драйверы, ОС или настройки частоты, фиксируйте это. Относитесь к связке железо/софт как к части тестового стенда.
Храните результаты в версируемой истории: хеш коммита, конфиг сборки, ID машины и измеренные метрики. Цель не идеальное число, а надёжная динамика.
Выбирайте метрики, с которыми трудно поспорить:\n\n- Перцентили времени кадра (p50/p95/p99), а не только средний FPS. Перцентили показывают заикания и длинные хвосты.\n- Пиковая память (и всплески аллокаций). Утечки часто видны раньше, чем падения.\n- Время загрузки (холодный старт и переходы сцен), потому что игроки заметят секунды, а не микро‑оптимизации.
Определите простые пороги (например: p95 не регрессирует более чем на 5%).
Относитесь к регрессиям как к багам с владельцем и дедлайном.
Сначала бисект — найдите изменение, которое ввело регрессию. Если регрессия блокирует релиз, откатите быстро и верните с фиксом.
Когда исправите, добавьте ограждения: сохраните тест, добавьте примечание в код и задокументируйте ожидаемый бюджет. Привычка — вот победа: производительность становится тем, что поддерживают, а не тем, что «сделают потом».
«Выпустить» — это не событие в календаре, а инженерное требование. Система, которая хорошо работает только в лаборатории или только после недели ручной доводки, не готова. Мышление Кармака включает реальные ограничения (разнообразие железа, грязный контент, непредсказуемое поведение игроков) в спецификацию с самого начала.
Когда вы близки к релизу, совершенство менее ценно, чем предсказуемость. Определите в явном виде: целевой FPS, допустимые пики времени кадра, лимиты памяти и времена загрузки. Всё, что им противоречит, рассматривайте как баг, а не «полировку». Это переводит работу по производительности из опциональной в надёжностную.
Не все тормоза одинаково важны. Исправляйте самые заметные проблемы в первую очередь:\n\n- Заикания и длинные пики чаще важнее, чем небольшое падение качества рендера.\n- Подвисания меню, скачки стриминга и лаг ввода обычно вредят опыту больше, чем небольшое падение среднего FPS.\n- Регрессии в частых сценариях (ожесточённый бой, повороты камеры, эффекты) важнее редких краёв.
Профилирование помогает: вы не угадываете, что «кажется большим», вы выбираете по измеримому эффекту.
Работа с производительностью в позднем цикле опасна — «фиксы» могут привнести новые расходы. Делайте поэтапные выкаты: сначала инструментирование, потом изменение за флагом, затем расширяйте. Предпочитайте безопасные дефолты — настройки, которые защищают время кадра, даже если чуть снижают визуальное качество, особенно при автоопределении конфигурации.
Если вы выпускаете на разные платформы или уровни железа, трактуйте дефолты как продуктовую опцию: лучше выглядеть чуть проще, чем быть нестабильным.
Переводите компромиссы в понятные последствия: «Этот эффект стоит 2 мс каждый кадр на среднем GPU, что рискует снижением ниже 60 FPS в боях». Предлагайте варианты, а не лекции: понизить разрешение, упростить шейдер, ограничить плотность спавна или принять более низкую цель. Ограничения легче принять, когда их формулируют как конкретные выборы с явным влиянием на пользователя.
Вам не нужен новый движок или переписывание, чтобы взять на вооружение стиль Кармака. Нужен повторяемый цикл, делающий производительность видимой, тестируемой и трудносломимой по ошибке.
Если вы хотите внедрить эти привычки в команде, ключ — снижение трения: быстрые эксперименты, повторяемые стенды и лёгкие откаты.
Koder.ai может помочь здесь в построении окружающего инструментария — не самого движка. Поскольку это платформа vibe‑кодинга, генерирующая реальный экспортируемый код (веб‑приложения на React; бэкенды на Go с PostgreSQL; мобильные на Flutter), вы быстро поднимете внутренние панели для процентилей времени кадра, истории регрессий и чек‑листов «ревью производительности», а затем будете итеративно дорабатывать через чат. Снэпшоты и откаты тоже хорошо ложатся на цикл «изменил одну вещь — перемерил».\n\nЕсли хотите больше практических материалов, просмотрите /blog или посмотрите, как команды внедряют это на /pricing.
Время кадра — это время на кадр в миллисекундах (мс), и оно напрямую отражает, сколько работы сделал CPU/GPU.
Выберите цель (например, 60 FPS) и переведите её в жёсткий дедлайн (16.6 мс). Затем разбейте этот дедлайн на явные бюджеты.
Примерная стартовая разбивка:
Относитесь к этим числам как к требованиям продукта и корректируйте в зависимости от платформы, разрешения, тепловых ограничений и целей по отзывчивости ввода.
Сделайте тесты повторяемыми, а затем измерьте до того, как что‑то менять.
Только зная, куда реально уходит время, принимайте решение, что оптимизировать.
Проведите быстрые целевые эксперименты, которые изолируют ограничитель:
Не переписывайте системы, пока не сможете назвать доминирующую стоимость в миллисекундах.
Потому что пользователи замечают худшие кадры, а не среднее.
Отслеживайте:
Сборка, которая в среднем даёт 16.6 мс, но периодически подскакивает до 80 мс, будет восприниматься как «сломанная».
Делайте дорогую работу предсказуемой и запланированной:
Делайте компромиссы явными и численно обоснованными.
Используйте утверждения вида:
Решайте, опираясь на согласованные пороги:
Потому что нестабильная корректность делает данные профилирования ненадёжными.
Практические шаги:
Если поведение меняется от запуска к запуску, вы будете оптимизировать шум вместо реальных узких мест.
Большая часть «быстрого кода» на самом деле — работа с памятью и накладными расходами.
Сконцентрируйтесь на:
Часто снижение накладных расходов даёт больший выигрыш, чем оптимизация внутреннего цикла.
Сделайте производительность измеримой, повторяемой и сложно ломающейся случайно.
Также логируйте пики, чтобы воспроизводить и исправлять их, а не надеяться, что они исчезнут.
Если не уверены — предпочитайте отменимые решения (feature‑флаги, шкалы качества).
Когда появляется регрессия: бисект, назначьте владельца и быстро откатите, если это блокирует релиз.
