上海
在當前的移動游戲市場，開放世界、高寫實畫質已成為頭部產品的標配。隨之而來的是虛幻引擎在資源管理上的巨大壓力，而中端機型（尤其為IOS平臺）通常只有 4-6GB 的可用內存，引擎層、渲染層、邏輯層以及復雜的資源堆積，使得 OOM（Out of Memory）成為了懸在開發者頭上的達摩克利斯之劍。
傳統的性能分析手段往往面臨“數據孤島”并存在明顯短板：Stat Memory 過于宏觀、顆粒度粗；MemReport 生成慢、輸出量大，無法捕捉瞬時內存尖峰；驅動層顯存分配更是完全黑盒。
今天，UWA 正式發布內存分析功能升級，從引擎層到驅動層，打造了一套覆蓋 LLM 內存明細、RHI 顯存穿透與 Vulkan 驅動層盲區的全鏈路分析方案，讓內存優化從 “盲猜” 變成 “可量化、可定位、可落地” 的確定性工作。
—— 從此，沒有 “看不見的內存”。
1. LLM (Low Level Memory Tracker)
可視化賦能
虛幻引擎在 4.18 之后引入了 LLM，這本是一個極強的底層追蹤工具，但由于其原始輸出是枯燥的統計數值，大部分團隊僅將其用于基礎的模塊占比查看。我們對 LLM 數據進行了深度可視化封裝，讓開發者告別 “對著日志大海撈針” 的低效優化：
在UWA報告的系統層面，通過 PSS / 進程內存曲線實時監控整機內存、Swap 與顯存占用，直觀捕捉內存泄漏、瞬時尖峰與系統內存吃緊風險，快速判斷項目整體內存健康度。
報告既展示總內存變化趨勢，也拆分出已追蹤、未追蹤內存明細，同時按平臺、圖形、堆內存等模塊拆解占?，定位 “?盒內存” 與資源級占?問題。
在LLM內存細分模塊中，我們將
STAT_AsyncLoadingLLM、STAT_EnginePreInitLLM、STAT_UILLM等核心模塊的內存數據，轉化為直觀的趨勢曲線，完整記錄整個運行周期內的內存峰值、變化節點與場景對應關系，一眼識別內存泄漏與瞬時尖峰。
2. Vulkan 驅動層盲區破解
在 Android 平臺上，Vulkan 驅動層的內存分配策略，是性能不穩定的重要根源。UWA 針對 Vulkan 進行了專項優化，能夠精準捕捉 VkDeviceMemory的分配行為。
同時，UWA 深入 RHI 底層接口，對于定位“紋理殘留”尤為關鍵。很多時候 CPU 側對象已釋放，但因資源引用鏈未斷、RHI 延遲釋放或驅動層緩存機制，顯存并未真正回收。UWA 能夠通過這種雙端對比，直接指出那些“邏輯上已釋放但物理上仍占位”的資源泄露點。
報告羅列詳細的RHI資源，RenderTargetPool 中的對象及其具體屬性，清楚了解顯存的占用情況。
3、從宏觀到微觀構建 UE 內存優化的 “確定性閉環”
本次升級的三大模塊并非孤立存在，而是形成了一套完整的優化閉環：
先通過 LLM 模塊趨勢，快速鎖定內存大戶與異常波動節點；
再通過 Vulkan 驅動層分析，解決平臺特有的盲區與碎片問題。
最后通過 RHI 顯存下鉆，定位顯存泄漏與冗余資源；
從宏觀內存大盤到微觀資源明細，從引擎層到驅動層，UWA 打破傳統工具的數據壁壘，把過去靠經驗、靠運氣的內存優化，變成可量化、可定位、可落地的確定性工作。
我們深知：性能優化不應是上線前的 “救火”，而應是研發全周期的 “防火”。讓每一分內存都花在刀刃上，讓每一次上線都充滿底氣。
關于UWA
UWA是一家創業十年的高新技術企業，作為游戲行業的深耕者，UWA始終專注于為使用Unity、Unreal引擎的開發者提供豐富的優化產品，幫助開發者高效解決開發問題、定位性能瓶頸、提供解決方案，已支持超過一萬款游戲項目。還打造了技術博客、問答、開源庫、學堂等社區產品，為開發者提供便利和高效的支持。線上培訓和線下教育的新業務， 滿足行業對人才培育的需求。
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