Bản cập nhật 2.20 gần đây của Arma 3 từ Bohemia Interactive đã khơi mào một cuộc thảo luận kỹ thuật thú vị về một trong những thách thức dai dẳng nhất của ngành game: làm cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo và scripting hoạt động hiệu quả trên nhiều lõi xử lý. Trong khi bản cập nhật mang lại những cải thiện hiệu suất đáng kể thông qua multithreading tốt hơn, cuộc trò chuyện trong cộng đồng tiết lộ những hiểu biết sâu sắc hơn về lý do tại sao AI vẫn khó song song hóa.
Các cải tiến trong bản cập nhật Arma 3 2.20:
- Nâng cao khả năng đa luồng
- Hệ thống tham số được làm mới kể từ phiên bản 1.50.128419
- Activities Group Manager ( AGM ) mới để quản lý tài nguyên tốt hơn
- Cải thiện hệ thống truyền dữ liệu ( CPT )
- Cập nhật luồng mô phỏng hạt
- Xử lý tốt hơn các tham số dòng lệnh
 |
|---|
| Một sơ đồ luồng minh họa mối quan hệ giữa luồng chính và luồng công việc, phản ánh những cải tiến kỹ thuật trong hiệu quả threading của AI |
Vấn đề cốt lõi với việc song song hóa AI
Vấn đề cơ bản nằm ở cách các hệ thống AI game được thiết kế theo truyền thống. Hầu hết các game engine, bao gồm cả của Arma 3 , cho phép các actor AI truy cập hoàn toàn và tức thì vào tất cả thông tin thế giới. Điều này tạo ra một nút thắt cổ chai vì khi nhiều đơn vị AI cố gắng sửa đổi cùng một game object đồng thời, xung đột sẽ phát sinh. Hãy nghĩ về nó như việc có nhiều người cố gắng chỉnh sửa cùng một tài liệu cùng lúc - hỗn loạn sẽ xảy ra nếu không có sự phối hợp thích hợp.
Các nhà phát triển cộng đồng đã xác định rằng lựa chọn thiết kế này, mặc dù có vẻ hợp lý, thực tế lại ngăn cản việc xử lý song song hiệu quả. Khi các đơn vị AI cần tương tác với các tài nguyên được chia sẻ như số lượng đạn dược, điểm sức khỏe, hoặc các đối tượng thế giới, hệ thống phải tuần tự hóa các hoạt động này để ngăn chặn tham nhũng dữ liệu.
 |
|---|
| Một lưu đồ mô tả chi tiết các quy trình tuần tự liên quan đến hoạt động của AI, làm nổi bật sự phức tạp trong việc phối hợp tài nguyên chia sẻ giữa các đơn vị AI |
Các phương pháp thay thế cho AI threading
Cuộc thảo luận đã tiết lộ một số giải pháp đầy hứa hẹn mà các nhà phát triển game khác có thể xem xét. Một phương pháp bao gồm việc cung cấp cho mỗi actor AI một bản sao cục bộ của dữ liệu thế giới mà họ có thể đọc, trong khi yêu cầu họ gửi yêu cầu cho bất kỳ thay đổi nào họ muốn thực hiện. Điều này loại bỏ các xung đột trực tiếp gây ra vấn đề threading.
Nếu mỗi actor tạo một bản sao của thế giới cho những gì họ biết, sẽ không có gì ngăn cản tính song song. Điều này có nghĩa là bộ nhớ bậc hai, nhưng bạn có thể chỉ cần giới hạn điều này - nếu có nhiều việc xảy ra, việc một actor mất dấu một số thứ là hợp lý.
Một phương pháp khác sử dụng hệ thống trì hoãn khung hình nơi các đơn vị AI đọc từ dữ liệu khung hình trước đó trong khi ghi các thay đổi cho khung hình hiện tại. Điều này tạo ra sự tách biệt tự nhiên giữa các hoạt động đọc và ghi, mặc dù nó có thể gây ra thách thức về thời gian cho các tương tác phức tạp.
Các Phương Pháp Kỹ Thuật Chính Được Thảo Luận:
- Mô Hình Actor-Copy: Mỗi đơn vị AI có bản sao dữ liệu thế giới riêng, gửi các yêu cầu thay đổi
- Hệ Thống Frame-Delayed: AI đọc từ frame N-1, ghi vào frame N
- Thay Thế Fork-Join: Hệ thống dựa trên hàng đợi thay vì xử lý theo lô
- Ranh Giới Giao Dịch: Các điểm tương tác được kiểm soát giữa các đơn vị AI
- Đánh Đổi Bộ Nhớ: Tăng sử dụng RAM để có khả năng song song hóa tốt hơn
 |
|---|
| Sơ đồ về luồng chính làm việc cộng tác với các luồng worker, minh họa khái niệm dữ liệu cục bộ hóa trong xử lý song song AI |
Thách thức triển khai thực tế
Cuộc thảo luận cộng đồng nhấn mạnh rằng những giải pháp này không chỉ là lý thuyết - chúng đi kèm với những đánh đổi thực tế. Việc sử dụng bộ nhớ tăng đáng kể khi mỗi đơn vị AI duy trì góc nhìn thế giới riêng của mình. Các nhà thiết kế game cũng phải chấp nhận rằng hành vi AI có thể trở nên kém chính xác hơn, vì các đơn vị làm việc với thông tin hơi lỗi thời hoặc không đầy đủ.
Các ngôn ngữ lập trình như Rust đang làm cho những mẫu này dễ tiếp cận hơn bằng cách buộc các nhà phát triển suy nghĩ cẩn thận về quyền sở hữu dữ liệu ngay từ đầu. Kỷ luật được thực thi bởi compiler này thường dẫn đến các thiết kế có thể song song hóa tự nhiên, mặc dù nó đòi hỏi phải suy nghĩ lại các phương pháp kiến trúc game truyền thống.
Bài học cho phát triển game
Bản cập nhật hiệu suất Arma 3 đóng vai trò như một nghiên cứu tình huống cho toàn ngành công nghiệp game rộng lớn hơn. Trong khi Bohemia Interactive đã đạt được những bước tiến ấn tượng trong việc tối ưu hóa engine 12 tuổi của họ, cuộc thảo luận cộng đồng tiết lộ rằng một số quyết định kiến trúc được đưa ra sớm trong quá trình phát triển tiếp tục hạn chế tiềm năng hiệu suất.
Các game engine hiện đại ngày càng cần cân bằng giữa khả năng tương thích ngược với nhu cầu hiệu suất. Khi số lượng lõi xử lý tiếp tục tăng trong khi hiệu suất lõi đơn đạt đến mức cao nguyên, những thách thức threading này sẽ chỉ trở nên quan trọng hơn để duy trì trải nghiệm gameplay mượt mà.
Cuộc thảo luận kỹ thuật đang diễn ra xung quanh bản cập nhật của Arma 3 chứng minh cách chuyên môn cộng đồng có thể làm sáng tỏ các vấn đề kỹ thuật phức tạp, cung cấp những hiểu biết có giá trị cho các nhà phát triển đối mặt với những thách thức tương tự trên khắp ngành công nghiệp game.
Tham khảo: OPREP - PERFORMANCE OPTIMIZATIONS IN 2.20