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@uminohiyoko

Unity (C#) の各演算の処理コストのまとめ

Last updated at Posted at 2023-03-22

はじめに

Unity (C#) の各種の演算や処理を、何回までならフレーム落ちせずに実行できるか、限界ラインを計測してまとめてみました。

TL; DR (結果の早見表)

60FPSの頻度で実行した際にフレーム落ちが発生しない限界の回数

処理 60FPSで処理可能な回数 コード
for ループ 5,000,000 for (int i=0; i<loopNum; ++i)
foreach ループ (Array以外1) 1,000,000 foreach (int _ in loopObject);
割り算 2,000,000 _ = i / 123456;
関数呼び出し 1,000,000 func.Invoke();
型判定 5,000,000 myList is List<int>;
ダウンキャスト 5,000,000 myList as List<int>;
構造体の生成 5,000,000 new MyStruct() { a = 5, b = 10 };
参照型 (クラス) の生成 200,000 new Object();
ボクシング 200,000 object _ = Num; (Numは int 型)
内部で foreach (Array以外2) 200,000 foreach(var _ in myList) {}
IEnumerable.Any() 3 100,000 myList.Any();
大きなヒープ領域の確保 5,000 _ = new int[1000];
GameObjectに対する操作
処理 60FPSで処理可能な回数 コード
GameObject作成 (new) 2,000 new GameObject();
Instantiate() 2,000 Instantiate(emptyObject);
Instantiate + Destory() 1,000 上 + Destroy(clonedObj);
GetComponent 50,000 myObject.GetComponent<MyBehaviour>();
SendMessage 20,000 myObject.SendMessage("SayHello");
FindObjectOfType 10,000 FindObjectOfType<GameObject>();
0~999までのList<int>に対してLINQの操作を実行した結果
処理 60FPSで処理可能な回数 コード
Any 100,000 myList.Any();
Where 50,000 myList.Where(x => x > 500);
Select 50,000 myList.Select(x => x * 500);
ToArray 5,000 myList.ToArray();
ToList 5,000 myList.ToList();
ToHashSet 200 myList.ToHashSet();
ToLookup (key多め) 20 myList.ToLookup(num => num, num => num * num);
ToLookup (key少なめ) 100 myList.ToLookup(num => num%10, num => num * num);
GroupBy (group少なめ) 100 myList.GroupBy(num => num%10);
  • こちらは「1eN, 2eN, 5eN, ...」の区切りで、 55FPS (1秒間に55回) 以上で処理できた最大のフレーム内処理回数を測定したものです
    • 言い換えると、MonoBehaviour のUpdate() 内で処理可能な限界数です
  • 「forループ」「foreachループ」以外の項目は、forループ内で処理しているため、「forループ」の分の処理負荷4を含みます。

基礎知識

Unityのスクリプトは基本的にメインスレッドで実行されます。CPUのクロック数4GHzとすると、1秒間に40億回 、60FPSのゲームであれば1フレーム当たり6666万回 のCPUレベルでの演算が行われます。演算の種類や処理系、コンパイラによる最適化の有無などによって、実際にCPUで行われる演算量は変わります。演算のコストをすごくざっくりと分類すると、以下のような3段階に分けられます。

処理 処理コストの大きさ 補足
比較・算術演算・型判定・値型の生成・関数呼び出し 小 リテラルのstring型もこちら
クラス（参照型）の生成、ヒープ領域の確保 中 GC管理のため重い
GameObjectの作成や破棄 大 Unity管理のため重い

C#では、「クラス（参照型）の生成」が暗黙的に行われるケースが非常に多いので、注意が必要です。

処理落ちラインを計測する

計測方法

単純にコードの処理時間を計測するとGC負荷のコストなどが正確に評価できないので、反復処理を行った時のFPSの実測値を計測しました。
Application.targetFrameRate を 60 に設定した上で、実際に 200フレーム 処理した際の平均FPSを、単位フレームあたりの処理回数を増加させながら計測しました。
各処理のループ回数は 20, 50, 100, 200, 500, ...etc と刻みながら増加させて計測し、15FPSを下回った時点でストップしています。また、実測FPSが55以上だった最大のループ数を処理落ちしないラインとして採用しています。

実行環境

Windows11, Unity Editorの Play Modeで実行。
Unityのバージョン: 2022.2.4f1 (Roslyn, C#9.0)
CPU: Intel® Core™ i9-9900KF (クロック数: 3.6GHz. 最大5.0GHz)

コード

計測には以下のコードを使用しました。長いのでコードの詳細は割愛しますが、各テストの単位は以下のようなコードで作成しています。
関数呼び出しのオーバーヘッドを避けるため、計測する処理はfor文と共に書き下しています。

yield return new FPSProfileTask(loopNum, () =>
{
    for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
    {
        _ = i / 123456; // ここで各項目の処理を行います（こちらは「割り算」の例）
    }
});

コードの全文は以下になります。

【追記 2023/03/25】
さすがにコードが長いので、Profiler の定義は別ファイルにして、Profilerの説明は以下の記事に分けました。

コード全文
FPSProfiler.cs
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using UnityEngine;
using IMGUIProfiler;

public class FPSProfiler : MonoBehaviour
{
    private MultiProfilerHandler _profilerHandler;

    private void Start()
    {
        Application.targetFrameRate = 60; // 目標FPSを60に設定
        
        // // EXP1
        _profilerHandler = new MultiProfilerHandler(GetExp1Profilers(new double[] {5e4, 1e5, 2e5, 5e5, 1e6, 2e6, 5e6, 1e7, 2e7, 5e7}));
        
        // EXP2
        // _profilerHandler = new MultiProfilerHandler(GetExp2Profilers(new [] {1e2, 2e2, 5e2, 1e3, 2e3, 5e3, 1e4, 2e4, 5e4, 1e5, 2e5, 5e5, 1e6, 2e6, 5e6, 1e7, 2e7, 5e7}));
    }

    private void OnGUI()
    {
        _profilerHandler.OnGUI();
    }

    private void Update()
    {
        _profilerHandler.Update();
    }

    struct MyStruct
    {
        public int a;
        public double b;
    }

    // contents of EXP1
    private IEnumerable<MultiTaskProfiler> GetExp1Profilers(IEnumerable<double> loopNumList)
    {
        ExperimentHelper.SetLoopNum(loopNumList.ToArray());

        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                /* do nothing */
            }
        }), "forループ");
        yield return new MultiTaskProfiler(
            loopNumList.Select(loopNum => 
            {
                var loopObject = Enumerable.Repeat(0, (int) loopNum).ToList(); // O(N) なのでタスクの外で生成
                return new FPSProfileTask(loopNum, () =>
                {
                    foreach(int _ in loopObject) {}
                });
            }), "foreach ループ");
        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                _ = i / 123456;
            }
        }), "割り算");

        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            Action emptyFunc = () => { };
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                emptyFunc.Invoke();
            }
        }), "関数呼び出し");

        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            IReadOnlyList<int> myList = new List<int>();
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                _ = myList is List<int>;
            }
        }), "型判定");

        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            IReadOnlyList<int> myList = new List<int>();
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                List<int> list = myList as List<int>;
            }
        }), "ダウンキャスト");
        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                new MyStruct() {a = 5, b = 10};
            }
        }), "構造体の生成");

        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                new System.Object();
            }
        }), "Object型の生成");

        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            const int myNumber = 5;
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                object _ = myNumber;
            }
        }), "ボクシング");
    }
    
    // contents of EXP2
    public class MyBehaviour : MonoBehaviour
    {
        private void SayHello() { /* No Hello because of performance reason...*/ } 
    }
    private IEnumerable<MultiTaskProfiler> GetExp2Profilers(IEnumerable<double> loopNumList)
    {
        ExperimentHelper.SetLoopNum(loopNumList.ToArray());
        // FPSProfileTask.ProfileFrameNum = 20; // For Debug
        FPSProfileTask.ProfileFrameNum = 60; // For Debug
        
        void RemoveGarbage()
        {
            var garbageObjects = FindObjectsOfType<GameObject>();
            foreach (var garbage in garbageObjects)
            {
                if (garbage.name != "Main Camera" &&
                    garbage.name != "Directional Light" &&
                    garbage.name != "ProfilerObject")
                {
                    DestroyImmediate(garbage);
                }
            }
        }

        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                _ = new GameObject();
            }
        }), "new GameObject", RemoveGarbage);

        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            var emptyObject = new GameObject();
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                Instantiate(emptyObject);
            }
        }), "Instantiate", RemoveGarbage);
        
        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            var emptyObject = new GameObject();
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                var obj = Instantiate(emptyObject); 
                Destroy(obj);
            }
        }), "Instantiate + Destroy", RemoveGarbage);
        
        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                FindObjectOfType<GameObject>();
            }
        }), "FindObjectOfType");
        
        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            var myObject = new GameObject();
            myObject.AddComponent<MyBehaviour>();
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                myObject.SendMessage("SayHello");
            }
        }), "SendMessage", RemoveGarbage);
        
        yield return new MultiTaskProfiler(ExperimentHelper.CreateLoopTasks(loopNum =>
        {
            var myObject = new GameObject();
            myObject.AddComponent<MyBehaviour>();
            for (int i = 0; i < loopNum; ++i)
            {
                myObject.GetComponent<MyBehaviour>();
            }
        }), "GetComponent");
    }
}

実験1: C#の各種処理

スクリーンショット 2023-03-22 000404.jpg

60FPS (1秒間に60回) の頻度で実行した際にフレーム落ちが発生しない限界の回数

処理 60FPSで処理可能な回数 コード
for ループ 5,000,000 for (int i=0; i<loopNum; ++i)
foreach ループ (Array以外1) 1,000,000 foreach (int _ in loopObject);
割り算 2,000,000 _ = i / 123456;
関数呼び出し 1,000,000 func.Invoke();
型判定 5,000,000 myList is List<int>;
ダウンキャスト 5,000,000 myList as List<int>;
構造体の生成 5,000,000 new MyStruct() { a = 5, b = 10 };
参照型 (クラス) の生成 200,000 new Object();
ボクシング 200,000 object _ = Num; (Numは int 型)
IDisposable 200,000 using (new MyDisposable()) {};
内部で foreach (Array以外2) 200,000 foreach(var _ in myList) {}
IEnumerable.Any() 3 100,000 myList.Any();
大きなヒープ領域の確保 5,000 _ = new int[1000];

スクリプトを実行すると画像の結果が得られました。処理落ちラインをまとめると表のようになりました。
「割り算」以降はforループ自体の処理コストが含まれまれることにご注意下さい。

概要

  • Object型（参照型・クラス）の生成コストが一際大きい
    • ボクシング, foreach の呼び出し,Anyなどはこのコストがかかっているため重い
  • 関数呼び出しや、foreachループのコストは比較的大きい
    • foreachループがforループと比較して遅いのは内部で関数呼び出しを行っているため1
  • ヒープ領域の確保は、領域のサイズ依存だがかなりコストが大きい
  • 型判定やダウンキャストのコストは小さい

実験2: GameObjectの処理

スクリーンショット 2023-03-26 124148.jpg

60FPS (1秒間に60回) の頻度で実行した際にフレーム落ちが発生しない限界の回数

処理 60FPSで処理可能な回数 コード
GameObject作成 (new) 2,000 new GameObject();
Instantiate() 2,000 Instantiate(emptyObject);
Instantiate + Destory() 1,000 上 + Destroy(clonedObj);
GetComponent 50,000 myObject.GetComponent<MyBehaviour>();
SendMessage 20,000 myObject.SendMessage("SayHello");
FindObjectOfType 10,000 FindObjectOfType<GameObject>();
実験方法の詳細

デフォルトの3D SceneにProfiler用のGameObjectのみ追加した状態で計測しました。
Instantiate は空のGameObjectに対して実行しました。
GetComponentとSenedMessageで使用しているmyObjectは、空のGameObjectに次のMonoBehaviourを追加したものです。

public class MyBehaviour : MonoBehaviour
{
    private void SayHello() { /* 空のメソッド */ } 
}

エディタ上での実行のため、Hierarchyウィンドウはオーバーヘッドの回避のため閉じて実行しています。

追加変更内容

(2023/03/26) 計測タスク単位でGameObjectを掃除するようにスクリプトを修正しました。表の結果には影響はありません。
(2023/03/26) GetComponent, SendMessage, FindObjectOfTypeを追加しました

概要

  • GameObjectは new, Instantiate(), Destroy() などのオブジェクトの生成や破棄の処理は、いずれも非常に大きな処理コストがかかる。
  • 生成や破棄ほどではないが、GetComponent、 SendMessage、 FindObjectOfTypeなどのUnityオブジェクトに対する各種メソッドは、比較的大きな処理コストがかかる。

（参考）
SendMessage、BroadcastMessage は直接の関数呼び出しに比べて1000倍単位で遅くなる場合があるとMicrosoftの公式ドキュメント内の記事で警告されています。

実験3: LINQの処理

LINQその1.png
追試.jpg

サイズ1000のList<int>に対してLINQの操作を実行した結果

処理 60FPSで処理可能な回数 コード
Object型の生成 (参考) 200,000 new Object();
Any 100,000 myList.Any();
Where 50,000 myList.Where(x => x > 500);
Select 50,000 myList.Select(x => x * 500);
ToArray 5,000 myList.ToArray();
ToList 5,000 myList.ToList();
ToHashSet 200 myList.ToHashSet();
ToLookup (key多め) 20 myList.ToLookup(num => num, num => num * num);
ToLookup (key少なめ) 100 myList.ToLookup(num => num%10, num => num * num);
GroupBy (group少なめ) 100 myList.GroupBy(num => num%10);

LINQの各操作について調査した結果がこちらです。LINQの処理時間は大体 IEnumerable オブジェクトの要素数に依存しますが、ここでは0から999までの値を持つList<int>オブジェクトに対して処理を行って計測しました。Where, Select, GroupBy は、遅延評価を解決するためにAny()を呼び出しています。

概要

  • LINQ の基本コストとして、Enumeratorに起因する Objectの生成が1回または2回発生する (Listの場合はEnumeratorがstructでボクシングするため2回)
    • Where などをチェインして何度も呼ぶ場合はその分だけコストがかかる
  • Where, Select, ToArray, ToList はコレクションのサイズに応じて O(n) のコストがかかる
    • ToArrayとToList は配列のコピー時にヒープ領域を確保するので特にコストが重い。
  • ToHashSet も基本的に O(n) だが、ArrayやListを作るよりはだいぶ重い。5
  • ToLookup はKeyごとにオブジェクトを生成するので、Keyが多いと処理が重くなる
  • GroupByもグループごとにオブジェクトを生成するので、グループが多いと処理が重くなる

  1. Arrayのみ内部でEnumeratorを利用しないため速いようです。それ以外は内部で enumerator.MoveNext() を呼び出してループするので、関数呼び出しの分コストがかかっているようです。 ↩ ↩2 ↩3

  2. Arrayのみオブジェクトの生成を回避できます。ListやIEnumerableの場合はEnumeratorの生成コストがかかります。ListのEnumeratorはstructなのですが、内部の後処理でIDisposableにキャストする際にボクシングするようです。 ↩ ↩2

  3. LINQの呼び出しの際にEnumerator起因のアロケーションが1~2回 (Enumeratorの実装がstructならボクシングのため2回) 発生します。型がArrayやListでも同様です。Anyの場合はarray.Length > 0 や list.Count > 0 に置き換えることで回避できます。 ↩ ↩2

  4. for文の式に含まれるインクリメントや比較演算のコストです。 ↩

  5. Listの生成などと比べてここまで重い理由はよく分かっていません。HashSetは内部（のヒープ領域）にstructを大量に持つので、これが重いのかなと個人的に予想しています ↩

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