Разбираем подход Джона Кармака к производительности: измерения вместо догадок, бюджет кадра, компромиссы и практики, помогающие выпускать сложные системы.
Джон Кармак — инженер и автор игровых движков, которого часто цитируют не из‑за «легендарности», а из‑за редкой ясности мышления. Он годами решал одну и ту же задачу в разных формах: как заставить сложную систему работать быстро, предсказуемо и повторяемо — и при этом выпускать результат в срок.
Ключевое, что из этого можно забрать в продуктовую разработку: производительность — не «тема для гиков», а управляемая продуктовая характеристика. Её можно декомпозировать, планировать, измерять и защищать от регрессий так же, как функциональность.
Для пользователя «производительность» почти никогда не равна абстрактным FPS. Важно другое:
Кармаковский взгляд ценен тем, что он постоянно связывает инженерные решения с ощущениями на стороне человека: если система «в среднем быстрая», но иногда зависает на 200 мс, она воспринимается медленной.
Это не биография и не набор баек из игровой индустрии. Ниже — принципы и привычки, которые помогают доводить производительность до результата: как формулировать измеряемые цели, где искать миллисекунды, как относиться к сложности и почему дисциплина важнее «героических оптимизаций».
Главная идея проста: производительность — это продуктовая характеристика, которую можно планировать, измерять и поставлять так же, как функциональность.
Одна из самых полезных привычек, которую связывают с подходом Кармака, — не спорить о скорости «на глаз», а сначала договориться, что именно измеряем и как узнаем, стало ли лучше. Интуиция в производительности регулярно подводит: оптимизация «очевидного» места может дать ноль, а незаметная деталь (например, лишняя синхронизация или промахи кэша) — съедать львиную долю времени.
Для систем реального времени важна не только средняя скорость, но и «хвосты» — редкие, но болезненные провалы.
Дисциплина проста: формулируете проверяемую гипотезу («на p99 влияет компиляция шейдеров в рантайме»), фиксируете базовую линию, делаете одно целевое изменение и снова измеряете тем же способом.
Важно ограничивать переменные: один патч — одна идея. Если улучшили сразу всё, вы не узнаете, что реально сработало, и не сможете повторить успех.
Заведите короткий журнал (в таск-трекере или в репозитории), где каждая оптимизация записана как эксперимент:
Такой журнал превращает «охоту на миллисекунды» в управляемый процесс и помогает команде не терять прогресс при смене людей, устройств и требований.
Реальное время — это не про «быстро в среднем», а про предсказуемость. Подход Кармака хорошо учит простой вещи: у кадра есть фиксированная цена во времени, и вы либо укладываетесь в неё, либо пользователь это почувствует.
Если цель — 60 FPS, то на один кадр приходится 16,6 мс. Это не «магическое число», а удобный якорь, который заставляет мыслить конкретно: любое новое улучшение качества или функциональности должно «оплатить» свои миллисекунды.
Важно: даже если продукт не игра, интерфейс и анимации тоже живут в ритме кадров — и задержки там воспринимаются так же болезненно.
Среднее значение легко обманчиво. Можно иметь «стабильные 60 FPS» по среднему, но с редкими провалами до 30 FPS — и именно эти провалы запомнятся.
Практика: смотрите не только average, но и перцентили (например, 95/99-й). «Хвосты» обычно указывают на всплески работы: сборка мусора, подгрузка ресурсов, блокировки, компиляция шейдеров, разовые аллокации.
Джиттер — это не просто «медленно», а «неровно»: кадры приходят с разной длительностью (например, 10 мс, затем 25 мс, затем 12 мс). Даже при хорошем среднем FPS неровность ощущается как подёргивания.
Цель оптимизации в реальном времени часто звучит так: уменьшить вариативность времени кадра, а не только поднять пик.
Рабочий способ — разложить 16,6 мс на бюджет подсистем и закрепить лимиты как продуктовые требования:
Дальше начинается дисциплина: любое изменение должно показать, какую строку бюджета оно увеличило и чем компенсировало. Это превращает разговоры про «плавность» в измеримые решения.
В реальном времени «тормозит» почти никогда не означает одну конкретную причину. Чтобы действовать по‑кармаковски, нужно разложить кадр на участки и понять, где именно теряются миллисекунды — на CPU, на GPU или в ожиданиях между ними.
CPU-ограничение обычно выглядит как: много логики на кадр, подготовка ресурсов, построение команд рендеринга, работа с памятью, синхронизации. В этом режиме GPU нередко простаивает, потому что ему просто не успевают «кормить» работу.
GPU-ограничение — это тяжёлые шейдеры, высокая нагрузка по пикселям (разрешение, пост‑эффекты), сложные материалы, тени, прозрачности. Здесь CPU может быть почти свободен, но кадр всё равно длинный из‑за вычислений на видеокарте.
Отдельный класс — синхронизации и ожидания: когда CPU ждёт GPU (или наоборот), упираясь в барьеры, блокирующие чтения, лимиты очередей команд, «тяжёлые» точки, где драйвер вынужден синхронизироваться.
Чаще всего проблемы прячутся в одном из слоёв:
Цель — не переписывать систему, а быстро сузить поиск.
Снизьте разрешение в 2 раза. Если FPS резко вырос — вероятнее GPU/fillrate.
Отключите пост‑эффекты и тени. Большой прирост указывает на конкретные проходы.
Замените материалы на “плоские” и отключите прозрачности. Так вы проверите цену шейдеров/overdraw.
Заморозьте сцену (камера/анимации) и сравните. Если кадр почти не меняется — ищите постоянные фоновые расходы.
Уберите синхронные точки (readback, блокирующие ожидания) и проверьте, исчезли ли «пилы» во времени кадра.
Хороший перф‑отчёт — это не «тут лагает», а набор фактов:
Так вы получаете карту узких мест, с которой можно спорить цифрами — и быстро двигаться к исправлению.
Почти любая команда со временем обрастает «оптимизационными легендами»: «это медленно из‑за GC», «виноват драйвер», «просто перепишем на другом языке — и полетит». Подход в духе Кармака отрезвляет: прежде чем спорить, нужно увидеть факты. Профилировщик важнее догадок не потому, что он «умнее», а потому что он показывает реальную структуру времени — где именно система тратит миллисекунды.
Сэмплинг‑профилирование периодически «подглядывает», где выполняется код. Оно дешёвое, быстрое и хорошо ловит горячие функции в CPU‑части. Но сэмплинг хуже объясняет причинно‑следственные связи: вы увидите, где горит, но не всегда поймёте, почему.
Трассировка (таймлайн/события) даёт историю кадра: кто кого ждёт, где стоят барьеры, как перекрываются задачи CPU и GPU. Она незаменима для реального времени, когда проблема часто не в «тяжёлой функции», а в точках ожидания и синхронизации.
Смотрите на кадр как на цепочку этапов: подготовка данных → симуляция/логика → построение команд → ожидания (семафоры, блокировки, I/O) → выполнение на GPU → презентация.
Ищите «пустоты» и ступеньки: длинные блокировки, очереди, места, где GPU простаивает из‑за поздней подачи команд, или CPU простаивает, ожидая результата. Часто выигрывает не «ускорить всё», а убрать один критический стоп‑фактор.
Две самые дорогие: мерить в debug‑режиме и менять несколько вещей сразу. Debug искажает картину (проверки, отсутствие оптимизаций, другие пути кода). А пакетные изменения лишают вас ответа, что именно помогло.
Дисциплина простая: фиксируйте сценарий, собирайте релизную конфигурацию, делайте одно изменение, повторяйте замер, сохраняйте результаты. Так оптимизация превращается из магии в управляемую инженерную работу.
Скорость часто выигрывается не «хитрыми трюками», а тем, что системе проще работать. Подход, который ассоциируют с Джоном Кармаком, — это не культ минимализма ради эстетики, а прагматичная ставка: чем меньше сущностей, слоёв и исключений, тем легче найти узкое место, измерить эффект и безопасно ускорить.
Когда архитектура прямолинейна, у вас меньше мест, где может прятаться накладной расход: лишние копии, конвертации форматов, многократные проходы по одним и тем же данным. В такой системе оптимизация обычно сводится к понятным действиям: убрать шаг, объединить два прохода, сократить объём данных.
Сложные же конструкции (много уровней адаптеров, универсальные пайплайны «на все случаи») часто делают производительность непредсказуемой: добавили «невинную» фичу — и внезапно выросло время кадра из‑за побочных преобразований и синхронизаций.
Хороший ориентир — снижать количество преобразований данных и их путешествий между подсистемами:
«Умные» решения нередко покупают гибкость ценой постоянных издержек. Абстракция оправдана, если она экономит время команды и не съедает бюджет кадра. Если же она добавляет виртуальные вызовы, аллокации, диспетчеризацию и лишние проходы по данным — вы платите миллисекундами каждый кадр.
Полезная привычка на ревью: задавать прямой вопрос — «какая цена этой функции в мс и МБ?». Даже приблизительный ответ заставляет уточнить:
Простота здесь — не ограничение, а способ удерживать систему ускоряемой и предсказуемой, особенно когда проект растёт.
Когда речь заходит о производительности, многие первым делом думают про «ускорить вычисления». Подход Кармака в реальном времени часто сводится к более приземлённому: чаще всего вас ограничивает не арифметика, а то, как быстро процессор получает данные. Если данные не попадают в кэш и постоянно тянутся из памяти, даже идеально оптимизированные формулы не спасают.
Современный CPU невероятно быстро считает, но сравнительно медленно ждёт. Поэтому выигрывает тот код, который читает данные последовательно, малыми рабочими наборами и с предсказуемыми обращениями. И наоборот: случайные обходы, «прыжки» по памяти и разрозненные объекты делают систему медленной и нестабильной по времени кадра.
Самые частые «пожиратели» времени в реальном времени:
Эти вещи неприятны тем, что часто дают не среднюю деградацию, а редкие провалы: фриз на сборке мусора, всплеск аллокаций, неожиданная промашка по кэшу.
Практическая идея проста: держите вместе то, что используется вместе. Выбирайте предсказуемые структуры данных (плотные массивы, структуры с понятным размером, пул/арены) вместо россыпи мелких объектов со ссылками. Это облегчает последовательный проход, снижает количество промахов по кэшу и делает время кадра более стабильным.
Чтобы управлять памятью, её нужно измерять. Минимальный набор:
Если эти цифры видны на графиках, оптимизация перестаёт быть «чуть-чуть ускорим», и становится инженерной дисциплиной.
Латентность — это задержка между действием пользователя и видимым/ощущаемым результатом. Если FPS высокий, но отклик «тянется», система воспринимается как менее качественная: управление кажется вязким, а интерфейс — нервным. Кармаковский взгляд здесь очень практичный: люди оценивают не цифры в оверлее, а ощущение контроля.
Путь сигнала обычно выглядит так: ввод → симуляция → рендер → вывод. Задержка накапливается не только внутри этапов, но и между ними — когда появляются очереди.
Типичный пример: ввод считывается раз в кадр, симуляция опаздывает и кадр не успевает в «окно» вывода. В результате система начинает работать «с запасом»: рисует уже устаревшее состояние, потому что так проще удержать средний FPS. Пользователь же чувствует, что действие отображается на экране с опозданием.
Здесь редко бывает один рычаг на “-30%”. Чаще помогают несколько дисциплинированных шагов:
Парадоксально, но иногда выгоднее снизить пиковую частоту, чтобы избежать микрофризов и очередей. Стабильный ритм симуляции и предсказуемый вывод дают ощущение «живой» системы. Оптимизация «для ощущений» — это про контроль задержки и вариативности, а не только про максимальные кадры в секунду.
Параллелизм в духе Кармака — не «давайте распараллелим всё», а аккуратное расширение пропускной способности там, где это подтверждено измерениями. В рендеринге в реальном времени дополнительные потоки легко превращаются в источник нестабильности: кадр то быстрый, то внезапно «проваливается» из‑за ожиданий и конфликтов.
Он даёт выигрыш, когда есть независимые участки работы и понятные границы данных: подготовка команд рендера, декодирование ресурсов, стриминг, часть физики или анимации. Если же задача упирается в один общий ресурс (очередь, аллокатор, большой общий буфер), распараллеливание часто добавляет накладные расходы и делает хуже.
Чаще всего миллисекунды съедают не вычисления, а ожидание:
Практичный подход — начать с профиля кадра и диаграммы зависимостей. Сначала выявить участки, которые стабильно доминируют во времени кадра, затем проверить, можно ли:
Параллельная система должна оставаться объяснимой. Полезны режимы «один поток», фиксированные сиды, детерминированные очереди задач, подробные трейсы событий. Гонки проще ловить, если есть воспроизводимость: одинаковый ввод → одинаковый результат, а расхождения сразу фиксируются логированием и проверками инвариантов.
Оптимизация легко превращается в бесконечную игру «сделаем ещё на 3% быстрее». Подход Кармака ценен тем, что он постоянно тянет инженерную работу к результату: релизу, который стабильно укладывается в бюджет времени кадра и не разваливается при реальных сценариях.
Пользователь не получает ценность от красивых графиков профайлера, если продукт не вышел или работает нестабильно. Поэтому важна точка «достаточно хорошо»: когда производительность предсказуема, а оставшиеся улучшения можно планировать итерациями после релиза.
Практический принцип: оптимизируем не «вообще», а под конкретные цели и конкретный набор сцен. Всё остальное — бэклог.
До финального спринта полезно письменно закрепить:
Это переводит разговоры из вкусовщины в измеримые критерии: «эта сцена обязана проходить», «этот режим может деградировать на 10% и это приемлемо».
Главный враг релиза — незаметные регрессии. Лечится дисциплиной: любые изменения, затрагивающие рендеринг/память/потоки, должны иметь измеримый эффект и запись в истории.
Полезная привычка: считать ухудшение производительности дефектом той же важности, что и функциональный баг.
Сделайте «ворота производительности» в CI:
Так оптимизация становится частью поставки, а не героизмом в последнюю ночь перед релизом.
Инженерия производительности почти всегда упирается не в «как ускорить», а в «что именно мы готовы отдать ради ускорения — и почему». Подход Кармака ценен тем, что он делает компромисс явным: команда заранее решает, где качество действительно заметно, а где лишние миллисекунды сгорают без пользы для пользователя.
Полезная рамка для разговора — «бюджет времени кадра» и конкретные варианты обмена: например, снизить разрешение теней, упростить пост-эффекты, ограничить дистанцию прорисовки или пересмотреть частоту обновления некоторых систем. Важно обсуждать не абстрактное «ухудшим графику», а измеримые последствия: сколько миллисекунд экономим, какое изменение видит игрок, и в каких сценах это проявится.
Хорошее правило переговоров: компромисс должен быть обратимым. Если решение легко переключается флагом/настройкой качества, вы сохраняете пространство для итераций и A/B-сравнений внутри команды.
Пользователь редко оценивает картинку «по пунктам». Он ощущает целостность: стабильный FPS, отсутствие фризов, быстрый отклик управления. Поэтому часто выгоднее вложиться в устранение редких, но резких просадок (1% low), чем «полировать» средние показатели.
Практический прием: составьте список самых заметных дефектов восприятия — рывки камеры, задержка ввода, подгрузки в момент действия, мерцание/шум — и привяжите их к измерениям. Это помогает выбрать приоритеты не по вкусу, а по влиянию на опыт.
Компромиссы должны жить не в памяти отдельных людей, а в коротких заметках: контекст, вариант(ы), метрика/цель, принятое решение, последствия и условия пересмотра. Когда через месяц появится регресс или новый целевой девайс, вы сэкономите часы споров.
Производительность проще «спроектировать», чем «вылечить». Если на раннем этапе дизайна задавать вопросы вроде «сколько это будет стоить по кадру?» и «как будем деградировать качество на слабых устройствах?», то сроки и качество перестают конфликтовать — они становятся управляемыми параметрами.
Оптимизация по‑кармаковски — это не «магия» и не разовые подвиги. Это повторяемый цикл: измерил → упростил → проверил → зафиксировал.
Неделя 1 — базовая прозрачность. Согласуйте одну «главную метрику» (например, p95 FPS/время кадра на эталонном устройстве) и один эталонный сценарий. Добавьте сбор метрик в CI (хотя бы ночной прогон) и договоритесь о формате отчёта: 5 строк, без сочинений.
Неделя 2 — карта узких мест. Соберите 3–5 профилей на ключевых устройствах/сценах и сделайте короткую таблицу «топ-10 затрат» (CPU/GPU/IO отдельно). Выберите две цели: одна быстрая (1–2 дня), одна системная (1–2 недели).
Неделя 3–4 — работа по очереди и защита от регрессий. Введите правило: одновременно ведём не больше 1–2 оптимизационных веток. Добавьте простые «гейты»: если время кадра ухудшилось на X% — сборка помечается, задача возвращается в работу.
Оценивайте не максимальный выигрыш «вручную», а стабильность:
Если вам близок этот «инженерный ритм» (метрика → гипотеза → одно изменение → повторный замер), его полезно поддержать процессом разработки, который не размывает ответственность и позволяет быстро возвращаться к рабочему состоянию.
В TakProsto.AI это удобно реализуется на практике: вы можете в чате зафиксировать цель («снизить p99», «убрать микрофризы»), разложить работу в Planning mode, а затем итеративно вносить изменения в веб/сервер/мобильное приложение. Помогают снапшоты и откат (чтобы безопасно проверять гипотезы), экспорт исходников и предсказуемое развёртывание с хостингом и кастомными доменами. Плюс важный для российского рынка момент: платформа работает на серверах в России и использует локализованные/opensource LLM-модели, не отправляя данные за пределы страны.
Если нужна методика и шаблоны для внедрения процесса — продолжение можно поискать в /blog. Если требуется поддержка с настройкой измерений и регулярным контролем регрессий — смотрите /pricing.
Начните с перевода «быстрее» в измеряемые критерии:
Дальше закрепите 1–2 эталонных сценария (сцена/действие/устройство) и принимайте решения только по ним.
Средний FPS легко скрывает джиттер и редкие провалы. Пользователь запоминает не «в среднем быстро», а «иногда дёргается».
Практика:
Потому что у кадра есть жёсткий дедлайн: если вы не уложились, это видно как рывок/пропуск.
Как применять:
Проведите быстрые «диагностические переключатели»:
Эти тесты нужны, чтобы сузить поиск до 1–2 гипотез.
Сэмплинг отвечает на вопрос «где тратится CPU‑время» и быстро находит горячие функции.
Таймлайн/трассировка отвечает на «кто кого ждёт» и показывает:
В реальном времени часто выигрывает не ускорение функции, а устранение одной точки ожидания — это лучше видно в таймлайне.
Сделайте процесс экспериментальным:
Полезно вести короткий журнал оптимизаций в трекере или репозитории: что меняли, как мерили, какой эффект, какие побочные последствия (память, качество, сложность сопровождения).
Чаще всего проседает не арифметика, а доступ к данным.
Что делать на практике:
Важный эффект: меньше вариативность времени кадра и меньше редких фризов.
Латентность копится в очередях между этапами: ввод → симуляция → рендер → вывод.
Практичные шаги:
Иногда стоит пожертвовать пиком FPS ради более предсказуемого отклика.
Только если есть независимые куски работы и понятные границы данных (стриминг, декодирование, подготовка команд рендера и т.п.).
Частые ловушки:
Подход: сначала измерьте, затем разрывайте зависимости по данным и сокращайте общее состояние. Держите режимы диагностики (один поток, фиксированные сиды, трейсы), чтобы сохранять воспроизводимость.
Сделайте производительность частью поставки:
Так регрессии ловятся до жалоб пользователей, а оптимизация перестаёт быть героизмом перед релизом.
