游戏性能压测作为保证游戏质量的重要环节，随着AI技术的发展，其智能化实施已成为提升效率和准确性的关键手段。在本次的实践分享中，游族网络的主讲人许学松详细介绍了如何通过AI技术，实现游戏性能压测的智能化，从而解决传统压测中存在的问题，并展望了未来的发展方向与挑战。 许学松介绍了游戏压测的核心价值，包括资源瓶颈定位、稳定性保障、玩法验证和经济效益。通过智能压测，可以有效地定位CPU和内存的泄漏问题，预防游戏宕机，减少资源浪费，确保系统稳定运行。同时，通过AI优化的压测可以模拟玩家在线峰值，保障服务器性能，提升玩家体验，并通过压测数据来降低硬件和运维成本。 在传统压测中，存在多个痛点。比如人力成本高，由于开发周期与敏捷迭代的矛盾，以及复杂的协议处理等问题，测试周期长，沟通成本高，导致测试效率低下。工具局限性方面，现有工具无法应对动态协议和多架构适配的问题，导致性能指标难以准确评估。此外，技能要求高，数据洞察有限，使得压测门槛较高。 为了解决这些问题，许学松分享了压测平台AI化演进的路径。AI前压测流程包括开发、测试沟通，脚本编写调试，以及测试压测执行。在这一过程中，自动化压测平台的目标是打造一个可以根据玩法自动生成压测代码的平台，实现AI辅助代码生成。此外，还提出了协议捕获基础能力的构建，以降低协议获取的依赖度并部分自动生成压测代码。 在具体的方案和成效方面，许学松展示了业务架构方案，通过AI技术的应用，实现了对CPU/内存泄漏的检测、数据库性能的优化、硬件资源的合理规划以及稳定性保障。异常自动处理和长期稳定性验证也是智能化实施的重点，通过模拟各种异常场景来验证系统的稳定性和容错能力。AI还被应用于多进程负载均衡和性能验证，通过压测数据优化进程负载均衡算法，避免性能瓶颈，同时提升客户端性能适配，减少内存泄漏和提高响应时间。 对于未来规划与挑战，许学松指出，虽然AI智能化压测已取得了一定成效，但仍需面对诸多挑战，比如AI模型的持续优化、自动化测试的全面实施、以及与微服务架构的进一步融合等问题。 AI技术在游戏性能压测中的应用，能够有效提升压测效率，降低成本，提升玩家体验，并为游戏的稳定性和经济效益提供有力保障。未来，随着AI技术的不断进步和创新，游戏压测的智能化程度将会越来越高，为游戏开发和运维提供更加坚实的支撑。

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上次给AMD做了个图，这次轮到老黄了：NVIDIA致力为为在线教育接受者提供强大游戏性能。

作为开发人员，我们经常会遇到美术给的模型面数过多等情况。为了避免返工，可以先做一个简单的游戏性能测试用例。 具体功能如下： 1，生成测试盒子；2，得到游戏中的点面数；3，FPS实时监测 详情请见博客https://blog.csdn.net/Tel17610887670/article/details/109772773

Fraps 是一款 游戏辅助 + 媒体录制 软件，用它可以轻松了解机器在运行游戏时的帧数，从而了解机器的性能！另外它还具备在游戏中的截屏和录像功能，可以方便的进行屏幕截图和视频捕捉，网上许 多魔兽战况等游戏录像都是先用其录制然后压缩处理的。