Анализ современных методов повышения производительности игровых приложений на базе Unreal Engine 5
Аннотация
Тотальная экспансия игрового движка Unreal Engine 5, который стал в 2024 году технологическим «фундаментом» для подавляющего большинства новых проектов, породила в индустрии острый инженерно-экономический парадокс. С одной стороны, внедрение систем виртуализированной геометрии (Nanite) и глобального освещения (Lumen) декларирует отказ от рутинных методов оптимизации, обещая «бесшовный» творческий процесс. С другой, эмпирические данные указывают на критический разрыв между вычислительной стоимостью этих технологий и реальными возможностями массового пользовательского оборудования, что ставит под угрозу коммерческую успешность продуктов. В данной статье предпринимается попытка разрешения этого противоречия через анализ архитектуры рендеринга UE5. Целью служит не просто перечисление настроек, а формирование комплексной методологии адаптации «тяжелого» некстген-контента под ограничения видеокарт среднего ценового сегмента. Автор фокусируется на поиске равновесия, при котором кинематографическое качество изображения сохраняется без драматического падения кадровой частоты. В ходе работы вскрывается неочевидная проблематика: отмечается, что слепое следование маркетинговым обещаниям «автоматической оптимизации» ведет к появлению «узких мест» как на стороне GPU, так и CPU. Основной авторский вклад проявляется в обосновании неизбежности перехода к гибридным моделям рендеринга, в которых инновационные инструменты сочетаются с классическими подходами, а также в переоценке роли апскейлинга. В частности, аргументировано, что технологии временного суперразрешения (TSR) де-факто перестали быть опциональным «костылем»; они превратились в неотъемлемый элемент графического конвейера. Сформулированные в статье выводы и прикладные рекомендации представляют существенную ценность для технических директоров, программистов графики. Эти данные позволяют принимать взвешенные архитектурные решения еще на этапе пре-продакшена, смягчая риски возникновения «технологического долга» к моменту релиза.
Литература
2. Conde D., Balado J., Soilán M., et al. LiDAR Data Processing for Digitization of the Castro of Santa Trega and Integration in Unreal Engine 5. International Journal of Architectural Heritage. 2023;19(1):131-151. https://doi.org/10.1080/15583058.2023.2271877
3. Chen K. Integrated application and development of Unreal Engine technology in gaming culture. Lecture Notes in Education Psychology and Public Media. 2025;106:95-101. https://doi.org/10.54254/2753-7048/2025.CB25229
4. Taganov Yu.I. Comparison of XR development tools based on Unity and Unreal Engine. Proceedings of the Seminar on Geometry and Mathematical Modeling. 2023;9:81-83. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: MQOOCU
5. Yagodkin A.S., Solnyshkin S.A. Specific features of game development using Unreal Engine 5. In: Problematic Issues of Modeling Systems and Processes: Proceedings of the All-Russian Scientific and Practical Conference. Voronezh; 2024. p. 431-436. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.58168/CISMP2024_431-436
6. Trunov A.A., Proskurin I.P. Modern software tools for computer game development. Information Technologies in Education. 2023;(6):322-325. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: MUNSMW
7. Dzhaparov S.Sh., Suleymanov T.S. Comparative analysis of Unreal Engine 4 and 5: advantages and new features. Information and Computer Technologies in Economics, Education and Social Sphere. 2025;(4):115-121. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: GNDRUS
8. Bao M., Tao Z., Wang X., Liu J., Sun Q. Comparative performance analysis of rendering optimization methods in Unity Tuanjie Engine, Unity Global, and Unreal Engine. In: 2024 IEEE Smart World Congress (SWC). Nadi, Fiji: IEEE Press; 2024. p. 1627-1632. https://doi.org/10.1109/SWC62898.2024.00250
9. Razzhivin A.A., Limanova N.I., Kozlov V.V. Comparative analysis of game development platforms. Bulletin of Science and Practice. 2023;9(7):250-252. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.33619/2414-2948/92/35
10. Del Blanco García F.L., González Cruz A.J., Amengual Menéndez C., et al. A Unified Virtual Model for Real-Time Visualization and Diagnosis in Architectural Heritage Conservation. Buildings. 2024;14(11):e3396. https://doi.org/10.3390/buildings14113396
11. Wang Y. The virtual face modeling method based on user facial recognition and Unreal Engine 5 MetaHuman Creator. Applied and Computational Engineering. 2023;27(1):6-10. https://doi.org/10.54254/2755-2721/27/20230094
12. Aditama P.W., Anggara I., Alparizi J. Using real-time ray tracing in the action-adventure game ANGKARA: The Rise of Asura. Sinkron. 2024;8(3):1967-1975. https://doi.org/10.33395/sinkron.v8i3.13826
13. Díaz-Alemán M.D., Amador-García E.M., Díaz-González E., et al. Nanite as a disruptive technology for the interactive visualization of cultural heritage 3D models: A case study. Heritage. 2023;6(8):5607-5618. https://doi.org/10.3390/heritage6080295
14. Ellul C., Hamilton N., Pieri A., et al. Exploring data for construction digital twins: building health and safety and progress monitoring twins using the Unreal gaming engine. Buildings. 2024;14(7):e2216. https://doi.org/10.3390/buildings14072216
15. Fedotova N., Procenko M., Baranowa I., et al. Research on calculation optimization methods used in computer game development. Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska. 2023;13(3):37-42. https://doi.org/10.35784/iapgos.3828
16. Karpov D.E. Lumen and Nanite in Unreal Engine 5: analysis of new global illumination and visualization technologies, their impact on the development process and graphical quality. Current Research. 2024;(21-1):80-84. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: KIUFQI
17. Kassenova A., Temir E., Aitim A. Unreal Engine 5 and the development of the gaming industry in Kazakhstan: current capabilities and future prospects. Bulletin of the Kazakh Academy of Transport and Communications named after M. Tynyshpaev. 2024;(3):361-370. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.52167/1609-1817-2024-132-3-361-370
18. Nikolaev I.S., Sagaeva I.D. Application of Unreal Engine tools for mobile application development. Trends in the Development of Science and Education. 2024;(110-17):162-168. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.18411/trnio-06-2024-956
19. Orlov D.A., Belyaev P.V. Implementation of a state-saving system in a game application based on Unreal Engine. Software Engineering. 2025;16(12):646-654. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.17587/prin.16.646-654
20. Osipov A.V., Pevchev I.S. Building a Computer Game Development Process and Ways to Increase its Effectiveness. In: Management Systems, Information Technologies and Mathematical Modeling: Proceedings of the V All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation. Omsk: OmSTU; 2023. p. 457-461. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: IOLBQV
21. Popov V.L., Shekhtman L.I., Lapin A.N. Analytical review of functional tools of modern game engines in the context of interactive application development. Information Technologies: Problems and Solutions. 2025;(1):90-96. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: IILQWZ
22. Khomichuk N.V., Zori S.A. Optimizing rendering performance in game engines using OpenCL technology. Informatics and Cybernetics. 2024;(4):5-11. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: XSNTYI
23. Aryanto A., Marccel Janara Brata Cipta I.N. Optimization of Unreal Engine 5 performance using meta-learning techniques for real-time rendering and AI adaptation. Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia. 2024;4(4):129-136. https://doi.org/10.52436/1.jpti.444
24. Xing H., Chai M., Song Y. Artificial intelligence pathfinding based on Unreal Engine 5 hexagonal grid maps. In: 2024 4th International Conference on Neural Networks, Information and Communication (NNICE). Guangzhou, China: IEEE Press; 2024. p. 1708-1711. https://doi.org/10.1109/NNICE61279.2024.10498463
25. Verón J., Pérez C., Calero C., et al. A comparative analysis of energy consumption between visual scripting models and C++ in Unreal Engine: raising awareness of the importance of green MDD. In: Proceedings of the ACM/IEEE 27th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS '24). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2024. p. 114-125. https://doi.org/10.1145/3640310.3674099
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
