Unity ECS Collision Optimization Experiment

Unity ECS(Entity Component System)를 활용하여 10만 개의 투사체(Bullet)와 2,000개의 적(Enemy) 사이의 충돌 연산을 최적화하는 과정을 기록한 프로젝트입니다. Unity ECS로 최적화 해보기 (Blog)

Tech Stack

• Unity: 6000.3.11 f1
• ECS Packages:
  • Entities (1.4.5)
  • Entities Graphics (1.4.18)
  • Unity Physics (1.4.5)
• Core Tech: Burst Compiler, C# Job System, Spatial Partitioning

Optimization Journey

성능 최적화를 위해 세 가지 단계의 충돌 시스템을 비교 실험했습니다.

1. Worst Case (Naive Approach)

• 방식: 모든 총알이 모든 적을 전수 조사하는 $O(m \times n)$ 방식.
• 결과: 약 3.54 FPS. 연산 부하가 매우 커 실사용 불가능.

2. Best Case (Spatial Partitioning)

• 방식: 공간을 격자(Grid)로 분할하여 NativeParallelMultiHashMap에 적 정보를 저장. 총알은 주변 9개 격자만 검사하는 $O(m + n)$ 방식.
• 결과: 약 73.63 FPS. 비약적인 성능 향상 달성.

3. Bitwise Case (Spatial Partitioning + NativeBitArray)

• 방식: 기존 공간 분할 방식에 NativeBitArray를 추가. 해시 조회를 하기 전, 해당 격자에 적이 존재하는지 비트 연산으로 선행 확인.
• 결과: 약 90.66 FPS. 불필요한 해시 조회를 건너뛰어 성능을 극대화.

Performance Comparison

Collision System	Time Per Frame	Estimated FPS	Optimization Note
Worst (Naive)	282ms	3.54	$O(m \times n)$ 전수 조사
Best (HashMap)	13.58ms	73.63	$O(m + n)$ 공간 분할
Bitwise (BitArray + HashMap)	11.03ms	90.66	해시 조회 전 비트 필터링 추가

Key Learnings

• Mesh Simplification: 10만 개 이상의 개체를 렌더링하기 위해 Sphere Mesh를 Cube로 교체하여 삼각형 수를 153M에서 2.4M로 단축할 수 있었습니다.
• Structural Changes: foreach 루프 내 직접적인 DestroyEntity는 구조적 변경을 일으키므로, **ECB(Entity Command Buffer)**를 사용하여 루프 종료 후 일괄 처리하도록 설계했습니다.
• Bitwise Filtering: 데이터 밀도가 낮은 광활한 공간에서는 해시 조회 비용조차 아끼기 위해 비트 배열을 필터로 사용하는 것이 효과적임을 확인했습니다.

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Demo Video

아래 영상은 빌드된 프로젝트 시연 영상입니다.

(이미지를 클릭하면 유튜브 영상으로 이동합니다.)