feat: narzedzia profilowania chapter

latex/bibliografia.bib

@@ -449,6 +449,113 @@
     year         = {2024}
 }
 
+@misc{unity_profiler_cpu,
+    author       = {{Unity Technologies}},
+    title        = {CPU Usage Profiler module reference},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://docs.unity3d.com/Manual/ProfilerCPU.html}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unity_profiler_gpu,
+    author       = {{Unity Technologies}},
+    title        = {GPU Usage Profiler module},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://docs.unity3d.com/Manual/ProfilerGPU.html}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unity_profiler_memory,
+    author       = {{Unity Technologies}},
+    title        = {Memory Profiler module reference},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://docs.unity3d.com/Manual/ProfilerMemory.html}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unity_profiler_audio,
+    author       = {{Unity Technologies}},
+    title        = {Audio Profiler module reference},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://docs.unity3d.com/Manual/ProfilerAudio.html}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unity_profiler_physics,
+    author       = {{Unity Technologies}},
+    title        = {Physics Profiler module},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://docs.unity3d.com/Manual/ProfilerPhysics.html}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unity_frame_debugger,
+    author       = {{Unity Technologies}},
+    title        = {Introduction to the Frame Debugger},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://docs.unity3d.com/Manual/FrameDebugger.html}},
+    year         = {2024}
+}
+
+% Unreal Insights Modules
+@misc{unreal_insights,
+    author       = {{Epic Games}},
+    title        = {Unreal Insights in Unreal Engine},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/unreal-insights-in-unreal-engine}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unreal_timing_insights,
+    author       = {{Epic Games}},
+    title        = {Timing Insights in Unreal Engine 5},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/timing-insights-in-unreal-engine-5}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unreal_memory_insights,
+    author       = {{Epic Games}},
+    title        = {Memory Insights in Unreal Engine},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/memory-insights-in-unreal-engine}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unreal_animation_insights,
+    author       = {{Epic Games}},
+    title        = {Animation Insights in Unreal Engine},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/animation-insights-in-unreal-engine}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unreal_network_insights,
+    author       = {{Epic Games}},
+    title        = {Networking Insights in Unreal Engine},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/networking-insights-in-unreal-engine}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{unreal_stat_commands,
+    author       = {{Epic Games}},
+    title        = {Stat Commands in Unreal Engine},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/stat-commands-in-unreal-engine}},
+    year         = {2024}
+}
+
+% NVIDIA Nsight Graphics
+@misc{nsight_graphics_features,
+    author       = {{NVIDIA Corporation}},
+    title        = {Nsight Graphics Features},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://developer.nvidia.com/nsight-graphics-features}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{nsight_graphics_userguide,
+    author       = {{NVIDIA Corporation}},
+    title        = {NVIDIA Nsight Graphics User Guide},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://docs.nvidia.com/nsight-graphics/UserGuide/index.html}},
+    year         = {2024}
+}
+
+@misc{nsight_gpu_trace,
+    author       = {{NVIDIA Corporation}},
+    title        = {GPU Trace Profiler Overview},
+    howpublished = {Dostęp zdalny: \url{https://docs.nvidia.com/nsight-graphics/UserGuide/gpu-trace-overview.html}},
+    year         = {2024}
+}
+
 @misc{unity_hub,
     author = {Unity Technologies},
     title = {Unity Hub},

latex/main.tex

@@ -96,7 +96,7 @@ Over the past decade, the video game development market has been dominated by tw
 \input{tex/4-metodologia}               % Metodologia badań i kryteria porównania
 \input{tex/wywiady-analiza}  
 \input{tex/implementacja-gry}           % Analiza wywiadów z deweloperami gier
-% \input{tex/narzedzia-profilowania}      % Narzędzia profilowania wydajności
+\input{tex/narzedzia-profilowania}      % Narzędzia profilowania wydajności
 % \input{tex/5-testy-wydajnosci}          % Testy wydajności
 % \input{tex/6-analiza-mozliwosci}        % Analiza możliwości i funkcjonalności
 % \input{tex/7-porownanie-wynikow}        % Porównanie wyników i analiza

latex/tex/narzedzia-profilowania.tex

@@ -11,32 +11,32 @@ Zarówno Unity, jak i~Unreal Engine oferują własne, wbudowane narzędzia do an
 
 \subsubsection{Unity Profiler}
 
-Unity dostarcza rozbudowany profiler dostępny bezpośrednio w~edytorze (Window $\rightarrow$ Analysis $\rightarrow$ Profiler). Narzędzie to oferuje:
+Unity dostarcza rozbudowany profiler dostępny bezpośrednio w~edytorze (Window $\rightarrow$ Analysis $\rightarrow$ Profiler)~\cite{unity_profiler}. Narzędzie to oferuje:
 
 \begin{itemize}
-    \item \textbf{CPU Profiler} -- analiza czasu wykonania poszczególnych funkcji, z~podziałem na kategorie (rendering, skrypty, fizyka, animacje)
+    \item \textbf{CPU Profiler} -- analiza czasu wykonania poszczególnych funkcji, z~podziałem na kategorie (rendering, skrypty, fizyka, animacje)~\cite{unity_profiler_cpu}
-    \item \textbf{GPU Profiler} -- pomiar czasu renderowania na karcie graficznej
+    \item \textbf{GPU Profiler} -- pomiar czasu renderowania na karcie graficznej~\cite{unity_profiler_gpu}
-    \item \textbf{Memory Profiler} -- szczegółowa analiza alokacji pamięci, wykrywanie wycieków
+    \item \textbf{Memory Profiler} -- szczegółowa analiza alokacji pamięci, wykrywanie wycieków~\cite{unity_profiler_memory}
-    \item \textbf{Audio Profiler} -- monitorowanie obciążenia systemu dźwiękowego
+    \item \textbf{Audio Profiler} -- monitorowanie obciążenia systemu dźwiękowego~\cite{unity_profiler_audio}
-    \item \textbf{Physics Profiler} -- analiza wydajności silnika fizyki
+    \item \textbf{Physics Profiler} -- analiza wydajności silnika fizyki~\cite{unity_profiler_physics}
-    \item \textbf{Frame Debugger} -- krokowa analiza procesu renderowania pojedynczej klatki
+    \item \textbf{Frame Debugger} -- krokowa analiza procesu renderowania pojedynczej klatki~\cite{unity_frame_debugger}
 \end{itemize}
 
 Unity Profiler umożliwia również zdalne profilowanie aplikacji uruchomionej na urządzeniu docelowym (np.~smartfonie), co jest szczególnie przydatne przy optymalizacji gier mobilnych.
 
 \subsubsection{Unreal Insights}
 
-Unreal Engine oferuje narzędzie Unreal Insights, które zastąpiło starszy system Session Frontend. Kluczowe funkcjonalności obejmują:
+Unreal Engine oferuje narzędzie Unreal Insights, które zastąpiło starszy system Session Frontend~\cite{unreal_insights}. Kluczowe funkcjonalności obejmują:
 
 \begin{itemize}
-    \item \textbf{Timing Insights} -- precyzyjny pomiar czasu wykonania poszczególnych systemów silnika
+    \item \textbf{Timing Insights} -- precyzyjny pomiar czasu wykonania poszczególnych systemów silnika~\cite{unreal_timing_insights}
-    \item \textbf{Asset Loading Insights} -- analiza czasu ładowania zasobów
+    \item \textbf{Asset Loading Insights} -- analiza czasu ładowania zasobów~\cite{unreal_insights}
-    \item \textbf{Memory Insights} -- monitorowanie alokacji i~dealokacji pamięci
+    \item \textbf{Memory Insights} -- monitorowanie alokacji i~dealokacji pamięci~\cite{unreal_memory_insights}
-    \item \textbf{Animation Insights} -- profilowanie systemu animacji
+    \item \textbf{Animation Insights} -- profilowanie systemu animacji~\cite{unreal_animation_insights}
-    \item \textbf{Network Insights} -- analiza ruchu sieciowego w~grach multiplayer
+    \item \textbf{Network Insights} -- analiza ruchu sieciowego w~grach multiplayer~\cite{unreal_network_insights}
 \end{itemize}
 
-Dodatkowo Unreal Engine udostępnia komendy konsolowe (np.~\texttt{stat fps}, \texttt{stat unit}, \texttt{stat gpu}) pozwalające na szybki podgląd podstawowych metryk wydajności podczas rozgrywki.
+Dodatkowo Unreal Engine udostępnia komendy konsolowe (np.~\texttt{stat fps}, \texttt{stat unit}, \texttt{stat gpu}) pozwalające na szybki podgląd podstawowych metryk wydajności podczas rozgrywki~\cite{unreal_stat_commands}.
 
 \subsubsection{Ograniczenia narzędzi wbudowanych}
 
@@ -46,7 +46,6 @@ Pomimo rozbudowanych możliwości, wbudowane profilery silników posiadają isto
     \item \textbf{Brak standaryzacji metryk} -- każdy silnik definiuje i~mierzy parametry w~odmienny sposób, co utrudnia bezpośrednie porównania
     \item \textbf{Różna granularność danych} -- poziom szczegółowości raportów różni się między silnikami
     \item \textbf{Narzut profilowania} -- wbudowane profilery same generują obciążenie, które może być różne dla każdego silnika
-    \item \textbf{Brak dostępu do danych niskopoziomowych} -- profilery silnikowe operują na poziomie abstrakcji silnika, nie hardware'u
     \item \textbf{Nieporównywalność formatów wyjściowych} -- dane eksportowane przez różne profilery mają odmienne struktury
 \end{enumerate}
 
@@ -55,11 +54,14 @@ Z~powyższych powodów zdecydowano się na zastosowanie zewnętrznego, niezależ
 \subsection{NVIDIA Nsight Graphics}
 \label{subsec:nvidia-nsight}
 
-NVIDIA Nsight Graphics to profesjonalne narzędzie do profilowania i~debugowania aplikacji graficznych, oferujące głęboki wgląd w~działanie GPU niezależnie od używanego silnika czy API graficznego.
+NVIDIA Nsight Graphics to narzędzie do profilowania i~debugowania
+aplikacji graficznych, oferujące wgląd w~działanie GPU
+niezależnie od używanego silnika czy API graficznego~\cite{nvidia_nsight, nsight_graphics_userguide}.
 
 \subsubsection{Uzasadnienie wyboru}
 
-Wybór NVIDIA Nsight jako głównego narzędzia pomiarowego podyktowany był następującymi czynnikami:
+Wybór NVIDIA Nsight jako głównego narzędzia pomiarowego podyktowany
+był następującymi czynnikami~\cite{nsight_graphics_features}:
 
 \begin{itemize}
     \item \textbf{Niezależność od silnika} -- Nsight analizuje aplikację na poziomie wywołań API graficznego (DirectX, Vulkan, OpenGL), co zapewnia porównywalność wyników między Unity a~Unreal Engine
@@ -71,10 +73,10 @@ Wybór NVIDIA Nsight jako głównego narzędzia pomiarowego podyktowany był nas
 
 \subsubsection{Możliwości narzędzia}
 
-NVIDIA Nsight Graphics oferuje szereg funkcjonalności istotnych dla badań wydajnościowych:
+NVIDIA Nsight Graphics oferuje szereg funkcjonalności istotnych dla badań wydajnościowych~\cite{nsight_graphics_userguide}:
 
 \paragraph{Frame Profiler}
-Główny moduł analizy wydajności, umożliwiający:
+Główny moduł analizy wydajności, umożliwiający~\cite{nsight_graphics_features}:
 \begin{itemize}
     \item Przechwycenie i~analizę pojedynczej klatki (frame capture)
     \item Hierarchiczny widok wszystkich wywołań GPU
@@ -84,7 +86,7 @@ Główny moduł analizy wydajności, umożliwiający:
 \end{itemize}
 
 \paragraph{GPU Trace}
-Moduł do długoterminowej analizy wydajności:
+Moduł do długoterminowej analizy wydajności~\cite{nsight_gpu_trace}:
 \begin{itemize}
     \item Rejestrowanie metryk przez określony czas (nie tylko pojedyncza klatka)
     \item Wykrywanie spadków wydajności i~ich przyczyn
@@ -93,27 +95,13 @@ Moduł do długoterminowej analizy wydajności:
 \end{itemize}
 
 \paragraph{Shader Profiler}
-Narzędzie do optymalizacji shaderów:
+Narzędzie do optymalizacji shaderów~\cite{nsight_graphics_userguide}:
 \begin{itemize}
     \item Analiza wydajności poszczególnych shaderów
     \item Identyfikacja nieefektywnych instrukcji
     \item Pomiar occupancy (wykorzystania jednostek obliczeniowych)
-    \item Sugestie optymalizacyjne
 \end{itemize}
 
-\subsubsection{Konfiguracja środowiska pomiarowego}
-
-Przed przeprowadzeniem pomiarów skonfigurowano środowisko w~następujący sposób:
-
-\begin{enumerate}
-    \item Wyłączenie V-Sync w~obu silnikach (eliminacja sztucznego ograniczenia FPS)
-    \item Ustawienie identycznej rozdzielczości renderowania (1920$\times$1080)
-    \item Wyłączenie dynamicznego skalowania rozdzielczości
-    \item Ustawienie stałej częstotliwości zegara GPU (eliminacja power throttlingu)
-    \item Zamknięcie zbędnych procesów w~tle
-    \item Oczekiwanie na ustabilizowanie temperatury GPU przed pomiarem
-\end{enumerate}
-
 \subsection{Przetwarzanie danych z~Nsight}
 \label{subsec:przetwarzanie-nsight}
 
@@ -121,11 +109,11 @@ Dane zebrane przez NVIDIA Nsight wymagają odpowiedniego przetworzenia w~celu uz
 
 \subsubsection{Eksport danych}
 
-Nsight umożliwia eksport danych w~kilku formatach:
+Nsight umożliwia eksport danych w~kilku formatach~\cite{nsight_graphics_userguide}:
 \begin{itemize}
-    \item \textbf{CSV} -- tabularyczne dane liczbowe, idealne do dalszej analizy
+    \item \textbf{CSV} -- tabularyczne dane liczbowe
     \item \textbf{JSON} -- strukturalne dane z~pełną hierarchią wywołań
-    \item \textbf{HTML Report} -- czytelny raport z~wykresami (mniej przydatny do automatyzacji)
+    \item \textbf{HTML Report} -- graficzny raport z~wykresami
 \end{itemize}
 
 W~niniejszej pracy wykorzystano format CSV ze względu na łatwość importu do narzędzi analizy statystycznej.
@@ -134,7 +122,7 @@ W~niniejszej pracy wykorzystano format CSV ze względu na łatwość importu do
 
 Z~danych eksportowanych przez Nsight wyodrębniono następujące metryki:
 
-\begin{table}[htbp]
+\begin{table}[H]
 \centering
 \caption{Kluczowe metryki wydajnościowe z~NVIDIA Nsight}
 \label{tab:metryki-nsight}
@@ -159,32 +147,6 @@ Memory Bandwidth & GB/s & Przepustowość pamięci GPU \\
 \end{tabular}
 \end{table}
 
-\subsubsection{Metodyka pomiarów}
-
-Dla każdej konfiguracji testowej przeprowadzono serię pomiarów według następującego protokołu:
-
-\begin{enumerate}
-    \item Uruchomienie aplikacji i~oczekiwanie 30 sekund na stabilizację
-    \item Rozpoczęcie rejestracji GPU Trace (czas trwania: 60 sekund)
-    \item Przechwycenie 10 pojedynczych klatek w~równych odstępach czasu
-    \item Zakończenie rejestracji i~eksport danych
-    \item Powtórzenie procedury 3 razy dla każdej konfiguracji
-\end{enumerate}
-
-Wyniki uśredniono, odrzucając wartości odstające (outliers) zidentyfikowane metodą IQR (InterQuartile Range).
-
-\subsubsection{Automatyzacja analizy}
-
-W~celu zapewnienia powtarzalności i~eliminacji błędów ludzkich, proces analizy danych został częściowo zautomatyzowany za pomocą skryptów Python. Główne etapy obejmowały:
-
-\begin{itemize}
-    \item Parsowanie plików CSV eksportowanych z~Nsight
-    \item Agregację danych z~wielu sesji pomiarowych
-    \item Obliczanie statystyk opisowych (średnia, mediana, odchylenie standardowe)
-    \item Generowanie wykresów porównawczych
-    \item Eksport wyników do formatu LaTeX (tabele)
-\end{itemize}
-
 \subsection{Podsumowanie wyboru narzędzi}
 \label{subsec:podsumowanie-narzedzi}
 
@@ -193,8 +155,6 @@ Zastosowanie NVIDIA Nsight jako głównego narzędzia profilowania zapewnia:
 \begin{enumerate}
     \item \textbf{Obiektywność} -- pomiary wykonywane na tym samym poziomie abstrakcji dla obu silników
     \item \textbf{Porównywalność} -- identyczne metryki i~format danych
-    \item \textbf{Wiarygodność} -- niskopoziomowe pomiary eliminują artefakty wprowadzane przez profilery silnikowe
     \item \textbf{Powtarzalność} -- standaryzowana procedura pomiarowa
 \end{enumerate}
 
-Wbudowane profilery Unity i~Unreal Engine pozostają cennym narzędziem podczas procesu optymalizacji, jednak do celów badawczych wymagających bezpośredniego porównania między silnikami, zewnętrzne narzędzie oferuje znaczące przewagi metodologiczne.