Kürzlich habe ich irgendwo einen Artikel gesehen: "Game Engine unter 50 MByte Größe". Das war als Werbung gedacht und der herausragende Punkt war also offensichtlich wie schlank der Code ist. Ich habe mich gefragt, ob die das ernst meinen. Dann wurde mir klar, dass die Entwickler vermutlich den Begriff Engine falsch benutzen. Ich kann nur vermuten, dass in dem Paket auch Resourcen (Modelle, Texturen, Audio) und natürlich Dokumentation mit drin sind. Mich hätte aber schon interessiert, was die Größe nur der Algorithmen einer schlanken Game Engine ist.

Die Frage drängte sich umso mehr auf, weil ich ja vor Kurzem selbst wieder mit SameGame ein kleines Spiel geschrieben habe ‐ zugegeben ein sehr einfaches Spiel aber nichts desto trotz in modernem C++ mit GPU-Beschleunigung. Also nächster Schritt: den weitestgehend generischen Code in eine Bibliothek (SameGame Engine) ausgelagert und auf dieser Basis den Klassiker Snake nachgebaut. Am Ende sind alles nur Kugeln. Mittels cloc habe ich schließlich die Codezeilen der Bibliotheken und Anwendungen durchgezählt, ausgenommen Kommentare und Leerzeilen.

Etwa ein Drittel von SameGame war allgemeiner Grafik-Code (Geometrie, Instancing), dazu noch etwas Dateibehandlung (Konfiguration und Highscores). Nicht extrahiert habe ich Physik und sowieso nicht verschiebbar war die SameGame-Spiellogik. Neu hinzu kam ein signifikanter Anteil an Visual Studio Boilerplate, aber um den muss man sich glücklicherweise nicht übermäßig selbst sorgen. So ist im Resultat der ausgelagerte Grafik-Code in etwa genauso groß wie die Snake-Logik. Oder anders ausgedrückt: Snake nur halb so groß wie es ohne wiederverwendete "Engine" wäre.

Und hier noch die Downloads für MS Windows: Zip (32 Bit) | Zip (64 Bit)

Ich habe das neue SameGame noch mehr aufgebohrt. Nach der Fertigstellung von Gameplay und Grafik habe ich es knallhart auf Performance optimiert. Das ist bei so einem einfachen Spiel natürlich überhaupt nicht nötig (wir reden hier schließlich nicht von Doom Eternal), aber es geht ja um Spaß am Gerät. Insofern ist es also doch nötig.

Zunächst einmal habe ich Instancing eingeführt. Es werden letztlich immer nur Kugeln gezeichnet, also konstante Geometrie jeweils mit anderer Farbe und Koordinatentransformation. Der klassische Ansatz setzt Farbe, setzt Transformation und feuert Draw-Calls in einer Schleife, die auf der CPU (Hauptprozessor) läuft und regelmäßig an die GPU (Grafikkarte) übergibt. Instancing verschiebt das komplett auf die GPU: packe n Farben und n Transformationen in den Grafikspeicher und befehle der GPU genau einmal, die Kugelgeometrie n mal zu rendern.

Das skaliert massiv. Ich habe das Spielfeld via Konfigurationsdatei testweise auf 150x150 vergrößert. Der CPU ist es egal, ob sie eine oder 20000 Transformationen in einem Rutsch auf die Grafikkarte lädt. Letztere wiederum rendert 16 Mio. Dreiecke (700 pro Kugel) schön verteilt auf Kernen und Pipelines inklusive Per-Pixel-Beleuchtung. Ab 20000 Kugeln fängt die Framerate langsam an zu sinken - aber alles noch spielbar. Man könnte das leicht noch weiter verbessern, indem man bei mehr Kugeln niedriger aufgelöste Geometrie verwendet (Level of Detail). Wenn irgendjemand jemals regelmäßig mit mehr als 20k Kugeln spielt, mache ich das vielleicht.

Nun langweilt sich die CPU also, abgesehen von ein paar Mauspositions-Berechungen. Wer den Screenshot oben aufmerksam betrachtet, wird feststellen, dass die Kugeln nun auch nicht mehr in einem Raster liegen. Das kommt von einer Arbeitsbeschaffungsmaßnahme. Es werkelt nun nämlich eine Physik-Engine, die dafür sorgt, dass die Kugeln realistisch fallen, voneinander und von den Begrenzungen abprallen sowie mit Spin und Drall rollen. Die Simulation läuft in einem separaten Thread, so dass Grafik-Updates davon nicht beeinträchtigt werden (abzüglich kurzer Mutex-Synchronisation). Unabhängig von der Grafikperformance aktualisiert die Physik die Spielwelt 60 mal pro Sekunde.

SameGame Physics (Download Zip für Windows, 64 Bit) benutzt also konstant zwei CPU-Kerne (1. Grafik/UI und 2. Physik) sowie alle Grafikkerne, die vorhanden sind. Schön, auf was man als Entwickler so alles zugreifen kann, um das Optimum herauszuholen.

Auf meinem Raspberry Pi läuft jeden Morgen um 6:30 ein Cron-Job, der den Gesamtwert meines Aktien- und ETF-Depots bestimmt und in eine SQLite-Datenbank schreibt. Nach einem Jahr gibt es hier also 365 Einträge. Das zu betrachten wäre allerdings einigermaßen langweilig weil ich regelmäßig Transaktionen vornehme und die Performance sozusagen von außen verzerrt wird.

In der Datenbank pflege ich aber auch die Transaktionen (Käufe und Verkäufe) und nun wird es interessant. Die kann man nämlich herausrechnen. Im Jahr 2020 waren es 51. Das klingt für einen Buy-and-Hold-Ansatz nach sehr viel. 12 davon waren Sparpläne, die kommen also so oder so. Der Rest wurde von meinem Crash-Plan ausgelöst. Als die Börsen eingebrochen sind, habe ich regelmäßig an bestimmten Schwellenwerten nachgekauft. Da die Schwellenwerte sehr zügig gerissen wurden, waren die zeitlichen Abstände des Nachkaufens auch kurz. Doch zurück zum Herausrechnen von Transaktionen. Wir nehmen den Depotwert vom 1.1.2020 als Basis (baseline) und:

• für jeden Kauf wird ab Kaufdatum jeder Depotwert um den Kaufpreis reduziert
• für jeden Verkauf wird ab Verkaufsdatum jeder Depotwert um den Verkaufspreis erhöht

Damit sehen wir nur noch die Performance des Depots vom 1. Januar und Veränderungen, die direkt aus dem Depotbestand generiert wurden. Kursbewegungen von Zukäufen (Δ) gehen ein, nicht jedoch die Zukäufe. Und hier ist das Ergebnis, die bereinigte Veränderung in Prozent:

Für ein Krisenjahr doch garnicht so schlecht. Der Einbruch im März tat weh, aber er war gedämpft. Während es im Allgemeinen auch mal 40% abwärts ging, traf es mich "nur" mit 25%. Trotzdem kein schönes Gefühl, gerade ein Viertel ärmer zu sein als noch einen Monat zuvor. Im kumulierten Chart war das allerdings nicht so krass sichtbar. Ich hatte ja den Plan und die Reserven. Tatsächlich sah es so aus, als wäre ich nur kurz maximal 5% im Minus weil ich das Depot immer wieder hochgekauft habe. In der Gewinnzone war ich erstmals wieder im September, stabiler ab November. So werde ich das Jahr mit Kursgewinnen von 6% verlassen (zuzüglich ein paar Dividenden). Da wird so mancher hochbezahlter Fonds-Manager schlechter abschneiden. Klar, berauschend ist das auch nicht (in Krisen werden Reiche gemacht), allerdings bin ich ja eher defensiv aufgestellt. Das begrenzt die Verluste - aber eben auch die Gewinne.

Als Computergrafik-Gesamtübung habe ich SameGame noch einmal neu implementiert. Erst als ich fertig war, ist mir aufgefallen, dass das ziemlich genau 18 Jahre nach der ersten Version war. Das Programm ist jetzt also offiziell volljährig. Und tatsächlich habe ich den Original-Quelltext auch noch - oh man, wie sich die Zeiten ändern. Es folgt ein kurzer Vergleich zwischen damals (links im Bild) und heute (rechts im Bild).

SameGame32 schrieb ich 2002 im Borland C++-Builder. Visual Studio war noch ein teures Produkt für Profis (was habe ich mich gefreut, als Student an eine Vollversion zu kommen). Heute ist das umgekehrt: der C++-Builder wollte in die Oberschicht vordringen und hat dabei jegliches Klientel verloren. Visual Studio hat es als Community-Version in die Breite geschafft, der C++-Builder in die Bedeutungslosigkeit.

Die Fenstergröße war damals fixiert. Das klingt harmlos, war aber Symptom einer bedeutenden Einschränkung: das Spiel tat nur so, als wäre es 3D. Tatsächlich wurden Bitmaps mittels DirectX 7 an feste Koordinaten eines Rasters kopiert. Die Kugeln lagen als bmp-Datei in den Anwendungsresourcen und zwar alle 3 Farben aus jeweils 18 Winkeln (ingesamt 54 Standbilder). Eine volle Drehung bestand aus Abspielen der 18 Bilder. Aus den Mauskoordinaten ließ sich trivial bestimmen, welche Kugel gerade überfahren wird und damit die Animation abgespielt werden muss. Die Einzelbilder wurden mit POV-Ray vorberechnet. Ja, es gab bereits Raytracing, allerdings weit weg von Echtzeit.

Nun ist das komplett anders. Beleuchtungsberechnung in Hardware ist lange Standard. Dementsprechend werden keine Bitmaps mehr kopiert sondern triangulierte Kugeln im 3D-Raum gerendert. Mit der invertierten Projektion lässt sich bestimmen, welche Kugel selektiert ist und damit ist die Fenstergröße nun frei verstellbar. Ich habe mich an das Endresultat mit 3 Shadern herangetastet: Gitternetz-Shader, Textur-Shader und schließlich Phong-Beleuchtung, was sehr nahe am damaligen Effekt ist.

Meine Grafik-Hardware kratzt das überhaupt nicht. Sie liefert Bilder so schnell wie der Monitor sie darstellen kann. Die Animationen sind entsprechend weich. Was für ein Unterschied zu den 18 Einzelbildern. Der Refresh war seinerzeit übrigens an einen Timer gekoppelt, der auf 75 ms eingestellt war. Das ergibt 13 Frames pro Sekunde oder anderthalb Sekunden für eine komplette Kugeldrehung. Keine Ahnung, wie ich auf diese Zahl kam. Wahrscheinlich durch Ausprobieren bis es bei maximaler Resourcenschonung auf einem Röhrenmonitor ausreichend flüssig aussah.

Wie zuletzt beschrieben, ist die Grafik-API Vulkan derzeit mein Hobbyschwerpunkt. Als weiteres Kleinprojekt habe ich den Quake 3 Model Viewer portiert. Das Ding begleitet mich nun schon sehr lange, von DirectX 8 über OpenGL 2 und 4 bis neuerdings Vulkan. Natürlich braucht man dafür keine derart schweren Geschütze - Quake 3 lief schon vor 20 Jahren rund. Allerdings ist das Format vergleichsweise leicht zu implementieren und man streift jedes Thema einmal: Texturierung, Animation, indizierte Koordinaten.

Kühn wie ich so bin habe ich auch gleich einmal probiert, das Grafik-Backend (in diesem Fall natürlich Vulkan) austauschbar zu machen, um ggf. da einmal OpenGL oder sonstwas dranzuhängen. Zunächst für eine super Idee befunden, kann ich davon nun abraten. Die APIs sind derart unterschiedlich, dass wenig bleibt, was man abstrahieren kann. Das Ganze wirkt krass aufgesetzt und macht die Architektur nur komplizierter. Daher mein Ratschlag: wenn man sich für ein Grafik-API entscheidet, kann man ruhig all in gehen. Pluggable Backends können sich gern die großen Entwicklungsfirmen leisten, die Horden von Entwicklern an ihre Engines ansetzen.

Meine kleine Vulkan-Hilfsbibliothek ist weiter gewachsen, zum Beispiel um Klassen für Texturierung und Tiefen-Pufferung. Wie ich zuletzt schrieb: schade, dass jeder seine eigenen Wrapper erfindet, aber glücklicherweise schreibt man sie nur einmal. Es ist auch nicht so, dass ich nicht versucht habe, existierende Libraries zu finden. V-EZ (Vulkan easy) von AMD sah zum Beispiel vielversprechend aus. Der Solo-Entwickler darf daran allerdings nicht mehr entwickeln. Das Projekt ist also hochoffiziell tot, es steht nur nicht dran. Und von dieser Art findet man zahllose mehr. Die Grundsatzfrage bei der Sache ist natürlich: Was will man mit einem generischen Wrapper für Vulkan? Da kommt doch dann OpenGL raus. Die Frage ist berechtigt :)

Schließlich habe ich mir noch vcpkg für Bibliotheksmanagement angeschaut. Ich wollte ja das Dekomprimieren von Quake 3-Modellen nicht selber implementieren. Bisher habe ich zlib und weitere Bibliotheken immer für statischen CRT-Link gepatched und dann mit msbuild selbst gebaut. Stellt sich raus: das geht nun auch mit vcpkg. Die patchen Konfigurationen und bauen dann mit cmake. Klingt ganz einfach und praktisch, geht aber natürlich nicht ohne den üblichen Bloat. Die laden sich allen Ernstes beim ersten Ausführen eine portable Powershell, ein kleines MSys und Nuget runter. Gesamtwert entpackt: 1.2 GByte. Das ist bei heutiger Software leider voll der Trend und noch lange nicht das Ende der Fahnenstange. Ich habe mir kürzlich Skia angeschaut. Damit kann man 2D-Grafiken erstellen, also sowas wie eine Linie von oben links nach unten rechts zeichnen. Dazu braucht man ein Google Build-System, Python, Ninja und wenn man das Bauen dann auslöst, fängt das Script an, x abhängige Git-Repos zu kopieren (Unicode, Textrendering, whatever). Man braucht mehr als 2 GByte an Build-Werkzeugen (so groß wie meine erste Festplatte). Raus kommt eine DLL mit 7 Mbyte. Das ist doppelt so groß wie Turbo Pascal 7.

Ich werd zu alt für so'n Scheiß. Aber High Performance Computergrafik mit C++ ist schon ganz schön geil.

Die Anfänge

Vor etwa 25 Jahren fing es an. Computergrafik war eigentlich der Grund, mich mit Programmierung zu beschäftigen. Wer entwickelt schon freiwillig Datenbanken oder Textverarbeitungen? Es muss knallen und blinken! Meine ersten Schritte waren in Turbo Pascal. Während in der Schule Konsolenprogramme entwickelt wurden, habe ich zu Hause den Grafik-Modus für mich entdeckt. Dabei kam ein 2D Space-Shooter heraus. Eine Enterprise (Bitmap via Suchmaschine Altavista gefunden), die Asteroiden ausweicht und abknallt. Leider sind die Quellen verloren gegangen - oder sie sind auf den Disketten im Keller, für die ich kein Laufwerk mehr habe. Irgendwann kam der Wechsel auf Delphi und da stellte sich heraus, dass mein Ansatz von Computergrafik nicht performant war. Ich denke, im Hintergrund werkelte dort GDI. Der Engpass führte mich jedenfalls zu:

DirectX

Wenn man von Windows und Delphi kommt, ist DirectX als Grafikschnittstelle naheliegend. Ich hatte inzwischen C++ gelernt und Microsoft DirectX war quasi alternativlos. Ernstzunehmenden Kontakt hatte ich mit Version 7 (SameGame) und Version 8.1 (Superball). Hier lernte ich, wie das mit dem Rendering in Spielen funktioniert: man zeichnet x mal pro Sekunde die komplette Szene, weil schnell genug. In Turbo Pascal habe ich noch maximal effizient nur die Rechtecke aktualisiert, in denen sich etwas geändert hat. Außerdem kam ich hier in Kontakt mit Transformationen, Projektionen und Matrizen. Erstaunlich viel wurde jedoch von DirectX und Hilfsbibliotheken abgenommen. Rückblickend war DirectX 8 ein guter Einstieg. In die folgenden Versionen habe ich nur noch sporadisch geschaut. Richtig entwickelt habe ich dort nichts mehr, denn an der Universität kam ich zu:

OpenGL

Das war das erste API, das ich nicht autodidaktisch erlernt habe (naja, einen kurzen Ausflug zu NeHe's Tutorials mal ausgenommen - wer hat die nicht gelesen?). Stattdessen habe ich einige Semester sehr hilfreiche Einführung genossen und die dann mit der hervorragenden OpenGL Superbible vertieft. Die wurde mit Neuauflagen leider immer schlechter. Richtig angefangen habe ich mit Version 2.0 (Bildschirmschoner) und das dann weiter verfolgt bis zur Version 4.x (Quake 3 Model Viewer). Die Evolution von OpenGL schrittweise mitzumachen war übrigens goldrichtig. Das Ding ist nämlich immer komplizierter geworden. Ich habe mir nach v3 in meinem jugendlichen Leichtsinn mal kurz Vulkan angeschaut, bin aber kläglich gescheitert. Dann zurück zu OpenGL v4 und schwupps war viel klarer, was in Vulkan vor sich geht. Der nächsten Evolutionsstufe der Computergrafik.

Vulkan

Vulkan (direkter Konkurrent von DirectX 12) ist verdammt kompliziert und ich hatte auch noch eines der schlechtesten Bücher aller Zeiten dazu. Es gibt auch einfach zu wenig gedruckte Literatur. So brauchte ich gute drei Jahre bis ich es noch einmal wagte. Ohne Bücher. Nur mit der Spec und Beispielen von AMD und LunarG auf Github. Ich konnte das nicht auf mir sitzen lassen und diesmal habe ich es geschafft (Shapefile Viewer). Der Pfad zu Vulkan ist aber wirklich steinig. Ich kann mir schwer vorstellen, wie ambitionierte Hobby-Entwickler von Null auf Vulkan kommen sollen. Nun muss man sich nicht wie ich über DirectX und mehrere Generationen OpenGL anpirschen, aber die mathematische und technische Schwelle ist enorm. Ich kann jedoch bestätigen, was ID-Software auf einer Konferenz gesagt hat: man muss die Hürde nur einmal nehmen und den Boilerplate schreiben. Dann stehen einem alle hochperformanten Türen offen.

Ausblick

OpenGL ist einfach der Platzhirsch. Mächtig, etabliert und gut erlernbar. Wenn man sich um die komplizierten Features nicht kümmern möchte, nimmt man einfach die aus den frühen 2000ern. Oder man mischt ein paar moderne rein, die man für beherrschbar hält (beispielsweise multi sample anti aliasing). In Vulkan wird man schonungslos aktueller Grafikkartenarchitektur ausgesetzt, um am Ende ein Quentchen schneller zu sein. Lernaufwand und Schwierigkeitsgrad sind hoch. Das Erfolgsgefühl dementsprechend auch.

Ergo: Für einfache und schnelle Ergebnisse setze man auf OpenGL. Will man statt mit 200 lieber mit 210 FPS rendern und sich dafür wahnsinnig verrenken dann auf Vulkan. Das ist verrückt, denn eigentlich geht der Trend in der gesamten Softwarebranche in die entgegengesetzte Richtung: man stapelt so lange Wrapper und Abstraktionen, bis man keine Details mehr sehen kann und verstehen muss. Erfrischend altmodisch, in Vulkan die volle Kontrolle und Verantwortung zu haben. Ab jetzt nur noch das bei mir ;-)

Ich bin schon sehr lange im Microsoft-Umfeld unterwegs. Das fing an mit Windows 95 und Turbo Pascal, wechselte dann über Borland Delphi zu Visual C++ 6. In der Uni ging es dann per Visual Studio.NET (2002-2005) zum .NET Framework mit allem Drum und Dran: Windows Forms, Remoting, XML Webservices.

Eines war die ganze Zeit aber klar: Unter Linux kannste das komplett vergessen. Es gab da zwar schon Mono, ich tat das aber als Frickler-Kopie ab. Die haben sich irgendwie die Funktionalität angeguckt und daraus Code engineered. Das kippte in den letzten Jahren. MS hat quasi alles .NET Core als Open Source rausgehauen, hat Github gekauft und unterstützt die Runtime selbst und offiziell auf Linux.

Da ich alle meine Web-Projekte (just for the fun of it) zwischenzeitlich auf ASP.NET Core (aktuell v2.1 LTS) umgestellt habe, reizte es mich natürlich, das mal mit eigenen Augen unter Linux sehen. Was soll ich sagen? Läuft!

Die Dokumentation, um das mit den offiziellen Docker-Images zu erreichen, ist leider nicht die Beste. Auf mich wirkt es sehr umständlich, immer ein eigenes Image zu erzeugen um da sein Zeug reinzupacken, aber es geht natürlich dabei um Produktions-Deployments. Da will man genau ein Image irgendwo hinkopieren. Ich dagegen wollte nur mal schnell die Bits meines Windows-Deployments (vom Server kopiert) unter Linux ASP.NET testen. Dazu findet man nichts, aber das geht auch:

docker run --name devlog -p 8080:80 -v $(pwd):/app -w /app \
  --rm --entrypoint dotnet mcr.microsoft.com/dotnet/core/aspnet:2.1 \
  devlog.dll

Oder etwas eleganter und archivierbarer als docker-compose.yml:

Ich bin kürzlich vom schönen Brandenburg ins winterliche Bayern gefahren. Mit dem eigenen Auto quer durch Deutschland. Nur Brandenburg erkennt man jederzeit: an den dichten Kiefernwäldern links und rechts der Autobahn. Bayern, Baden-Württemberg und Thüringen sind da schon schwerer zu unterscheiden, je weiter man von den Alpen weg ist. Wegen Schneefalls hat der Roadtrip ins Allgäu dann auch schlappe sieben Stunden gedauert.

Für mich war der Schnee nicht überraschend, sondern eher gewollt (für schulmäßig romantische Landschaftsfotos). Die Fernsehsender haben jedoch extra Wetterreporter abgestellt, um über den Wintereinbruch im Winter zu berichten. Und über den Schnee in den Alpen! Wochenlange sibirische Kälte!1!! Nunja.