[스타크래프트 게임 분석] 맵 기반 병렬처리 구조 설명

스타크래프트와 같은 실시간 전략 게임은 수많은 유닛과 건물이 복잡하게 상호작용하는 시스템입니다. 특히, 스타크래프트 맵을 기반으로 한 플레이 정보는 맵 내 유닛의 상태, 이동, 자원 채취, 전투 등 수많은 이벤트를 실시간으로 처리해야 하기 때문에 성능이 중요한 요소로 작용합니다. 병렬 처리는 이러한 복잡한 게임 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 중요한 기법입니다.

1. 병렬 처리의 필요성

스타크래프트의 맵 기반 플레이 정보는 다양한 복잡한 작업을 포함합니다. 각 유닛은 독립적으로 명령을 수행하며, 이는 게임의 CPU와 메모리 리소스를 상당히 소모합니다. 병렬 처리는 게임의 복잡한 계산을 분할하여 여러 프로세서에서 동시에 처리함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.

주요 병렬 처리 가능한 작업:

1. 유닛의 경로 탐색(Pathfinding): A* 알고리즘 같은 경로 탐색 알고리즘을 여러 유닛에 대해 병렬로 처리.
2. 전투 시뮬레이션: 각 유닛의 전투 및 충돌 감지를 병렬로 처리.
3. 자원 채취: 여러 일꾼이 자원을 채취할 때 자원 상태를 병렬로 갱신.
4. 맵 상태 업데이트: 맵의 특정 구역에서 발생하는 이벤트를 병렬로 처리하여 전체 맵의 상태를 효율적으로 관리.

2. 병렬 처리 모델

병렬 처리 모델은 여러 코어나 프로세서를 활용하여 게임 플레이 정보를 동시에 처리하는 방식입니다. 주로 맵 기반 분할(Map-based partitioning) 방법을 사용하여 병렬 처리를 구현할 수 있습니다.

(1) 맵 분할 기반 모델

맵을 여러 구역으로 분할하여 각 구역의 유닛이나 이벤트를 병렬로 처리하는 방식입니다. 이를 통해 맵 상의 각 지역에서 발생하는 연산을 분리하여 병렬적으로 처리할 수 있습니다.

• 맵 타일 분할(Tile Partitioning): 맵을 고정된 크기의 타일로 분할하고, 각 타일 내에서 발생하는 이벤트와 유닛의 이동을 독립적으로 처리합니다.
• 지역 기반 분할(Region-based Partitioning): 맵을 특정 지역(예: 자원 지역, 전투 지역 등)으로 분할하고, 각 지역의 유닛 및 이벤트를 병렬로 처리합니다.

(2) 작업 분할(Task-based Partitioning)

맵을 기반으로 하는 작업을 나눠서 병렬 처리하는 방법입니다. 예를 들어, 경로 탐색, 전투 계산, 자원 채취와 같은 각 작업을 병렬로 수행하여 처리 속도를 높일 수 있습니다.

3. 파이썬으로 병렬 처리 모델 구현

파이썬의 multiprocessing 모듈을 사용하여 간단한 병렬 처리 모델을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 스타크래프트 맵을 여러 타일로 분할하고, 각 타일에서 독립적으로 유닛의 이동을 처리하는 병렬 처리 예시를 아래와 같이 작성할 수 있습니다.

(1) 맵 기반 병렬 처리 예시

import multiprocessing as mp
import random
import time

# 가상의 유닛 클래스 정의
class Unit:
    def __init__(self, unit_id, x, y):
        self.unit_id = unit_id
        self.x = x
        self.y = y

    def move(self):
        # 유닛이 임의의 방향으로 이동하는 간단한 함수
        self.x += random.randint(-1, 1)
        self.y += random.randint(-1, 1)

# 맵 타일 처리 함수
def process_tile(tile_id, units):
    print(f"Processing Tile {tile_id} with {len(units)} units.")

    for unit in units:
        unit.move()  # 각 유닛을 이동시킴
        print(f"Unit {unit.unit_id} moved to ({unit.x}, {unit.y})")

    time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 처리 시간이 걸리는 것으로 가정
    return f"Tile {tile_id} processing complete."

# 맵을 여러 타일로 분할하여 병렬 처리
def parallel_process_map(map_units, num_tiles=4):
    # 맵을 num_tiles만큼 분할 (여기서는 단순히 타일 ID로 분할)
    tile_unit_groups = [[] for _ in range(num_tiles)]

    for unit in map_units:
        tile_id = unit.x % num_tiles  # 간단하게 x 좌표를 기준으로 타일을 분할
        tile_unit_groups[tile_id].append(unit)

    # 병렬 처리를 위한 Pool 생성
    with mp.Pool(processes=num_tiles) as pool:
        results = [pool.apply_async(process_tile, args=(i, tile_unit_groups[i])) for i in range(num_tiles)]
        for result in results:
            print(result.get())  # 각 타일의 처리 결과를 출력

# 테스트용 유닛 생성
map_units = [Unit(unit_id=i, x=random.randint(0, 20), y=random.randint(0, 20)) for i in range(10)]

# 맵을 병렬로 처리
parallel_process_map(map_units)

(2) 코드 설명

1. Unit 클래스는 유닛의 간단한 정보를 저장하고 이동을 처리하는 함수가 포함된 클래스입니다.
2. process_tile 함수는 각 타일에서 유닛을 처리하는 함수로, 타일 내에 있는 유닛들을 병렬로 이동 처리합니다.
3. parallel_process_map 함수는 맵을 여러 타일로 분할한 뒤, 각 타일에서 병렬로 유닛을 처리하는 메인 함수입니다.
   • 유닛의 x 좌표를 기준으로 타일을 나누고, multiprocessing.Pool을 사용해 각 타일의 유닛을 병렬로 처리합니다.

(3) 출력 예시

Processing Tile 0 with 2 units.
Processing Tile 1 with 3 units.
Processing Tile 2 with 3 units.
Processing Tile 3 with 2 units.
Unit 0 moved to (1, 3)
Unit 4 moved to (1, 4)
...
Tile 0 processing complete.
Tile 1 processing complete.
Tile 2 processing complete.
Tile 3 processing complete.

4. 병렬 처리 모델의 확장 가능성

이 예제는 단순한 병렬 처리를 설명하는 코드로, 실제 게임에 적용하려면 더 복잡한 연산과 동기화가 필요합니다. 예를 들어:

• 유닛 간 충돌 처리: 병렬로 처리된 타일 간 유닛 충돌을 처리하려면 각 타일 간의 데이터를 주기적으로 동기화해야 합니다.
• 경로 탐색 및 전투 처리: 복잡한 알고리즘(A*, 전투 시뮬레이션)을 병렬로 처리하는 확장이 필요합니다.
• 자원 채취 및 관리: 병렬로 자원 채취 상태를 업데이트하고 이를 기반으로 게임 로직을 반영할 수 있습니다.

5. 결론

스타크래프트와 같은 복잡한 실시간 전략 게임은 병렬 처리를 통해 성능을 극대화할 수 있습니다. 맵을 기반으로 한 병렬 처리 모델은 유닛의 이동, 경로 탐색, 전투, 자원 채취와 같은 다양한 작업을 병렬로 처리하여 처리 시간을 단축하고 게임 플레이의 부드러운 진행을 보장할 수 있습니다.