Sándor Olivér

A hype és a tagadás között – AI egy fejlesztőcsapat mindennapjaiban

The current challenges of the mobile gaming market—from declining user numbers to skyrocketing acquisition costs—are forcing every studio to seek new solutions. But is artificial intelligence the ultimate answer, or just an overhyped silver bullet? In this honest, behind-the-scenes case study, we share the real-world experiences of the Merge Gardens development team. We'll explore the internal tensions where creative freedom, business goals, and player expectations clashed, as well as the successful and failed AI experiments and real feedback from players. An insightful presentation on how AI is reshaping the future of a live mobile game, team structure, and recruitment in the long run.

Urbán Norbert

How to Design an (A)RPG Progression System: Mistakes to Avoid and Ideas to Consider

 

When designing complex (A)RPG systems, it is easy to fall into the trap of "systems built on systems"—where new features only add complexity without true depth. But how do you build a progression model that keeps players engaged for the long haul? Through practical experiences, this talk walks through the full lifecycle of character progression: from calculating effective power curves and stat balances, to building internal simulators and tools, all the way to post-launch data analysis. An essential guide for anyone looking to avoid common design pitfalls and build a predictable, tunable progression system.

Ebédszünet

Nagy Róbert

Poligon raszterizálás

A modern videójátékok látványvilága mögött a poligon raszterizálás komplex és precíz folyamata áll, amely az évtizedek során a szoftveres rendereléstől a célszerszámként működő GPU-kig fejlődött. Ez az előadás a 3D-s grafika alapjai mögé enged betekintést: végigkövetjük a renderelési csővezeték (pipeline) állomásait a hardveres és szoftveres környezet kölcsönhatásában. Szó lesz a legfontosabb algoritmusokról, a mögöttük rejlő matematikai és fizikai számításokról, valamint azokról a kritikus optimalizációs eljárásokról, amelyek lehetővé teszik a valós idejű, magas képkockaszámú megjelenítést. Nélkülözhetetlen mélyfúrás minden fejlesztőnek, akit érdekel a képernyőn megjelenő pixelek mögötti reális mérnöki munka.

Valasek Gábor

Shaderoptimalizálás a fordító után: AMD és NVIDIA ISA assembly a gyakorlatban

Az előadás azt mutatja be, hogy milyen formában hajtják végre a modern GPU-k a gondosan megírt shaderkódunkat. Ehhez a jelenlegi konzolgeneráció (PS5, XBOX Series X) alapját is adó AMD RDNA architektúrákat valamint a PC-s játékvilág jelenleg legelterjedtebb GPU-ját, az NVIDIA Ampere-generációs architektúráját vizsgáljuk. Áttekintjük ezen hardverek legfontosabb közös vonásait és eltérő tervezési döntéseit, majd az alacsony, úgynevezett ISA-szintű assembly segítségével követjük végig, hogyan fordulnak le a magas szintű shadernyelvek műveletei a GPU által ténylegesen végrehajtott elemi utasításokra. Az előadás célja nem az assembly programozás megtanítása, hanem egy pontosabb mentális modell kialakítása arról, hogy mi történik a shader forráskódja és a hardveren futó program között: hogyan jelenik meg a vektorizáció, az utasításválasztás, a regiszterhasználat, a memóriaelérés, a párhuzamos végrehajtás és a vezérlési divergencia. Ez a szemlélet segít felismerni azokat a teljesítményproblémákat, amelyek a forráskódból önmagukban nem feltétlenül láthatók, és megérteni, miért viselkedhet ugyanaz a shader eltérően AMD és NVIDIA hardveren. Végül arra is kitérünk, hogyan használható ez a tudás az AI-val támogatott programozás során: miként ellenőrizhető a generált kód valódi költsége, hogyan adhatók pontosabb optimalizálási szempontok a kódgeneráló eszközöknek, és hogyan választhatjuk el a meggyőzőnek tűnő módosításokat a ténylegesen mérhető gyorsulástól.

Ebéd szünet