应用的内存使用特征是应用性能的一个基本方面。您可以使用系统性能分析器查看可用的 GPU 计数器信息，从而分析这些特性。
Adreno 设备
在 Adreno 设备上，首先突出显示与单个 GPU 帧一致的时间段，如估算 CPU 和 GPU 帧处理时间中所述。 请使用该页面上介绍的技术，其中涉及对帧时间范围使用 GPU % Utilization 或类似计数器跟踪。因为计数器跟踪都使用相同的计时方法，可以更准确地估算内存利用率（与使用从 GPU 切片派生的帧时间范围相比，该 Slice 的数据独立于计数器跟踪数据而收集）。
读/写总计
在性能分析器中突出显示单个帧后，首先查看 Read Total (Bytes/sec) 和 Write Total (Bytes/sec) 计数器。通过这些计数器，您可以很好地总体了解单个帧过程中有多少数据穿越了内存总线。内存带宽是移动设备上耗电量的主要来源，因此请尽可能减少通过总线发送的数据量。
您还可以检查顶点内存读取（字节/秒）和纹理内存读取（字节/秒）计数器，确定用于顶点和纹理数据的带宽部分。
您对这些值的“良好”标准取决于应用中看到的工作负载类型。例如，2D 应用可能会使用相对较大（约 2+GB/秒）的纹理内存读取带宽，但顶点内存带宽可能非常低（约 50MB/秒）。如需了解详情，请查看分析顶点内存带宽和分析纹理内存带宽用量文档。
提取停顿
查看 % Vertex Fetch Stall、% Texture Fetch Stall 和 % Stall on System Memory 计数器，因为它们将为您提供一些关于应用整体内存性能的提示。如果这些值高于大约 5%，则表示您的应用未在内存中高效地布置数据，或者正在以充分利用缓存的有效方式访问其数据。如需详细了解如何提高这些类型的资源的内存用量，请查看分析顶点内存带宽和分析纹理内存带宽用量。
Mali 设备
在 Mali 设备上，首先突出显示与单个 GPU 帧一致的时间段，如估算 CPU 和 GPU 帧处理时间中所述。 请使用该页面上介绍的技术，其中涉及对帧时间范围使用 GPU % Utilization 或类似计数器跟踪。因为计数器跟踪都使用相同的计时方法，可以更准确地估算内存利用率（与使用从 GPU 切片派生的帧时间范围相比，该 Slice 的数据独立于计数器跟踪数据而收集）。
输出外部总计
在系统性能分析器中突出显示单个帧后，请先查看 Output External Read bytes Output External Write bytes 计数器。通过这些计数器，您可以很好地总体了解单个帧过程中有多少数据穿越了内存总线。尽可能减少通过总线发送的数据量，因为内存带宽是移动设备上耗电量的主要来源。
输入内部总计值
还有一些计数器可以为您提供有关缓存本身的信息。您感兴趣的计数器是“Input internal [read|write] stall cycles”（输入内部 [读取|写入] 停滞周期）。这些数值越高，表示您成功访问了缓存，但发出的读取请求过多，因此着色器代码停滞，以等待访问内存。
提取停顿
您可以查看的下一组计数器是 Vertex Prefetcher Stall Cycles 和 Texture Fetch Stall 计数器，因为您可以通过它们了解应用的整体内存性能。如果您看到高于 5% 左右的值，这表示您要么没有高效地在内存中布局数据，要么没有以有效方式访问我们的数据以利用缓存。请查看“分析 [Vertex|Texture] 内存带宽”文章，详细了解如何提高这些类型资源的内存使用率
