Android Performance Analyzer – die nächste Entwicklungsstufe der Profilerstellung für Android
Lesezeit: 5 Minuten
Was ist der Android Performance Analyzer?
Der Android Performance Analyzer (APA) ist das neue Profiler- und Leistungsanalysetool für das Android-Ökosystem.
APA ist ein Profiling-Tool für alle Entwickler, die für Android entwickeln und die Leistung und Geschwindigkeit ihrer App oder ihres Spiels verbessern möchten. Es ist für alle leistungsorientierten Entwickler hilfreich, insbesondere für diejenigen, die Vulkan in ihren Game-Engines verwenden und die maximale Leistung aus ihrem Code herausholen möchten.
Der APA soll ein Tool sein, mit dem Sie Apps und Spiele für alle modernen Android-Geräte optimieren und Ihre gängigsten Workflows vereinfachen können. Er bietet eine einfache Benutzeroberfläche, die jeder in Ihrem Team schnell erlernen und produktiv nutzen kann.
Ab heute ist der neue System Profiler von APA in der offenen Betaphase verfügbar. Mit ihm können Sie die CPU-, GPU-, Arbeitsspeicher- und Energienutzung Ihrer App oder Ihres Spiels analysieren und sehen, wie sie mit dem Systemverhalten interagieren.
APA wurde in Zusammenarbeit mit dem Samsung Austin Research Center (SARC) und LunarG entwickelt und nutzt Perfetto für das System-Tracing. Die kommenden Funktionen für Frame-Profiling und ‑Debugging (mehr dazu demnächst) basieren auf der GFXReconstruct-Technologie von LunarG für die Erfassung und Wiedergabe von Grafiken.
Geräte mit Android 12 oder höher bieten die beste Leistung beim Erfassen von systemweiten Leistungs- und GPU-Zählern sowie Renderphasen.
Wir arbeiten außerdem mit unseren geschätzten Branchenpartnern im gesamten Android-Ökosystem zusammen, um mehr Daten zur Profilerstellung und Optimierung in APA einzubinden.
Android Performance Analyzer herunterladen
APA ist in zwei verschiedenen Formen verfügbar. Sie können diejenige herunterladen, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.
- Als schlanke, eigenständige Desktop-App.
- Außerdem ist es direkt in Android Studio als aktualisierter System Trace-Viewer integriert (verfügbar in Panda 4 Canary-Builds und höher).
Die eigenständige Desktop-Anwendung ist für die Verwendung ohne Android Studio-Projekt oder Gradle-Build vorgesehen und bietet umfassende Anpassungsmöglichkeiten für die Aufnahmekonfiguration, integrierte Vulkan-Ebenen für die Grafikanalyse, detaillierte Prüfung von GPU-Zählern und vieles mehr.
APA ist außerdem plattformübergreifend und funktioniert nativ unter Windows, MacOS und Linux.
Funktionen in diesem Release
Grundlegende Profilerstellungsfunktionen
Profildaten erfassen
Sie möchten nicht immer sofort beim Start der App oder des Spiels eine Aufnahme erstellen. Mit APA können Sie Traces von Ihrem Gerät beim Start oder manuell ausgelöst auswählen und erfassen. Über die Benutzeroberfläche können Sie auswählen, welche GPU-Zähler und anderen Daten in einem Trace erfasst werden sollen. Wenn Sie komplexere Anforderungen haben, können Sie eine eigene Perfetto-Konfiguration bereitstellen.
Detaillierte Systemanalyse
Mit APA können Sie das Verhalten des gesamten Systems in einer einzigen Ansicht analysieren. Sie können beispielsweise ganz einfach CPU-Kerne untersuchen – sowohl ihre Frequenzen als auch die darauf geplanten Aufgaben – oder Prozesse und ihre Thread-Aktivität prüfen.
Für grafikintensive Apps bietet APA GPU-Leistungszählerdaten für Hardware von Qualcomm, Arm, Imagination und Samsung. Du kannst sogar den Akku- und Stromverbrauch im Blick behalten, um zu sehen, wie sich dein Code auf den Stromverbrauch auswirkt.
SurfaceFlinger-Ereignisse bieten detaillierte Einblicke in die Rendering- und Display-Kompositionspipeline, von der ersten Codeerfassung bis zur endgültigen Anzeige. So lässt sich genau nachvollziehen, wo Frames Zeit verbringen. Und mit der neuen Screenshot-Funktion können Sie visuell durch die Aufzeichnung scrollen, um genau die Bereiche zu finden, auf die Sie sich konzentrieren möchten.
Sie können vorhandene Perfetto-Traces öffnen, die Zeitachse für genaue Details heranzoomen und Lineale verwenden, um die Dauer von Arbeit und Ereignissen zu messen. Mit APA können Sie auch interessante Ergebnisse mit Lesezeichen versehen und kommentieren. Außerdem können Sie wichtige Tracks oben auf dem Bildschirm anpinnen, damit Sie sich bei der Optimierung auf das Wesentliche konzentrieren können.
Workflow-Funktionen
Tab-Oberfläche und geteilte Fenster: Sie können mehrere Traces in nebeneinander liegenden Tabs öffnen oder einen einzelnen Trace in zwei Fenster aufteilen, um verschiedene Bereiche desselben Trace gleichzeitig zu vergleichen.
Projektbasierter Workflow: APA verwendet ein Projektmodell, mit dem Sie mehrere Traces in der Projektseitenleiste im Blick behalten können. Das ist besonders nützlich, um die Ergebnisse von A/B-Tests und Langzeittests zu erfassen und alle Ergebnisse für Vergleiche und schnellen Zugriff zusammenzuhalten.
Visuelle Navigation mithilfe von Screenshots: Mit dem APA können Sie während eines Traces Screenshots erstellen (ohne spürbare Leistungseinbußen), um Bereiche zu finden, in denen die Leistung beeinträchtigt wurde. Dazu scrollen Sie einfach durch die Zeitachse. Oder einfach nur, um sich zu orientieren.
Dauerhafte Anpassungen der Ansicht: Wenn Sie Tracks anpinnen oder ihre vertikale Größe ändern, werden diese Anpassungen gespeichert, sodass sie beim nächsten Öffnen des Trace erhalten bleiben.
Analysetools und neue Fähigkeiten für KI-Agenten
Vulkan-Debug-Trace-Markierungen für Renderdurchgänge: Wir unterstützen Vulkan-Debug-Anmerkungen für Renderdurchgänge. Damit können Sie die Namen von Renderdurchgängen, die Sie in Ihrer Codebasis festgelegt haben, direkt in den Tracks und Slices sehen, die im APA angezeigt werden.
So können Sie logische Verbindungen zwischen den Arbeitslasten im Profiler und ihrem Ursprung in Ihrer Codebasis herstellen.
SQL-Abfragen für benutzerdefinierte Analysen mithilfe von KI erstellen: APA unterstützt die Trace-Analyse über SQL-Abfragen und bietet einen neuen Perfetto-SQL-Skill für die Verwendung mit Ihren bevorzugten KI-Agenten. So lassen sich Abfragen einfacher erstellen, ohne dass Sie sich Perfetto-SQL-Schemas oder die SQL-Syntax merken müssen.
Gemini bitten, Traces für Sie zu analysieren: Wir haben außerdem eine weitere Perfetto-Analysefunktion hinzugefügt, mit der Sie allgemeine Fragen beantworten können, z. B. „Warum startet meine App so langsam?“. So können Sie bei der Analyse komplexer Traces Ausgangspunkte finden und mit Ihrem bevorzugten KI-Agenten die Antworten finden.
FPS und Frame-Dauer: Sie können die FPS und die Frame-Dauer in den Tracks auf einen Blick sehen und mit anderen Aktivitäten in Ihrem Trace korrelieren.
Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Stabilität
Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Robustheit: Das Rendern eines Trace ist jetzt in der Regel 6- bis 26-mal schneller als mit dem Android GPU Inspector. Außerdem ist der APA bei der Arbeit mit großen Traces deutlich stabiler.
Fallstudien
Wir haben mit unseren Early-Access-Partnern zusammengearbeitet, um detaillierte Fallstudien zu erstellen, die zeigen, wie APA verwendet werden kann, um die Leistung von Vulkan-Apps und ‑Spielen zu verbessern.
The Forge Interactive
The Forge hat mit dem Android Performance Analyzer festgestellt, dass Aufrufe von vkCmdBindDescriptorSets im Batchmodus ausgeführt werden müssen. Dadurch konnten die CPU-Einrichtungskosten um etwa 50 % gesenkt werden. Dadurch wurde die Wärmeentwicklung auf dem Gerät um das Zwei- bis Dreifache verlangsamt, was zu längeren Sitzungszeiten führte. Außerdem nutzten sie APA, um Möglichkeiten zu finden, das Rendern von Schriftarten und der Benutzeroberfläche auf die GPU zu verlagern und so die Skalierbarkeit zu verbessern.
Hier können Sie die vollständige Fallstudie von The Forge lesen.
Hinweis: In dieser Fallstudie wird gezeigt, wie Sie benutzerdefinierte SQL-Abfragen im Profiler verwenden, um einen Messwert für die Gesamtkosten des Renderings zu generieren.
NetMarble – Seven Deadly Sins: Origin
Netmarble hat Android Performance Analyzer verwendet, um das Spiel Seven Deadly Sins: Origin zu optimieren. Dabei lag der Fokus insbesondere auf der Verbesserung der Leistung durch Änderungen an der Präzision der Shader und der Untersuchung der Auswirkungen von Upscaling auf die Leistung des Renderers.
Dadurch konnten sie die GPU-Kosten für das Rendern einiger Szenen um bis zu 90 % senken.
Hier finden Sie die vollständige Fallstudie zu NetMarble.
Profilierung der Modellkomplexität in der Filament-Engine von Google
Google hat den Filament glTF Viewer, unsere physikalisch basierte Rendering-Engine, verbessert.
Wir haben uns den Viewer mit verschiedenen Szenen angesehen und gezeigt, wie Sie mit dem Android Performance Analyzer Szenen identifizieren, die für die GPU zu komplex sind, und wie Sie sie durch Verbesserung der Texturkomprimierung und Optimierung der Geometrie so reduzieren, dass sie die Ziel-Framerate von 60 fps erreichen. Auch der Arbeitsspeicherverbrauch wurde bei diesem Prozess reduziert.
Hier finden Sie unsere Untersuchung von Filament.
Probieren Sie die Betaversion des Android Performance Analyzer noch heute aus.
Der Android Performance Analyzer ist ab sofort verfügbar und kann ausprobiert werden:
- Eigenständiger Profiler: https://developer.android.com/android-performance-analyzer
- Android Studio Canary-Build (Panda 4 Canary-Builds und höher): https://developer.android.com/studio/preview
Es handelt sich um eine Beta-Software. Es kann also gelegentlich zu Fehlern kommen. Bitte melden Sie uns diese (Hilfemenü > Fehlerbericht senden).
Wir sind gespannt, wie ihr den neuen Android Performance Analyzer einsetzt und wie er euch dabei hilft, die Leistung und Zuverlässigkeit eurer Projekte zu verbessern.
Weitere Informationen zu dieser Ankündigung und allen Google I/O 2026-Updates finden Sie unter io.google.
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