पेश है Android Performance Analyzer - Android के लिए प्रोफ़ाइलिंग का अगला चरण
पढ़ने में लगने वाला समय: 5 मिनट
Android Performance Analyzer क्या है?
Android Performance Analyzer (APA), Android का नया प्रोफ़ाइलर और परफ़ॉर्मेंस का विश्लेषण करने वाला टूल है. इसे Android मोबाइल नेटवर्क के लिए बनाया गया है.
एपीए, Android के लिए ऐप्लिकेशन या गेम बनाने वाले डेवलपर के लिए प्रोफ़ाइलिंग टूल है. इसकी मदद से, ऐप्लिकेशन या गेम को बेहतर और तेज़ी से चलाया जा सकता है. यह उन सभी इंजीनियर के लिए मददगार है जो परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने पर ध्यान देते हैं. खास तौर पर, उन इंजीनियर के लिए जो अपने गेम इंजन में Vulkan का इस्तेमाल करते हैं और अपने कोड से बेहतर परफ़ॉर्मेंस पाना चाहते हैं.
एपीए का मकसद, सभी मॉडर्न Android डिवाइसों के लिए ऐप्लिकेशन और गेम को ऑप्टिमाइज़ करने में आपकी मदद करना है. साथ ही, आपके सबसे सामान्य वर्कफ़्लो को आसान बनाना है. इसके लिए, यह एक आसान इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है जिसे आपकी टीम का कोई भी व्यक्ति तुरंत सीख सकता है और प्रॉडक्टिव बन सकता है.
APA का नया सिस्टम प्रोफ़ाइलर, आज से सबके लिए उपलब्ध बीटा वर्शन में उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन या गेम के सीपीयू, जीपीयू, मेमोरी, और बैटरी के इस्तेमाल का विश्लेषण किया जा सकता है. साथ ही, यह देखा जा सकता है कि वह सिस्टम के व्यवहार के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है.
एपीए को Samsung Austin Research Center (SARC) और LunarG के साथ मिलकर बनाया गया है. यह सिस्टम ट्रेस करने की प्रक्रिया के लिए, Perfetto पर निर्भर करता है. साथ ही, इसकी आने वाली फ़्रेम प्रोफ़ाइलिंग/डीबग करने की सुविधाएं, LunarG की GFXReconstruct टेक्नोलॉजी से काम करती हैं. इससे ग्राफ़िक्स को कैप्चर और रीप्ले किया जाता है. ये सुविधाएं जल्द ही उपलब्ध होंगी!
Android 12 और इसके बाद के वर्शन वाले डिवाइसों पर, सिस्टम की परफ़ॉर्मेंस, जीपीयू काउंटर, और रेंडर स्टेज को कैप्चर करने का सबसे अच्छा अनुभव मिलेगा.
हम Android ईकोसिस्टम में अपने इंडस्ट्री पार्टनर के साथ मिलकर काम कर रहे हैं, ताकि एपीए में प्रोफ़ाइलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन से जुड़ा ज़्यादा डेटा शामिल किया जा सके.
Android Performance Analyzer को इस्तेमाल करने का तरीका
एपीए दो अलग-अलग फ़ॉर्मैट में उपलब्ध है. अपनी ज़रूरत के हिसाब से, इनमें से कोई भी फ़ॉर्मैट डाउनलोड किया जा सकता है
- हल्के-फुल्के और अलग से मौजूद डेस्कटॉप ऐप्लिकेशन के तौर पर.
- साथ ही, इसे सिस्टम ट्रेस करने वाले अपडेट किए गए व्यूअर के तौर पर, सीधे Android Studio में इंटिग्रेट किया गया है. यह Panda 4 Canary बिल्ड और इसके बाद के वर्शन में उपलब्ध है.
स्टैंडअलोन डेस्कटॉप ऐप्लिकेशन को Android Studio प्रोजेक्ट या Gradle बिल्ड के बिना इस्तेमाल किया जा सकता है. इसमें रिकॉर्डिंग कॉन्फ़िगरेशन को अपनी पसंद के मुताबिक बनाने, ग्राफ़िक्स के विश्लेषण के लिए पहले से मौजूद Vulkan लेयर, जीपीयू काउंटर की बारीकी से जांच करने जैसी कई सुविधाएं मिलती हैं.
एपीए एक क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म है: यह Windows, MacOS, और Linux पर नेटिव तौर पर काम करता है.
इस रिलीज़ में मौजूद सुविधाएं
प्रोफ़ाइल बनाने की बुनियादी सुविधा
आपकी प्रोफ़ाइल का डेटा कैप्चर करना
ऐसा हो सकता है कि आपको ऐप्लिकेशन या गेम लॉन्च होने के तुरंत बाद, कैप्चर न करना हो. एपीए की मदद से, लॉन्च के समय या मैन्युअल तरीके से ट्रिगर किए जाने पर, अपने डिवाइस से ट्रेस चुने और कैप्चर किए जा सकते हैं. यूज़र इंटरफ़ेस की मदद से, यह चुना जा सकता है कि ट्रेस में कौनसे जीपीयू काउंटर और अन्य डेटा कैप्चर किया जाए. अगर आपकी ज़रूरतें ज़्यादा जटिल हैं, तो आपके पास अपनी पसंद के मुताबिक Perfetto कॉन्फ़िगरेशन देने का विकल्प होता है.
सिस्टम का बारीकी से विश्लेषण
एपीए की मदद से, पूरे सिस्टम के व्यवहार का विश्लेषण एक ही व्यू में किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, सीपीयू कोर की फ़्रीक्वेंसी और उन पर शेड्यूल किए गए काम की आसानी से जांच की जा सकती है. इसके अलावा, प्रोसेस और उनकी थ्रेड गतिविधि की जांच भी की जा सकती है.
ज़्यादा ग्राफ़िक्स वाले ऐप्लिकेशन के लिए, एपीए Qualcomm, Arm, Imagination, और Samsung के हार्डवेयर पर जीपीयू की परफ़ॉर्मेंस का काउंटर डेटा उपलब्ध कराता है. बैटरी और बिजली की खपत को भी ट्रैक किया जा सकता है, ताकि यह देखा जा सके कि आपके कोड का बिजली की खपत पर क्या असर पड़ता है.
फ़्रेम कहां समय बिता रहे हैं, यह सटीक तौर पर समझने के लिए, SurfaceFlinger इवेंट, रेंडरिंग और डिसप्ले कंपोज़िशन पाइपलाइन के बारे में ज़्यादा जानकारी देते हैं. इसमें शुरुआती कोड हासिल करने से लेकर फ़ाइनल डिसप्ले तक की जानकारी शामिल होती है. साथ ही, स्क्रीनशॉट की नई सुविधा की मदद से, विज़ुअल को स्क्रब करके उन जगहों को आसानी से ढूंढा जा सकता है जिन पर आपको ध्यान देना है.
आपके पास मौजूदा Perfetto ट्रेस खोलने, सटीक जानकारी के लिए टाइमलाइन को ज़ूम करने, और काम और इवेंट की अवधि को मापने के लिए रूलर का इस्तेमाल करने का विकल्प होता है. एपीए की मदद से, दिलचस्प नतीजों को बुकमार्क किया जा सकता है और उन पर एनोटेट किया जा सकता है. साथ ही, ज़रूरी ट्रैक को अपनी स्क्रीन पर सबसे ऊपर पिन किया जा सकता है, ताकि ऑप्टिमाइज़ करते समय आपका ध्यान सही जगह पर रहे.
वर्कफ़्लो की सुविधाएं
टैब वाला इंटरफ़ेस और स्प्लिट विंडो: आपके पास अगल-बगल के टैब में कई ट्रेस खोलने का विकल्प होता है. इसके अलावा, एक ही ट्रेस को दो विंडो में स्प्लिट करके, उसके अलग-अलग हिस्सों की तुलना एक साथ की जा सकती है.
प्रोजेक्ट पर आधारित वर्कफ़्लो: APA, प्रोजेक्ट मॉडल का इस्तेमाल करता है. इससे प्रोजेक्ट के साइडबार से कई ट्रेस ट्रैक किए जा सकते हैं. यह सुविधा, खास तौर पर A/B टेस्टिंग और लंबे समय तक चलने वाले टेस्ट के नतीजे इकट्ठा करने के लिए काम की है. साथ ही, इससे सभी नतीजों को एक साथ रखा जा सकता है, ताकि उनकी तुलना की जा सके और उन्हें तुरंत ऐक्सेस किया जा सके.
स्क्रीनशॉट का इस्तेमाल करके विज़ुअल तौर पर नेविगेट करना: एपीए, ट्रेस के दौरान स्क्रीनशॉट कैप्चर करने की सुविधा देता है. इससे परफ़ॉर्मेंस पर कोई असर नहीं पड़ता. इससे उन जगहों पर फ़ोकस किया जा सकता है जहां आपको टाइमलाइन को स्क्रब करके, परफ़ॉर्मेंस पर असर डालने वाली कोई चीज़ दिखी हो. या फिर, अपनी जगह की जानकारी पाने के लिए.
व्यू को पसंद के मुताबिक बनाने की सुविधा: ट्रैक को पिन करने या उनका साइज़ वर्टिकल तौर पर बदलने पर, हम उन बदलावों को सेव कर लेते हैं. इससे अगली बार ट्रेस खोलने पर, आपको वे बदलाव दिखते हैं.
एआई एजेंट के लिए विश्लेषण टूल और नई स्किल
रेंडर पास के लिए Vulkan डीबग ट्रेस मार्कर: हम रेंडर पास के लिए Vulkan डीबग एनोटेशन की सुविधा देते हैं. इससे आपको अपने कोड बेस से सेट किए गए रेंडर पास के नाम, सीधे APA में दिखाए गए ट्रैक और स्लाइस में दिखते हैं.
इससे आपको प्रोफ़ाइलर में दिखने वाले वर्कलोड और आपके कोड बेस में उनके सोर्स के बीच लॉजिकल कनेक्शन बनाने में काफ़ी मदद मिलती है.
कस्टम विश्लेषण के लिए, एआई की मदद से एसक्यूएल क्वेरी बनाना: एपीए, एसक्यूएल क्वेरी की मदद से ट्रेस का विश्लेषण करता है. साथ ही, इसमें Perfetto SQL की नई सुविधा शामिल है, ताकि आप अपने पसंदीदा एआई एजेंट के साथ इसका इस्तेमाल कर सकें. इससे Perfetto SQL स्कीमा या SQL सिंटैक्स को याद रखे बिना, क्वेरी बनाना आसान हो जाता है.
Gemini से ट्रेस का विश्लेषण करने के लिए कहें: हमने Perfetto Analysis की एक और स्किल जोड़ी है. इससे आपको मुश्किल सवालों के जवाब पाने में मदद मिलेगी. जैसे, “मेरा ऐप्लिकेशन धीरे-धीरे क्यों चालू हो रहा है?” - इससे आपको मुश्किल ट्रेस का विश्लेषण करते समय, शुरुआती पॉइंट ढूंढने में मदद मिलती है. इसके लिए, अपने पसंदीदा एआई एजेंट का इस्तेमाल करके सटीक जवाब पाएं.
एफ़पीएस और फ़्रेम की अवधि: ट्रैक में एफ़पीएस और फ़्रेम की अवधि को एक नज़र में देखा जा सकता है, ताकि इसे ट्रेस में हो रही अन्य गतिविधि से जोड़ा जा सके.
स्पीड और मज़बूती में सुधार
स्पीड और परफ़ॉर्मेंस में सुधार: अब ट्रेस को रेंडर करने की प्रोसेस, Android GPU Inspector की तुलना में आम तौर पर 6 से 26 गुना तेज़ हो गई है. साथ ही, बड़े ट्रेस के साथ काम करते समय, एपीए की परफ़ॉर्मेंस काफ़ी बेहतर हो गई है.
केस स्टडी
हमने सार्वजनिक तौर पर उपलब्ध होने से पहले इस्तेमाल करने की सुविधा देने वाले अपने पार्टनर के साथ मिलकर, केस स्टडी तैयार की हैं. इनमें बताया गया है कि Vulkan ऐप्लिकेशन और गेम की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए, एपीए का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.
The Forge Interactive
The Forge ने Android Performance Analyzer का इस्तेमाल करके, vkCmdBindDescriptorSets को बैच कॉल करने की ज़रूरत का पता लगाया. इससे सीपीयू सेटअप की लागत में करीब 50% की कमी आई. इससे डिवाइस के गर्म होने की रफ़्तार दो से तीन गुना कम हो गई. साथ ही, सेशन का समय भी बढ़ गया. उन्होंने एपीए का इस्तेमाल करके, फ़ॉन्ट और यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) रेंडरिंग के काम को जीपीयू पर ट्रांसफ़र करने के अवसरों की पहचान की. इससे, ऐप्लिकेशन को बढ़ाए जा सकने की योग्यता में सुधार हुआ.
The Forge की पूरी केस स्टडी यहां पढ़ी जा सकती है.
ध्यान दें: इस केस स्टडी में, प्रोफ़ाइलर में कस्टम SQL क्वेरी का इस्तेमाल करके, रेंडरिंग की कुल लागत की मेट्रिक जनरेट करने का तरीका बताया गया है.
NetMarble – Seven Deadly Sins: Origin
Netmarble ने अपने गेम Seven Deadly Sins: Origin को बेहतर बनाने के लिए, Android Performance Analyzer का इस्तेमाल किया. इस दौरान, उन्होंने खास तौर पर शेडर की सटीक जानकारी में बदलाव करके परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने पर ध्यान दिया. साथ ही, रेंडरर की परफ़ॉर्मेंस पर अपस्केलिंग के असर को भी एक्सप्लोर किया.
इससे उन्हें कुछ सीन रेंडर करने के लिए, जीपीयू की लागत को 90% तक कम करने में मदद मिली.
NetMarble की पूरी केस स्टडी यहां पढ़ें.
Google के फ़िलामेंट इंजन में प्रोफ़ाइलिंग मॉडल की जटिलता
Google, Filament glTF Viewer को बेहतर बना रहा है. यह हमारा फ़िज़िकल-बेस्ड रेंडरिंग इंजन है.
हमने व्यूअर को अलग-अलग सीन के साथ आज़माने में कुछ समय बिताया. साथ ही, यह दिखाया कि Android Performance Analyzer का इस्तेमाल करके, उन सीन की पहचान कैसे की जा सकती है जो जीपीयू के लिए बहुत जटिल हैं. इसके अलावा, हमने यह भी दिखाया कि टेक्सचर कंप्रेशन को बेहतर बनाकर और ज्यामिति को ऑप्टिमाइज़ करके, 60 एफ़पीएस के टारगेट को हासिल करने के लिए, उन सीन को कैसे छोटा किया जा सकता है. इस प्रोसेस से, मेमोरी का इस्तेमाल भी कम हुआ.
फ़िलामेंट के बारे में हमारी रिसर्च यहां पढ़ी जा सकती है.
Android Performance Analyzer के बीटा वर्शन को आज ही आज़माएं!
Android Performance Analyzer को आज ही आज़माया और इस्तेमाल किया जा सकता है:
- स्टैंडअलोन प्रोफ़ाइलर: https://developer.android.com/android-performance-analyzer
- Android Studio Canary Build (Panda 4 canary builds और इसके बाद के वर्शन): https://developer.android.com/studio/preview
यह बीटा सॉफ़्टवेयर है. इसका मतलब है कि आपको कभी-कभी कोई गड़बड़ी दिख सकती है. अगर आपको कोई गड़बड़ी मिलती है, तो कृपया हमें इसकी शिकायत करें (सहायता मेन्यू > गड़बड़ी की रिपोर्ट सबमिट करें).
हमें यह देखने का बेसब्री से इंतज़ार है कि Android Performance Analyzer का इस्तेमाल कैसे किया जाता है. साथ ही, यह आपके प्रोजेक्ट की परफ़ॉर्मेंस और विश्वसनीयता को बेहतर बनाने में कैसे मदद करेगा.
इस एलान और Google I/O 2026 के सभी अपडेट के बारे में जानने के लिए, io.google पर जाएं.
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Amy Zeppenfeld, Vinny DaSilva • तीन मिनट में पढ़ा जा सकता है -
प्रॉडक्ट से जुड़ी खबरेंइंटेलिजेंस के इस दौर में, उपयोगकर्ता अब सिर्फ़ ऐप्लिकेशन पर टैप नहीं करते. वे अपने बड़े लक्ष्यों को पूरा करने के लिए, Gemini जैसे एआई एजेंट से कई चरणों वाले वर्कफ़्लो पूरे करने की उम्मीद करते हैं. कभी-कभी, वे अपने डिवाइसों पर मौजूद कई ऐप्लिकेशन के ज़रिए ऐसा करते हैं.
Jingyu Shi • पढ़ने में लगने वाला समय: 4 मिनट -
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Matthew McCullough • पढ़ने में लगने वाला समय: 4 मिनट
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