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पेश है Android Performance Analyzer - Android के लिए प्रोफ़ाइलिंग का अगला चरण

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मयंक जैन की प्रोफ़ाइल देखें साइमन कुक की प्रोफ़ाइल देखें
Mayank Jain और Simon Cooke

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 परफ़ॉर्मेंस पर ध्यान देने वाले सभी इंजीनियर के लिए मददगार है. खास तौर पर, उन इंजीनियर के लिए जो अपने गेम इंजन में Vulkan का इस्तेमाल करते हैं और अपने कोड से ज़्यादा से ज़्यादा 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, इसका मकसद 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. 

सबके लिए उपलब्ध बीटा वर्शन में, APA का नया सिस्टम प्रोफ़ाइलर आज से 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 साथ कैसे इंटरैक्ट करता है.

APA 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, आने वाले समय में इसमें फ़्रेम प्रोफ़ाइलिंग/डीबग करने की सुविधाएं भी जोड़ी जाएंगी. ये सुविधाएं, LunarG की GFXReconstruct टेक्नोलॉजी की मदद से काम करेंगी. इस टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल, ग्राफ़िक्स कैप्चर करने और उन्हें फिर से चलाने के लिए किया जाता है. इस बारे में ज़्यादा जानने के लिए, हमारे साथ बने रहें!

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, इंडस्ट्री के अपने सम्मानित पार्टनर के साथ मिलकर काम कर रहे हैं, ताकि एपीए में प्रोफ़ाइलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन से जुड़ा ज़्यादा डेटा शामिल किया जा सके. 

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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

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, क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म भी 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 जांच आसानी से 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.

SurfaceFlinger इवेंट, रेंडरिंग और डिसप्ले कंपोज़िशन पाइपलाइन के बारे में पूरी जानकारी देते हैं. इससे यह समझने में मदद मिलती है कि फ़्रेम को रेंडर होने में कहां समय लग रहा है. 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.

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प्रोजेक्ट पर आधारित वर्कफ़्लो: एपीए, 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 लॉन्गिट्यूडनल 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.

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स्क्रीनशॉट का इस्तेमाल करके विज़ुअल तौर पर नेविगेट करना: एपीए की मदद से, ट्रेस के दौरान स्क्रीनशॉट कैप्चर किए जा सकते हैं. इससे परफ़ॉर्मेंस पर कोई असर नहीं पड़ता. इससे उन हिस्सों 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.

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पसंद के मुताबिक व्यू को सेव रखना: जब ट्रैक को पिन किया जाता है या उसका साइज़ वर्टिकल तौर पर बदला जाता है, तो हम उन बदलावों को सेव कर लेते हैं. इससे अगली बार ट्रेस खोलने पर, वे बदलाव सेव रहते 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 उनकी शुरुआत की जगह के बीच लॉजिकल कनेक्शन बनाने में काफ़ी मदद मिलती है.

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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.

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Gemini से ट्रेस का विश्लेषण करने के लिए कहें: हमने Perfetto की मदद से विश्लेषण करने की एक और सुविधा 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.

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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. 

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स्पीड और मज़बूती में सुधार

स्पीड और मज़बूती में सुधार: अब ट्रेस को रेंडर करने की प्रोसेस, Android GPU Inspector की तुलना में 6 से 26 गुना तेज़ हो गई है. साथ ही, बड़े ट्रेस के साथ काम करते समय, एपीए ज़्यादा बेहतर तरीके से काम करता 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, गेम खेलने 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.

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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.

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Google के फ़िलामेंट इंजन में प्रोफ़ाइलिंग मॉडल की जटिलता

Google, Filament glTF Viewer को बेहतर बना रहा है. यह हमारा फ़िज़िकली-बेस्ड रेंडरिंग इंजन है.

हमने व्यूअर को अलग-अलग सीन के साथ एक्सप्लोर किया. साथ ही, यह दिखाया कि Android Performance Analyzer का इस्तेमाल करके, ऐसे 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, उन्हें कैसे कम किया जा सकता है. इस प्रोसेस से, मेमोरी का इस्तेमाल भी कम हुआ.

फ़िलामेंट के बारे में हमारी रिसर्च यहां पढ़ी जा सकती है.

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Android Performance Analyzer के बीटा वर्शन को आज ही आज़माएं!

Android Performance Analyzer को आज ही आज़माया और इस्तेमाल किया जा सकता है:

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, इससे आपके प्रोजेक्ट की परफ़ॉर्मेंस और विश्वसनीयता को बेहतर बनाने में कैसे मदद मिलेगी.

इस एलान और Google I/O 2026 के सभी अपडेट के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, io.google पर जाएं.

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