חדש: Android Performance Analyzer – השלב הבא באבולוציה של פרופילים ב-Android

מה זה Android Performance Analyzer?

‫Android Performance Analyzer (APA) הוא כלי חדש ליצירת פרופילים ולניתוח ביצועים של Android עבור המערכת האקולוגית של Android לנייד. 

הכלי APA מיועד לכל מפתח שיוצר אפליקציות ל-Android וצריך לשפר את הביצועים של האפליקציה או המשחק שלו. המדריך הזה מועיל לכל המהנדסים שמתעניינים בביצועים, במיוחד לאלה שמשתמשים ב-Vulkan במנועי המשחקים שלהם ורוצים להפיק את הביצועים הכי טובים מהקוד שלהם.

הכלי APA נועד לעזור לכם לבצע אופטימיזציה של אפליקציות ומשחקים לכל מכשירי Android המודרניים, ולפשט את תהליכי העבודה הנפוצים ביותר שלכם. הוא כולל ממשק פשוט שכל אחד בצוות יכול ללמוד במהירות ולהשתמש בו כדי להיות פרודוקטיבי. 

החל מהיום, בגרסת בטא פתוחה זמין כלי חדש של APA – System Profiler. בעזרת הכלי הזה תוכלו לנתח את השימוש במעבד (CPU), במעבד הגרפי (GPU), בזיכרון ובחשמל של האפליקציה או המשחק שלכם, ולראות איך הם פועלים באינטראקציה עם התנהגות המערכת.

‫APA פותח בשיתוף עם Samsung Austin Research Center (מרכז המחקר של סמסונג באוסטין, SARC) ו-LunarG, והוא מסתמך על Perfetto למעקב אחר המערכת. התכונות הקרובות שלו ליצירת פרופילים של פריימים ולניפוי באגים (כדאי לעקוב אחרי העדכונים!) מבוססות על טכנולוגיית GFXReconstruct של LunarG לצילום גרפיקה והפעלה חוזרת שלה.

במכשירים עם Android בגרסה 12 ואילך, תוכלו ליהנות מהחוויה הטובה ביותר של צילום ביצועים ומוני GPU בכל המערכת ושלבי רינדור.

בנוסף, אנחנו עובדים עם שותפים מוערכים בתעשייה בסביבה העסקית של Android כדי להוסיף ל-APA נתונים נוספים שקשורים ליצירת פרופילים ולאופטימיזציה. 

איך משיגים את Android Performance Analyzer

ה-APA מגיע בשני פורמטים שונים, ואפשר להוריד את זה שמתאים לצרכים שלכם

• כאפליקציה קלה ונפרדת למחשב.
• הוא גם משולב ישירות ב-Android Studio ככלי מעודכן לצפייה במעקב מערכת (זמין בגרסאות Canary של Panda 4 ואילך).

אפליקציית שולחן העבודה העצמאית מיועדת לשימוש ללא פרויקט Android Studio או גרסת build של Gradle, ומספקת התאמה אישית מעמיקה של הגדרות ההקלטה, שכבות Vulkan מובנות לניתוח גרפי, בדיקה מעמיקה של מוני GPU ועוד.

‫APA היא גם חוצת פלטפורמות: היא פועלת באופן מקורי ב-Windows,‏ MacOS ו-Linux.

תכונות בגרסה הזו

פונקציונליות בסיסית של יצירת פרופילים

איסוף נתוני הפרופיל

לא תמיד רוצים לצלם תמונה מיד כשמפעילים אפליקציה או משחק. התכונה APA מאפשרת לכם לבחור ולתעד עקבות מהמכשיר בזמן ההפעלה או כשמפעילים אותה באופן ידני. ממשק המשתמש מאפשר לכם לבחור אילו מוני GPU ונתונים אחרים יתועדו ב-trace. אם יש לכם צרכים מורכבים יותר, אתם יכולים לספק הגדרה מותאמת אישית של Perfetto משלכם.

ניתוח מערכת מפורט

בעזרת APA, אפשר לנתח את התנהגות המערכת כולה בתצוגה אחת. לדוגמה, אפשר לבדוק בקלות את ליבות המעבד – את התדרים שלהן ואת העבודה שמתוזמנת בהן, או לבדוק תהליכים ואת פעילות השרשור שלהם.

באפליקציות עם גרפיקה עשירה, APA מספקת נתונים של מונה ביצועים של GPU במגוון חומרה של Qualcomm,‏ Arm,‏ Imagination ו-Samsung. אפשר אפילו לעקוב אחרי צריכת הסוללה והחשמל כדי לראות את ההשפעה של הקוד על צריכת החשמל.

כדי להבין בדיוק איפה הפריימים מבזבזים זמן, אירועי SurfaceFlinger מספקים תובנות מעמיקות לגבי צינור העיבוד וההרכבה של התצוגה, מרגע קבלת הקוד הראשוני ועד לתצוגה הסופית. בנוסף, התכונה החדשה של צילומי מסך מאפשרת לכם להעביר את הסרטון קדימה ואחורה כדי למצוא בקלות את האזורים המדויקים שבהם אתם רוצים להתמקד.

אתם יכולים לפתוח קבצים קיימים של מעקב ב-Perfetto, להשתמש בהגדלה כדי לראות פרטים מדויקים בציר הזמן ולהשתמש בסרגלים כדי למדוד את משך העבודה והאירועים. ב-APA אפשר גם להוסיף סימנייה לממצאים מעניינים ולהוסיף להם הערות. בנוסף, אפשר להצמיד מסלולים חשובים לחלק העליון של המסך כדי להתמקד בדיוק במקום שצריך במהלך האופטימיזציה.

תכונות של תהליכי עבודה

ממשק עם כרטיסיות וחלונות מפוצלים: אפשר לפתוח כמה עקבות בכרטיסיות זו לצד זו או לפצל עקבה אחת לשני חלונות כדי להשוות בין אזורים שונים של אותה עקבה בו-זמנית.

תהליך עבודה מבוסס-פרויקט: ב-APA נעשה שימוש במודל פרויקט שמאפשר לעקוב אחרי כמה עקבות מסרגל הצד של הפרויקט. זה שימושי במיוחד לאיסוף התוצאות של בדיקות A/B ובדיקות ארוכות טווח, ולשמירת כל התוצאות במקום אחד כדי שיהיה קל להשוות ביניהן ולגשת אליהן במהירות.

ניווט חזותי באמצעות צילומי מסך: APA מאפשרת לכם לצלם צילומי מסך במהלך מעקב (בלי להשפיע באופן משמעותי על הביצועים) כדי להתמקד באזורים שבהם ראיתם משהו שמשפיע על הביצועים על ידי גלילה בציר הזמן. או אפילו רק כדי להתמצא.

התאמות אישיות של התצוגה שנשמרות: כשמצמידים טראקים או משנים את הגודל שלהם לאורך, אנחנו שומרים את ההתאמות האישיות האלה כך שהן יישארו גם בפעם הבאה שתפתחו את ה-trace.

כלי ניתוח וכישורים חדשים לסוכני AI

סמני מעקב לניפוי באגים של Vulkan למעברי רינדור: אנחנו תומכים בהערות לניפוי באגים של Vulkan למעברי רינדור – שמאפשרות לכם לראות את השמות של מעברי הרינדור שהגדרתם מבסיס הקוד ישירות בטראקים ובפרוסות שמוצגים ב-APA.

המידע הזה עוזר לכם מאוד ליצור קשרים לוגיים בין עומסי העבודה שמוצגים בכלי ליצירת פרופילים לבין המקום שממנו הם מגיעים ב-codebase.

שימוש ב-AI כדי ליצור שאילתות SQL לניתוח בהתאמה אישית: APA תומך בניתוח עקבות באמצעות שאילתות SQL, וכולל מיומנות חדשה של Perfetto SQL שאפשר להשתמש בה עם סוכני ה-AI המועדפים עליכם. כך קל יותר ליצור שאילתות בלי לזכור את סכימות ה-SQL של Perfetto או את תחביר ה-SQL.

מבקשים מ-Gemini לנתח את הנתונים: הוספנו גם עוד יכולת ניתוח של Perfetto כדי לענות על שאלות כלליות – כמו 'למה ההפעלה של האפליקציה שלי איטית?' – כדי לעזור לכם למצוא נקודות התחלה כשמנתחים נתונים מורכבים, באמצעות סוכן ה-AI המועדף עליכם כדי לאתר את התשובות.

FPS ומשך הזמן של הפריים : אפשר לבדוק את ה-FPS ואת משך הזמן של הפריים במבט חטוף בטראקים כדי לקשר אותם לפעילות אחרת שמתרחשת בעקבות. 

שיפורים במהירות ובחוסן

שיפורים במהירות ובחוסן: עיבוד של נתוני מעקב מהיר פי 6 עד פי 26 בהשוואה ל-Android GPU Inspector, והכלי APA יציב משמעותית יותר כשעובדים עם נתוני מעקב גדולים.

מקרים לדוגמה

שיתפנו פעולה עם השותפים שלנו בגישה המוקדמת כדי ליצור מחקרי מקרה מפורטים שמציגים איך אפשר להשתמש ב-APA כדי לשפר את הביצועים של אפליקציות ומשחקים של Vulkan.

The Forge Interactive

‫The Forge השתמשו ב-Android Performance Analyzer כדי לזהות את הצורך באגירת קריאות ל-vkCmdBindDescriptorSets, וכך הפחיתו את עלויות ההגדרה של ה-CPU בכ-50%. כתוצאה מכך, קצב ייצור החום במכשיר שלהם הואט פי 2-3, והם יכלו להשתמש במכשיר למשך זמן ארוך יותר. הם גם השתמשו ב-APA כדי לזהות הזדמנויות להעביר את העבודה של עיבוד הגופן וממשק המשתמש אל ה-GPU, וכך לשפר את יכולת ההתאמה.

כאן אפשר לקרוא את המקרה לדוגמה המלא של The Forge.

הערה: במקרה לדוגמה הזה נראה איך להשתמש בשאילתות SQL בהתאמה אישית בכלי ליצירת פרופיל כדי ליצור מדד של עלות כוללת של עיבוד.

NetMarble – Seven Deadly Sins: Origin

חברת Netmarble השתמשה ב-Android Performance Analyzer כדי לכוונן את המשחק Seven Deadly Sins: Origin, תוך התמקדות בשיפור הביצועים באמצעות שינויים ברמת הדיוק של ההצללות (shaders) ובבדיקת ההשפעה של הגדלת הרזולוציה על הביצועים של רכיב העיבוד (renderer).

השימוש בטכנולוגיה הזו אפשר להם להפחית את עלות ה-GPU של עיבוד סצנות מסוימות בעד 90%. 

כאן אפשר לקרוא את המקרה לדוגמה המלא של NetMarble.

יצירת פרופיל של מורכבות המודל במנוע Filament של Google

‫Google משפרת את Filament glTF Viewer, מנוע הרינדור הפיזיקלי שלנו.

הקדשנו זמן לניתוח הצופה באמצעות מגוון סצנות, והראינו איך להשתמש ב-Android Performance Analyzer כדי לזהות סצנות מורכבות מדי בשביל ה-GPU, ואיך לקצץ אותן כדי להגיע ל-60FPS, על ידי שיפור הדחיסה של הטקסטורה ואופטימיזציה של הגיאומטריה. במהלך התהליך הזה גם צריכת הזיכרון קטנה.

כאן אפשר לקרוא על המחקר שלנו בנושא Filament.

כדאי לנסות את גרסת הבטא של Android Performance Analyzer כבר היום!

אתם יכולים לנסות את Android Performance Analyzer ולהשתמש בו כבר היום:

• כלי פרופיל עצמאי: https://developer.android.com/android-performance-analyzer
• גרסת Canary של Android Studio (גרסאות Canary‏ Panda 4 ואילך): https://developer.android.com/studio/preview

זו תוכנת בטא, כלומר יכול להיות שתיתקלו מדי פעם בבאג. אם תיתקלו בבאג, נשמח אם תדווחו לנו עליו (תפריט העזרה > שליחת דוח על באג).

אנחנו נשמח לראות איך תשתמשו ב-Android Performance Analyzer החדש, ואיך הוא יעזור לכם לשפר את הביצועים והאמינות של הפרויקט.

אפשר לקרוא את ההודעה הזו ואת כל העדכונים מ-Google I/O 2026 בכתובת io.google.