Android Performance Analyzer क्या है?

Android Performance Analyzer (APA), Android का नया प्रोफ़ाइलर और परफ़ॉर्मेंस विश्लेषण टूल है. यह Android मोबाइल नेटवर्क के लिए बनाया गया है. 

एपीए को Android के लिए ऐप्लिकेशन बनाने वाले किसी भी डेवलपर के लिए, प्रोफ़ाइलिंग टूल के तौर पर बनाया गया है. इससे डेवलपर को अपने ऐप्लिकेशन या गेम को बेहतर और तेज़ी से चलाने में मदद मिलती है. यह उन सभी इंजीनियर के लिए मददगार है जो परफ़ॉर्मेंस को ध्यान में रखते हुए काम करते हैं. 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.

APA का मकसद, सभी नए Android डिवाइसों के लिए ऐप्लिकेशन और गेम को ऑप्टिमाइज़ करने में आपकी मदद करना है. साथ ही, यह आपके सबसे सामान्य वर्कफ़्लो को आसान बनाता है. इसका इंटरफ़ेस इतना आसान है कि आपकी टीम का कोई भी सदस्य इसे तुरंत सीख सकता है और इसका इस्तेमाल कर सकता है. 

APA का नया System Profiler, आज ओपन बीटा में उपलब्ध है. इसका इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन या गेम के सीपीयू, जीपीयू, मेमोरी, और पावर के इस्तेमाल का विश्लेषण किया जा सकता है. साथ ही, यह देखा जा सकता है कि यह सिस्टम के व्यवहार के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है.

APA को Samsung Austin Research Center (SARC) और LunarG के साथ मिलकर बनाया गया है. सिस्टम ट्रेसिंग के लिए, APA Perfetto पर निर्भर करता है. साथ ही, इसकी आने वाली फ़्रेम प्रोफ़ाइलिंग/डीबगिंग सुविधाओं (अपडेट के लिए बने रहें!) को LunarG की GFXReconstruct टेक्नोलॉजी से बनाया गया है. इस टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल, ग्राफ़िक कैप्चर करने और उसे फिर से चलाने के लिए किया जाता है.

Android 12 या इसके बाद के वर्शन पर काम करने वाले डिवाइसों पर, सिस्टम की परफ़ॉर्मेंस, जीपीयू काउंटर, और रेंडर स्टेज को कैप्चर करने का सबसे अच्छा अनुभव मिलेगा.

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

Android Performance Analyzer पाने का तरीका

एपीए दो अलग-अलग फ़ॉर्म में उपलब्ध है. अपनी ज़रूरत के हिसाब से कोई भी फ़ॉर्म डाउनलोड किया जा सकता है

• लाइटवेट स्टैंडअलोन डेस्कटॉप ऐप्लिकेशन के तौर पर.
• इसे Android Studio में भी सीधे तौर पर इंटिग्रेट किया गया है. यह अपडेट किया गया सिस्टम ट्रेस व्यूअर है. यह Panda 4 के कैनरी बिल्ड और इसके बाद वाले वर्शन में उपलब्ध है.

स्टैंडअलोन डेस्कटॉप ऐप्लिकेशन को Android Studio प्रोजेक्ट या Gradle बिल्ड के बिना इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, यह रिकॉर्डिंग कॉन्फ़िगरेशन को बेहतर तरीके से पसंद के मुताबिक बनाने की सुविधा देता है. इसमें ग्राफ़िक्स के विश्लेषण के लिए, पहले से मौजूद Vulkan लेयर, जीपीयू काउंटर की बारीकी से जांच करने की सुविधा, और बहुत कुछ शामिल है.

APA, क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म भी है. यह Windows, MacOS, और Linux पर नेटिव तौर पर काम करता है.

इस रिलीज़ में उपलब्ध सुविधाएं

प्रोफ़ाइल बनाने की बुनियादी सुविधा

आपकी प्रोफ़ाइल का डेटा इकट्ठा करना

ऐसा हो सकता है कि आपको ऐप्लिकेशन या गेम लॉन्च होने के तुरंत बाद कैप्चर न करना हो. एपीए की मदद से, यह चुना जा सकता है कि डिवाइस के लॉन्च होने पर या मैन्युअल तरीके से ट्रिगर होने पर, आपके डिवाइस से ट्रेस कैप्चर किए जाएं. यूज़र इंटरफ़ेस की मदद से, यह चुना जा सकता है कि ट्रेस में कौनसे जीपीयू काउंटर और अन्य डेटा कैप्चर किया जाए. अगर आपको ज़्यादा जटिल ज़रूरतें हैं, तो आपके पास अपना कस्टम Perfetto कॉन्फ़िगरेशन देने का विकल्प होता है.

सिस्टम का बारीकी से विश्लेषण करना

एपीए की मदद से, पूरे सिस्टम के व्यवहार का विश्लेषण एक ही व्यू में किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, सीपीयू कोर की जांच आसानी से की जा सकती है. इसमें उनकी फ़्रीक्वेंसी और उन पर शेड्यूल किए गए काम, दोनों शामिल हैं. इसके अलावा, प्रोसेस और उनकी थ्रेड गतिविधि की जांच की जा सकती है.

ग्राफ़िक्स वाले ऐप्लिकेशन के लिए, APA, Qualcomm, Arm, Imagination, और Samsung के हार्डवेयर पर जीपीयू की परफ़ॉर्मेंस काउंटर का डेटा उपलब्ध कराता है. बैटरी और बिजली की खपत को ट्रैक करके, यह भी देखा जा सकता है कि आपके कोड का बिजली की खपत पर क्या असर पड़ा है.

फ़्रेम रेंडरिंग में कितना समय लगता है, यह जानने के लिए SurfaceFlinger इवेंट का इस्तेमाल करें. इससे रेंडरिंग और डिसप्ले कंपोज़िशन पाइपलाइन के बारे में ज़्यादा जानकारी मिलती है. इसमें शुरुआती कोड हासिल करने से लेकर फ़ाइनल डिसप्ले तक की जानकारी शामिल होती है. इसके अलावा, स्क्रीनशॉट की नई सुविधा की मदद से, वीडियो को विज़ुअली स्क्रैप किया जा सकता है. इससे आपको उन हिस्सों को आसानी से ढूंढने में मदद मिलती है जिन पर आपको ध्यान देना है.

मौजूदा Perfetto ट्रेस खोले जा सकते हैं. साथ ही, सटीक जानकारी के लिए टाइमलाइन को ज़ूम किया जा सकता है. इसके अलावा, काम और इवेंट की अवधि को मेज़र करने के लिए, रूलर का इस्तेमाल किया जा सकता है. एपीए की मदद से, दिलचस्प नतीजों को बुकमार्क और एनोटेट भी किया जा सकता है. साथ ही, ज़रूरी ट्रैक को अपनी स्क्रीन पर सबसे ऊपर पिन किया जा सकता है, ताकि ऑप्टिमाइज़ेशन के दौरान आपका ध्यान सिर्फ़ ज़रूरी चीज़ों पर रहे.

वर्कफ़्लो की सुविधाएं

टैब वाला इंटरफ़ेस और स्प्लिट विंडो: एक साथ कई ट्रेस को अगल-बगल वाले टैब में खोला जा सकता है. इसके अलावा, एक ही ट्रेस को दो विंडो में स्प्लिट करके, एक ही समय में उसके अलग-अलग हिस्सों की तुलना की जा सकती है.

प्रोजेक्ट के हिसाब से वर्कफ़्लो: APA, प्रोजेक्ट मॉडल का इस्तेमाल करता है. इससे आपको प्रोजेक्ट साइडबार से कई ट्रेस को ट्रैक करने में मदद मिलती है. यह सुविधा, खास तौर पर A/B टेस्टिंग और लोंगिट्यूडनल टेस्ट के नतीजे इकट्ठा करने के लिए काम आती 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 तरीके से नेविगेट करना: एपीए की मदद से, ट्रेसिंग के दौरान स्क्रीनशॉट लिए जा सकते हैं. इससे परफ़ॉर्मेंस पर कोई खास असर नहीं पड़ता. इन स्क्रीनशॉट की मदद से, उन जगहों पर फ़ोकस किया जा सकता है जहां टाइमलाइन को स्क्रोल करने पर, आपको परफ़ॉर्मेंस पर असर डालने वाली कोई समस्या दिखी थी. या सिर्फ़ यह जानने के लिए कि आप कहां हैं.

व्यू को पसंद के मुताबिक बनाने की सुविधा: जब ट्रैक को पिन किया जाता है या उनका साइज़ बदलकर वर्टिकल किया जाता है, तो हम इन बदलावों को सेव कर लेते हैं. इससे अगली बार ट्रेस खोलने पर, ये बदलाव बने 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 का इस्तेमाल करते हैं. इससे, आपको अपने कोडबेस से सेट किए गए रेंडर पास के नाम, सीधे तौर पर एपीए में दिखाए गए ट्रैक और स्लाइस में देखने की सुविधा मिलती है.

इससे आपको प्रोफ़ाइलर में दिखने वाले वर्कलोड और आपके कोडबेस में उनके सोर्स के बीच तार्किक कनेक्शन बनाने में बहुत मदद मिलती है.

कस्टम विश्लेषण के लिए, एसक्यूएल क्वेरी बनाने के लिए एआई का इस्तेमाल करना: APA, एसक्यूएल क्वेरी के ज़रिए ट्रेस विश्लेषण करने की सुविधा देता है. साथ ही, यह आपके पसंदीदा एआई एजेंट के साथ इस्तेमाल करने के लिए, नई Perfetto एसक्यूएल स्किल के साथ आता है. 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 सुविधा जोड़ी है. इसकी मदद से, आपको मुश्किल सवालों के जवाब मिल सकते हैं. जैसे, “मेरा ऐप्लिकेशन धीरे-धीरे क्यों शुरू हो रहा है?” इससे आपको जटिल ट्रेस का विश्लेषण करते समय शुरुआती पॉइंट ढूँढने में मदद मिलती है. साथ ही, अपने पसंदीदा एआई एजेंट का इस्तेमाल करके जवाबों का पता लगाया जा सकता है.

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 से जुड़े सुधार

स्पीड और मज़बूती में सुधार: अब Android GPU Inspector की तुलना में, ट्रेस को रेंडर करने में आम तौर पर 6 से 26 गुना कम समय लगता है. साथ ही, बड़े ट्रेस के साथ काम करते समय APA ज़्यादा स्थिर होता है.

केस स्टडी

हमने अर्ली ऐक्सेस 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 करने की ज़रूरत का पता लगाया. इससे सीपीयू सेटअप की लागत में ~50% की कमी आई. इससे डिवाइस के गर्म होने की दर 2 से 3 गुना कम हो गई. इस वजह से, सेशन का समय बढ़ गया. उन्होंने फ़ॉन्ट और यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) रेंडरिंग के काम को GPU पर ले जाने के मौकों का पता लगाने के लिए भी APA का इस्तेमाल किया. इससे स्केलेबिलिटी को बेहतर बनाने में मदद मिली.

The Forge की पूरी केस स्टडी यहां पढ़ें.

ध्यान दें: इस केस स्टडी में, प्रोफ़ाइलर में कस्टम एसक्यूएल क्वेरी का इस्तेमाल करके, रेंडरिंग की कुल लागत की मेट्रिक जनरेट करने का तरीका बताया गया है.

NetMarble – Seven Deadly Sins: Origin

Netmarble ने Android Performance Analyzer का इस्तेमाल करके, अपने गेम Seven Deadly Sins: Origin को बेहतर बनाया. खास तौर पर, उन्होंने शेडर की सटीक जानकारी में बदलाव करके परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने पर ध्यान दिया. साथ ही, उन्होंने रेंडरर की परफ़ॉर्मेंस पर अपस्केलिंग के असर का पता लगाया.

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 Filament इंजन में मॉडल की जटिलता की प्रोफ़ाइलिंग

Google, अपने फ़िज़िकल-बेस्ड रेंडरिंग इंजन, Filament glTF Viewer को बेहतर बना रहा है.

हमने अलग-अलग सीन के साथ व्यूअर पर 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, उन्हें 60 एफ़पीएस के टारगेट तक कैसे कम किया जा सकता है. इस प्रोसेस में, मेमोरी का इस्तेमाल भी कम किया गया है.

Filament के बारे में हमारी जानकारी यहां पढ़ी जा सकती है.

Android Performance Analyzer के बीटा वर्शन को आज ही आज़माएं!

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

• स्टैंडअलोन प्रोफ़ाइलर: https://developer.android.com/android-performance-analyzer
• Android Studio का कैनरी वर्शन (Panda 4 के कैनरी वर्शन और इसके बाद के वर्शन): https://developer.android.com/studio/preview

यह बीटा सॉफ़्टवेयर है. इसका मतलब है कि आपको कभी-कभी गड़बड़ी का सामना करना पड़ सकता है. अगर आपको कोई गड़बड़ी मिलती है, तो कृपया हमें इसकी सूचना दें (सहायता मेन्यू > गड़बड़ी की रिपोर्ट सबमिट करें).

हमें यह देखने का बेसब्री से इंतज़ार है कि आप Android Performance Analyzer का इस्तेमाल कैसे करते हैं. साथ ही, यह आपके प्रोजेक्ट की परफ़ॉर्मेंस और भरोसेमंद होने में कैसे मदद करेगा.

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