Che cos'è Android Performance Analyzer?

Android Performance Analyzer (APA) è il nuovo strumento di profilazione e analisi del rendimento di Android per l'ecosistema mobile Android. 

APA è pensato come strumento di profilazione per qualsiasi sviluppatore che crea per Android e che deve migliorare la velocità e il funzionamento della propria app o del proprio gioco. È utile per tutti gli ingegneri orientati al rendimento, in particolare per quelli che utilizzano Vulkan nei motori di gioco e che vogliono ottenere il massimo rendimento dal proprio codice.

APA vuole essere lo strumento che ti aiuta a ottimizzare app e giochi per tutti i dispositivi Android moderni e a semplificare i workflow più comuni, con un'interfaccia semplice che chiunque nel tuo team può imparare a utilizzare rapidamente e diventare produttivo. 

Il nuovo Profiler di sistema di APA, disponibile oggi in beta aperta , ti consente di analizzare l'utilizzo di CPU, GPU, memoria e alimentazione della tua app o del tuo gioco e di vedere come interagisce con il comportamento del sistema.

Sviluppato in collaborazione con Samsung Austin Research Center (SARC) e LunarG, APA si basa su Perfetto per la traccia di sistema e le sue prossime funzionalità di profilazione/debug dei frame (non perderti le novità!) sono basate sulla tecnologia GFXReconstruct di LunarG per l'acquisizione e la riproduzione di grafica.

I dispositivi con Android 12 e versioni successive offrono la migliore esperienza per l'acquisizione delle prestazioni a livello di sistema e dei contatori e delle fasi di rendering della GPU.

Stiamo anche collaborando con i nostri stimati partner del settore nell'ecosistema Android per portare in APA altri dati relativi alla profilazione e all'ottimizzazione. 

Come ottenere Android Performance Analyzer

APA è disponibile in due forme diverse e puoi scaricare quella più adatta alle tue esigenze

• Come app desktop autonoma leggera.
• E anche integrato direttamente in Android Studio come visualizzatore di tracce di sistema aggiornato (disponibile nelle build canary di Panda 4 e versioni successive).

L'app desktop autonoma è pensata per essere utilizzata senza un progetto Android Studio o una build Gradle e offre una personalizzazione approfondita della configurazione di registrazione, livelli Vulkan integrati per l'analisi grafica, un'ispezione approfondita dei contatori della GPU e molto altro.

APA è anche multipiattaforma: funziona in modo nativo su Windows, macOS e Linux.

Funzionalità di questa release

Funzionalità di profilazione di base

Acquisizione dei dati del profilo

Non sempre vuoi acquisire immediatamente all'avvio dell'applicazione o del gioco. APA ti consente di scegliere e acquisire tracce dal tuo dispositivo all'avvio o attivate manualmente. L'interfaccia utente ti consente di selezionare i contatori della GPU e altri dati da acquisire in una traccia e, se hai esigenze più complesse, puoi fornire la tua configurazione Perfetto personalizzata.

Analisi approfondita del sistema

Con APA puoi analizzare il comportamento dell'intero sistema in un'unica visualizzazione. Ad esempio, puoi esaminare facilmente i core della CPU, sia le loro frequenze sia il lavoro pianificato su di essi, oppure ispezionare i processi e la loro attività di thread.

Per le app con un'elevata intensità di grafica, APA fornisce i dati dei contatori delle prestazioni della GPU su hardware di Qualcomm, Arm, Imagination e Samsung. Puoi anche monitorare il consumo di batteria e di energia per vedere l'impatto del tuo codice sul consumo di energia.

Per capire esattamente dove i frame trascorrono il tempo, gli eventi SurfaceFlinger forniscono una visibilità approfondita della pipeline di rendering e composizione della visualizzazione, dall'acquisizione iniziale del codice alla visualizzazione finale. Inoltre, con la nuova funzionalità di screenshot, puoi scorrere visivamente per trovare facilmente le aree esatte su cui vuoi concentrare la tua attenzione.

Puoi aprire le tracce Perfetto esistenti, ingrandire la sequenza temporale per visualizzare i dettagli precisi e utilizzare i righelli per misurare la durata del lavoro e degli eventi. APA ti consente anche di aggiungere ai preferiti e annotare i risultati interessanti e di bloccare le tracce critiche nella parte superiore dello schermo per mantenere la concentrazione esattamente dove deve essere durante l'ottimizzazione.

Funzionalità del workflow

Interfaccia a schede e finestre divise: puoi aprire più tracce in schede affiancate o dividere una singola traccia in due finestre per confrontare contemporaneamente regioni diverse della stessa traccia.

Workflow basato su progetti: APA utilizza un modello di progetto che ti consente di tenere traccia di più tracce dalla barra laterale del progetto. Questo è particolarmente utile per raccogliere i risultati dei test A/B e dei test longitudinali e per mantenere tutti i risultati insieme per scopi di confronto e accesso rapido.

Naviga visivamente utilizzando gli screenshot: APA ti consente di acquisire screenshot durante una traccia (senza un overhead di prestazioni notevole) per concentrarti sulle aree in cui hai notato un impatto sulle prestazioni scorrendo la sequenza temporale. O anche solo per orientarti.

Personalizzazioni della visualizzazione persistenti: quando blocchi o ridimensioni verticalmente le tracce, salviamo queste personalizzazioni in modo che rimangano anche la prossima volta che apri la traccia.

Strumenti di analisi e nuove competenze per gli agenti AI

Marcatori di traccia di debug Vulkan per i passaggi di rendering: supportiamo le annotazioni di debug Vulkan per i passaggi di rendering, che ti consentono di visualizzare i nomi dei passaggi di rendering impostati dal codebase direttamente nelle tracce e nelle sezioni mostrate in APA.

Questo ti aiuta enormemente a creare connessioni logiche tra i carichi di lavoro che vedi nel profiler e la loro origine nel codebase.

Utilizza l'AI per creare query SQL per il lavoro di analisi personalizzata: APA supporta l'analisi delle tracce tramite query SQL e include una nuova competenza Perfetto SQL da utilizzare con i tuoi agenti AI preferiti. In questo modo è più facile creare query senza dover ricordare gli schemi SQL di Perfetto o la sintassi SQL.

Chiedi a Gemini di analizzare le tracce per te: abbiamo anche aggiunto un'altra competenza di analisi di Perfetto per rispondere a domande di alto livello, ad esempio "Perché l'avvio della mia app è lento?", aiutandoti a trovare i punti di partenza quando analizzi tracce complesse, utilizzando il tuo agente AI preferito per individuare le risposte.

Tempi di FPS e durata dei frame : puoi esaminare a colpo d'occhio i tempi di FPS e durata dei frame nelle tracce per metterli in correlazione con altre attività che si svolgono nella traccia. 

Miglioramenti di velocità e robustezza

Miglioramenti di velocità e robustezza: il rendering di una traccia è ora in genere da 6 a 26 volte più veloce rispetto ad Android GPU Inspector e APA è notevolmente più stabile quando si lavora con tracce di grandi dimensioni.

Case study

Abbiamo collaborato con i nostri partner di accesso anticipato per creare case study dettagliati che mostrano come APA potrebbe essere utilizzato per migliorare il rendimento di app e giochi Vulkan.

The Forge Interactive

The Forge ha utilizzato Android Performance Analyzer per identificare la necessità di raggruppare le chiamate a vkCmdBindDescriptorSets, il che ha ridotto i costi di configurazione della CPU di circa il 50%. Questo, a sua volta, ha rallentato la produzione di calore sul dispositivo di 2-3 volte, con conseguente aumento dei tempi di sessione. Hanno anche utilizzato APA per identificare le opportunità di spostare il lavoro di rendering di UI e caratteri sulla GPU, migliorando la scalabilità.

Puoi leggere il case study completo di The Forge qui.

Nota: questo case study mostra come utilizzare le query SQL personalizzate nel profiler per generare una metrica del costo di rendering totale.

NetMarble – Seven Deadly Sins: Origin

Netmarble ha utilizzato Android Performance Analyzer per ottimizzare il gioco Seven Deadly Sins: Origin, concentrandosi in particolare sul miglioramento del rendimento apportando modifiche alla precisione degli shader ed esplorando l'impatto dell'upscaling sul rendimento del renderer.

In questo modo è stato possibile ridurre il costo della GPU per il rendering di alcune scene fino al 90%. 

Leggi il case study completo di NetMarble qui.

Profilazione della complessità dei modelli nel motore Filament di Google

Google ha migliorato il visualizzatore glTF di Filament, il nostro motore di rendering basato sulla fisica.

Abbiamo dedicato un po' di tempo all'analisi del visualizzatore con una serie di scene e abbiamo mostrato come utilizzare Android Performance Analyzer per identificare le scene troppo complesse per la GPU e come ridurle per raggiungere una frequenza frame target di 60 FPS, migliorando la compressione delle texture e ottimizzando la geometria. In questo processo è stato ridotto anche il consumo di memoria.

Puoi leggere la nostra esplorazione di Filament qui.

Prova subito la beta di Android Performance Analyzer.

Android Performance Analyzer è disponibile per la prova e l'utilizzo oggi stesso:

• Profiler autonomo: https://developer.android.com/android-performance-analyzer
• Build canary di Android Studio (build canary di Panda 4 e versioni successive): https://developer.android.com/studio/preview

Questo è un software beta, il che significa che potresti riscontrare un bug occasionale. Se ne trovi uno, segnalalo (Menu Guida > Invia una segnalazione di bug).

Siamo entusiasti di vedere come utilizzerai il nuovo Android Performance Analyzer e come contribuirà al rendimento e all'affidabilità del tuo progetto.

Esplora questo annuncio e tutti gli aggiornamenti di Google I/O 2026 su io.google.