पेश है Android Performance Analyzer - Android के लिए प्रोफ़ाइलिंग की सुविधा का नया वर्शन

Android Performance Analyzer क्या है?

Android Performance Analyzer (APA), Android के मोबाइल इकोसिस्टम के लिए, Android का नया प्रोफ़ाइलर और परफ़ॉर्मेंस विश्लेषण टूल है. 

APA को Android के लिए ऐप्लिकेशन या गेम बनाने वाले किसी भी डेवलपर के लिए, प्रोफ़ाइलिंग टूल के तौर पर डिज़ाइन किया गया है. इसकी मदद से, डेवलपर अपने ऐप्लिकेशन या गेम को बेहतर और तेज़ी से चला सकते हैं. यह टूल, परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने में दिलचस्पी रखने वाले सभी इंजीनियरों के लिए मददगार है. खास तौर पर, उन इंजीनियरों के लिए जो अपने गेम इंजन में Vulkan का इस्तेमाल करते हैं और अपने कोड से हर तरह की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाना चाहते हैं.

APA का मकसद, आपको सभी आधुनिक Android डिवाइसों के लिए ऐप्लिकेशन और गेम ऑप्टिमाइज़ करने में मदद करना है. साथ ही, यह आपके सबसे सामान्य वर्कफ़्लो को आसान बनाता है. इसका इंटरफ़ेस आसान है, जिसे आपकी टीम का कोई भी सदस्य आसानी से सीख सकता है और काम कर सकता है.

आज ओपन बीटा में, APA का नया सिस्टम प्रोफ़ाइलर 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 डेवलप किया गया है. यह सिस्टम ट्रेसिंग के लिए Perfetto पर निर्भर करता है. साथ ही, इसके आने वाले फ़्रेम प्रोफ़ाइलिंग/डीबग करने की सुविधाएं (अपडेट के लिए बने रहें!) LunarG की GFXReconstruct टेक्नोलॉजी पर काम करती हैं. इस टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल, ग्राफ़िक्स कैप्चर करने और उन्हें फिर से चलाने के लिए किया जाता है.

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

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

Android Performance Analyzer कैसे पाएं

APA दो अलग-अलग फ़ॉर्मैट में उपलब्ध है. अपनी ज़रूरत के हिसाब से, इनमें से कोई भी फ़ॉर्मैट डाउनलोड किया जा सकता है

• एक हल्के-फुल्के स्टैंडअलोन डेस्कटॉप ऐप्लिकेशन के तौर पर.
• साथ ही, इसे सीधे Android Studio में, अपडेट किए गए सिस्टम ट्रेस व्यूअर के तौर पर भी इंटिग्रेट किया गया है. यह Panda 4 canary बिल्ड और इसके बाद के वर्शन में उपलब्ध है.

स्टैंडअलोन डेस्कटॉप ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल, Android Studio प्रोजेक्ट या Gradle बिल्ड के बिना किया जा सकता है. इसमें रिकॉर्डिंग कॉन्फ़िगरेशन को अपनी ज़रूरत के हिसाब से बनाने की सुविधा, ग्राफ़िक्स के विश्लेषण के लिए Vulkan की इन-बिल्ट लेयर, जीपीयू काउंटर की बारीकी से जांच करने की सुविधा, और अन्य सुविधाएं मिलती हैं.

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

इस रिलीज़ में उपलब्ध सुविधाएं

प्रोफ़ाइलिंग की बुनियादी सुविधा

प्रोफ़ाइल डेटा कैप्चर करना

ज़रूरी नहीं कि ऐप्लिकेशन या गेम लॉन्च होते ही, तुरंत डेटा कैप्चर किया जाए. APA की मदद से, लॉन्च होने पर या मैन्युअल तरीके से ट्रिगर किए जाने पर, अपने डिवाइस से ट्रेस कैप्चर किए जा सकते हैं. यूज़र इंटरफ़ेस की मदद से, यह चुना जा सकता है कि किसी ट्रेस में कौनसे जीपीयू काउंटर और अन्य डेटा कैप्चर किए जाएं. अगर आपकी ज़रूरतें ज़्यादा जटिल हैं, तो Perfetto का अपना कस्टम कॉन्फ़िगरेशन दिया जा सकता है.

सिस्टम का बारीकी से विश्लेषण करना

APA की मदद से, पूरे सिस्टम के व्यवहार का विश्लेषण एक ही व्यू में किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, सीपीयू कोर की आसानी से जांच की जा सकती है. इसमें उनकी फ़्रीक्वेंसी और उन पर शेड्यूल किए गए काम की जानकारी देखी जा सकती है. साथ ही, प्रोसेस और उनकी थ्रेड गतिविधि की भी जांच की जा सकती है.

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

फ़्रेम को रेंडर होने में कितना समय लग रहा है, यह समझने के लिए, SurfaceFlinger इवेंट, रेंडरिंग और डिसप्ले कंपोज़िशन पाइपलाइन की पूरी जानकारी देते हैं. इसमें, शुरुआती कोड पाने से लेकर फ़ाइनल डिसप्ले तक की जानकारी शामिल होती है. स्क्रीनशॉट की नई सुविधा की मदद से, उन सटीक जगहों को आसानी से ढूंढा जा सकता है जिन पर आपको ध्यान देना है. इसके लिए, स्क्रीनशॉट को विज़ुअली स्क्रबर की तरह इस्तेमाल किया जा सकता 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 मापने के लिए, रूलर का इस्तेमाल किया जा सकता है. APA की मदद से, काम की जानकारी को बुकमार्क और एनोटेट किया जा सकता है. साथ ही, ऑप्टिमाइज़ेशन के दौरान, अहम ट्रैक को स्क्रीन पर सबसे ऊपर पिन किया जा सकता है, ताकि आपका ध्यान उन पर बना रहे.

वर्कफ़्लो की सुविधाएं

टैब वाला इंटरफ़ेस और स्प्लिट विंडो: साइड-बाय-साइड टैब में एक से ज़्यादा ट्रेस खोले जा सकते हैं. इसके अलावा, एक ही ट्रेस को दो विंडो में स्प्लिट करके, एक ही ट्रेस के अलग-अलग हिस्सों की तुलना एक साथ की जा सकती है.

प्रोजेक्ट पर आधारित वर्कफ़्लो: APA, प्रोजेक्ट मॉडल का इस्तेमाल करता है. इसकी मदद से, प्रोजेक्ट साइडबार से एक से ज़्यादा ट्रेस को ट्रैक किया जा सकता है. यह सुविधा, A/B टेस्टिंग और लोंगिट्यूडनल टेस्ट के नतीजे इकट्ठा करने के लिए खास तौर पर काम की है. साथ ही, इसकी मदद से, तुलना करने और तुरंत ऐक्सेस करने के लिए, अपने सभी नतीजों को एक साथ रखा जा सकता है.

स्क्रीनशॉट का इस्तेमाल करके विज़ुअली नेविगेट करना: APA की मदद से, ट्रेस के दौरान स्क्रीनशॉट कैप्चर किए जा सकते हैं. इससे परफ़ॉर्मेंस पर कोई असर नहीं पड़ता. टाइमलाइन को स्क्रबर की तरह इस्तेमाल करके, उन जगहों पर ज़ूम किया जा सकता है जहां परफ़ॉर्मेंस पर असर पड़ा हो. इसके अलावा, सिर्फ़ अपनी जगह की जानकारी पाने के लिए भी स्क्रीनशॉट कैप्चर किए जा सकते हैं.

लगातार व्यू कस्टमाइज़ेशन: जब आप ट्रैक को पिन करते हैं या वर्टिकल तरीके से उनका साइज़ बदलते हैं, तो हम उन बदलावों को सेव कर लेते हैं. इससे, अगली बार ट्रेस खोलने पर भी वे बदलाव बने रहते हैं.

विश्लेषण के टूल और एआई एजेंट के लिए नई स्किल

रेंडर पास के लिए Vulkan डीबग ट्रेस मार्कर: हम रेंडर पास के लिए Vulkan डीबग एनोटेशन की सुविधा देते हैं. इसकी मदद से, APA में दिखाए गए ट्रैक और स्लाइस में, अपने कोडबेस से सेट किए गए रेंडर पास के नाम सीधे देखे जा सकते हैं.

इससे, प्रोफ़ाइलर में दिखने वाले वर्कलोड और आपके कोडबेस में उनके सोर्स के बीच लॉजिकल कनेक्शन बनाने में काफ़ी मदद मिलती है.

कस्टम विश्लेषण के लिए एसक्यूएल क्वेरी बनाने के लिए एआई का इस्तेमाल करना: APA, एसक्यूएल क्वेरी के ज़रिए ट्रेस के विश्लेषण की सुविधा देता है. साथ ही, इसमें Perfetto एसक्यूएल की नई स्किल भी शामिल है. इसका इस्तेमाल, अपने पसंदीदा एआई एजेंट के साथ किया जा सकता है. इससे, Perfetto एसक्यूएल स्कीमा या एसक्यूएल सिंटैक्स को याद रखे बिना, क्वेरी बनाना आसान हो जाता है.

ट्रेस का विश्लेषण करने के लिए Gemini से पूछना: हमने Perfetto के विश्लेषण की एक और स्किल जोड़ी है. इसकी मदद से, आपके लिए बड़े सवालों के जवाब दिए जा सकते हैं. जैसे, “मेरा ऐप्लिकेशन धीरे क्यों शुरू हो रहा है?” इससे, जटिल ट्रेस का विश्लेषण करते समय, शुरुआती पॉइंट ढूंढने में मदद मिलती है. साथ ही, अपने पसंदीदा एआई एजेंट का इस्तेमाल करके, जवाबों की सटीक जानकारी पाई जा सकती है.

एफ़पीएस और फ़्रेम की अवधि का समय : ट्रैक में, एफ़पीएस और फ़्रेम की अवधि का समय एक नज़र में देखा जा सकता है. इससे, अपने ट्रेस में होने वाली अन्य गतिविधि के साथ इसका संबंध देखा जा सकता है.

स्पीड और मज़बूती से जुड़े सुधार

स्पीड और मज़बूती से जुड़े सुधार: अब ट्रेस को रेंडर करने में, Android GPU Inspector की तुलना 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, विस्तृत केस स्टडी बनाई हैं. इनमें दिखाया गया है कि Vulkan ऐप्लिकेशन और गेम की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए, APA का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.

The Forge Interactive

The Forge ने Android Performance Analyzer का इस्तेमाल करके, vkCmdBindDescriptorSets को बैच में कॉल करने की ज़रूरत की पहचान की. इससे सीपीयू सेटअप की लागत में करीब 50% की कमी आई. इससे, उनके डिवाइस पर हीट प्रोडक्शन की रफ़्तार 2 से 3 गुना कम हो गई. इससे सेशन का समय बढ़ गया. उन्होंने APA का इस्तेमाल करके, फ़ॉन्ट और यूआई रेंडरिंग के काम को जीपीयू पर ट्रांसफ़र करने के मौकों की पहचान की. इससे स्केलेबिलिटी बेहतर हुई.

The Forge की पूरी केस स्टडी यहां पढ़ी जा सकती है.

ध्यान दें: इस केस स्टडी में दिखाया गया है कि कुल रेंडरिंग लागत मेट्रिक जनरेट करने के लिए, प्रोफ़ाइलर में कस्टम एसक्यूएल क्वेरी का इस्तेमाल कैसे किया जाता 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. खास तौर पर, शेडर की सटीक जानकारी में बदलाव करके परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने और रेंडरर की परफ़ॉर्मेंस पर अपस्केलिंग के असर को एक्सप्लोर करने पर फ़ोकस किया गया.

इससे, कुछ सीन को रेंडर करने की जीपीयू लागत को 90% तक कम किया जा सका.

NetMarble की पूरी केस स्टडी यहां पढ़ी जा सकती है.

Google के Filament इंजन में प्रोफ़ाइलिंग मॉडल की जटिलता

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

हमने अलग-अलग सीन के साथ व्यूअर को एक्सप्लोर किया. 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, 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 की खपत भी कम हुई.

Filament को एक्सप्लोर करने के बारे में यहां पढ़ा जा सकता है.

Android Performance Analyzer के बीटा वर्शन को आज ही आज़माएं!

Android Performance Analyzer, आज से आज़माने और इस्तेमाल करने के लिए उपलब्ध है:

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

यह बीटा सॉफ़्टवेयर है. इसका मतलब है कि इसमें कभी-कभी कोई गड़बड़ी आ सकती है. अगर आपको कोई गड़बड़ी मिलती है, तो कृपया हमें इसकी जानकारी दें (मदद मेन्यू > गड़बड़ी की रिपोर्ट सबमिट करें).

हमें यह देखने का बेसब्री से इंतज़ार है कि आप नए Android Performance Analyzer का इस्तेमाल कैसे करेंगे. साथ ही, यह आपके प्रोजेक्ट की परफ़ॉर्मेंस और भरोसेमंदता को बेहतर बनाने में कैसे मदद करेगा.

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