Intel GPA for Android-モバイルアプリケーションでのグラフィックスの最適化

Intel INDEに捧げられた一連の記事の続きで、Intelによって作成されたユニークな（この言葉は怖くない）開発者ツール-Intel GPA （ Graphics Performance Analyzers ）についてお話したいと思います。 Intel INDEのレビュー記事ですでに言及しました。



Intel GPAには、パフォーマンスを分析し、ボトルネックを見つけ、アプリケーションのパフォーマンスを最適化するツールが含まれています。 同時に、ツールは直感的で使いやすいグラフィカルインターフェイスを備えているため、開発者はグラフィカルアプリケーションの最適化とデバッグの経験がなくても、「すぐに」開始できます。



Intel GPAは、WindowsおよびAndroidのアプリケーションパフォーマンス分析をサポートしています。 Windowsバージョン（DirectX）は長い間市場に出されており、それについて多くの記事が書かれています。 OpenGLを使用するアプリケーション向けのAndroid向けのバージョンは比較的最近登場したものであり、多くの開発者はその存在を認識していません。 このギャップを埋めるつもりです。

システム要件

Intel GPAは、次のホストOSで利用可能です

• Windows 7、8、8.1
• OS X
• Ubuntu

モバイル機器

また、Intel AtomベースのAndroidデバイスも必要になります。これは、アプリケーションの分析がデバイス上で直接実行されるという事実によるものであり、デバイスをルート化または何らかの方法で準備する必要はありません。唯一の要件は、デバイスがADB （ Android Debug Bridge ）によって検出される必要があることです

アプリ

プロファイルされたアプリケーションには、マニフェストにdebuggable =” true”フラグが必要です。

<application android:debuggable=”true” … />
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

そして許可android.permission.INTERNET

 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

Intel GPAをインストールする

Intel GPAをインストールするには2つの方法があります。

Intel INDEの一部として

Intel INDEのWebサイトにアクセスし 、パッケージマネージャーをダウンロードしてインストールします（これについては、Intel INDEに関するレビュー記事で詳しく説明しています）。



GPA System Analyzerを選択し、[ ダウンロード ]をクリックして、ダウンロードが完了するのを待ってインストールします。

Intel GPAホームページから

Intel GPAホームページを開き、OSのパッケージを選択して、ダウンロード、インストールします。

中身は何ですか

GPA System Analyzerとともに、 GPA Performance AnalyzersとGPA Frame Analyzerがインストールされます。 ただし、パッケージ内のすべてのツールは特別な注意に値しますが、3つすべてに関する情報で記事が過負荷にならないように、今回はGPAシステムアナライザーについて説明します。

はじめに

まず、デバイスをホストに接続し、 ADBリストに表示されることを確認する必要があります



コマンドラインで

 adb devices
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

GPAシステムアナライザー

このツールを使用すると、アプリケーションのパフォーマンスを分析し、潜在的なボトルネックを見つけ、より詳細な分析のためにメトリックを取得できます。 次のようなモバイルプラットフォームのさまざまなパフォーマンス特性を表示します。

• CPUステータス
• 記憶
• 消費電力
• ネットワーク、ディスクアクティビティ
• GPUメトリックス
• OpenGL ES APIメトリック
• 消費電力

GPA System Analyzerを使用すると、コードを変更せずに、さまざまなレンダリングパラメーターを「再生」できます。 同時に、結果はモバイルデバイスの画面にすぐに表示され、グラフ（ CPU 、 GPU 、 FPSの負荷）で確認できます。これはパフォーマンスに影響するためです。 さらに、このツールを使用すると、現在のフレームであるパフォーマンスデータを収集できます。これは、 GPAパフォーマンスアナライザーとGPAフレームアナライザーを使用してより詳細に分析できます。



そのため、 GPA System Analyzerを起動します。 開始後、使用可能なデバイスのリストが表示されます。







デバイスがADBによって検出されたがリストにない場合は、 ADBへのパスを手動で指定してみてください。 これを行うには、 Ctrl + F1を押し、 ADBを使用してフォルダーへのパスを入力します。







デバイスに接続すると、デバイスにインストールされているアプリケーションのリストが表示されます。







アプリケーションの分析を開始および開始するには、リストでその名前をクリックするだけです。



モバイルデバイスでアプリケーションを起動すると、次の画面が表示されます。







左の列には、さまざまなメトリックと状態のオーバーライドのレンダリングオプションが表示されます。 右側には、パフォーマンスメトリックを示すグラフがあります（この場合、分析されたアプリケーションとFPSによるCPU負荷）。



選択したパフォーマンスインジケータのグラフを追加するには、名前の付いた線をグラフエリアにドラッグします。



Ctrlキーを押しながらメトリックをグラフ領域に移動すると、2つ以上のグラフを1つに結合することもできます（関連するメトリックを監視する場合に便利です）。

指標

CPU

• 集約されたCPU負荷
• CPU 0x Load-各コアのロード
• CPU 0x Frequency-各コアの現在の周波数
• ターゲットアプリのCPU負荷 -プロファイルされたアプリケーションによるCPU負荷

デバイスIO

以下にリストするメトリックは、プロファイルアプリケーションを参照せずに、デバイス上のすべてのアプリケーションによる読み取り/書き込み操作を考慮します。

• ディスク読み取り -ドライブ（内部メモリまたはSDカード）からのデータ読み取り操作の速度。
• ディスク書き込み -ドライブへの書き込み速度。
• ネットワークRX-ネットワークからのデータ受信速度（ ループバックを除くすべてのネットワークインターフェイスを含む）
• ネットワークTX-データレート

GPU

• GPU周波数 -監視中のGPU周波数
• TA負荷 - タイルアクセラレータの負荷の割合
• PB Primitives / Second- パラメーターバッファーに読み込まれたグラフィックプリミティブの数
• PB頂点/秒 - パラメーターバッファーに読み込まれた頂点の数
• PB Vertices / Primitive-プリミティブごとの頂点の数、プリミティブを構築するプロセスの有効性を示す要約パラメーター
• ISPの負荷 - 画像合成プロセッサが目に見えない表面を切断するのに費やした時間の割合（％）
• TSPロード - テクスチャシェーディングプロセッサが目に見えるフラグメントのテクスチャリングに費やした時間（パーセント）
• USSE Vertex Load- ユニバーサルスケーラブルシェーダーエンジンが頂点の計算に忙しい時間（パーセント）
• USSE Pixel Load - USSEがピクセルの処理に費やす時間
• USSE総負荷-USSEが命令の実行に費やす時間
• USSE Vertices / Second - USSEによって処理された頂点の1秒あたりの数

記憶

• アプリ常駐メモリ -分析されたアプリケーションが占有するメモリ（ RAM ）の量
• 使用可能なメモリ -アプリケーションで使用可能なモバイルデバイスのメモリ量

Opengl

• バッファー作成 -アプリケーションによって作成された、フレームごとのバッファーの数
• 描画呼び出し-フレームごとの描画関数の呼び出し数
• インデックス付き描画呼び出し - 描画呼び出しと同じですが、インデックス付きプリミティブ用
• 頂点数 -フレームごとのシーンのレンダリングに関係する頂点の数
• インデックス付き頂点数 - 頂点数と同じですが、インデックス付き頂点用
• FPS -1秒あたりのフレーム
• フレーム時間-1フレームを描画する時間
• フレーム番号 -現在のフレーム番号
• RT Clears-フレームごとにレンダーターゲットに対してglClearが呼び出された回数
• Error Gets-フレームごとのglGetError呼び出しの数
• Total State Changes -1フレーム内のOpen GL状態の合計変化
• バインドテクスチャ呼び出し -フレームごとのglBindTexture呼び出しの数
• バインドバッファー呼び出し -フレームごとのglBindBuffer呼び出しの数
• プログラム呼び出しの使用 -フレームごとのglUseProgram呼び出しの数

力

• バッテリー電圧 -現在のバッテリー電圧
• 現在の充電 -バッテリーを充電するためにUSB経由でデバイスが消費するミリアンペア数を示します
• 現在の放電 -モバイルデバイスがバッテリーから消費するミリアンペア数
• 電力充電 -バッテリーが消費するワット数
• 放電 -デバイスが消費するワット数

メトリックを使用してパフォーマンスを改善するための問題と方法を見つける

ご覧のとおり、 GPAシステムアナライザーを使用すると、アプリケーションのパフォーマンスを反映するあらゆるメトリックを事実上監視できます。 ただし、すべてのメトリックが問題を直接示すことができるわけではありません（ CPU負荷の場合など-悪いほど）、一部のメトリックは、他のメトリックと比較した場合にのみ有用な情報を示します。

GPUパフォーマンスメトリック

TAロードおよびUSSE頂点ロード

理想的には、両方のインジケータのバランスをとって、パフォーマンスを向上させる必要があります。



TA負荷が高く、 USSE頂点負荷が低い-シーンに含まれる頂点が多すぎる場合、オブジェクトを単純化することでパフォーマンスを改善できます。



TA負荷が低く、 USSE頂点負荷が高い-頂点シェーダーが複雑すぎるため、シェーダーコードを最適化する余地があります。

PBプリミティブ/秒

インジケータが高すぎる場合、問題は頂点フォーマットのサイズである可能性が高いことを示しています。

PB頂点/秒

高いインジケータは、頂点シェーダーとフラグメントシェーダーの間で転送された大量のデータを示している場合があります。

PB頂点/プリミティブ

高い指標は、たとえば、インデックスバッファを使用した再利用を通じて、モデル内の頂点の数を減らすことによる最適化の可能性を示します。

ISPロード

高いインジケーターは、1つのZバッファーが複数のRender Targetで使用される場合に発生する可能性があります 。 状況を改善するために、各RTに独自のバッファーを作成できます。

TSPロード、テクスチャユニットロード、USSEピクセルロード

高TSP負荷は、圧縮を使用して解像度を下げることによりシェーダー（高負荷USSE Pixel Load ）またはテクスチャ（高負荷Texture Unit ）を最適化することによりパフォーマンスを改善できる可能性を示します。

USSE総負荷、USSE頂点負荷、USSEピクセル負荷

USSE Total Loadが高い場合、頂点（ USSE Vertex Loadが高い）またはフラグメント（ USSE Pixel Load ）シェーダーの操作を最適化することにより、生産性が向上する可能性を示しています。

OpenGLメトリック

描画呼び出しとインデックス付き描画呼び出し

パフォーマンスの観点から、描画関数の呼び出しはコストのかかる操作です。 高いメトリックは、頂点をグループ化し、1回の呼び出しでレンダリングすることにより、パフォーマンスを改善する機会を示します。

バッファ作成

バッファの割り当てはコストのかかる操作です。理想的には、シーンの初期化の段階のどこかで行う必要があります。 チャート上のこのインジケータの外観は、バッファを作成するコードを初期化に転送してシーンをロードすることにより、コードの効率を高める機会があることを示しています。

エラー取得

GlGetError呼び出しはパフォーマンスを低下させます。 アプリケーションの最終バージョンでは、この数字はゼロになるはずです。

状態のオーバーライド

もう1つの興味深いツールは、コードを変更せずに、分析したアプリケーションの状態を再定義する機能です。 実際、これらはさまざまな実験であり、特定のパラメーターを含めることがアプリケーションのパフォーマンスにどのように影響するかを理解するためにアプリケーションに適用できます。

すべて無効にする

アクティブなオプションをすべて無効にします。 アクティブなシーンをそのまま表示します。

1x1シザーレクチャー

グラフィックパイプラインのピクセルの処理を無効にします。 オプションをオンにしてもFPSオプションが変わらない場合、問題はおそらく、シーンジオメトリまたは頂点シェーダーが複雑すぎることです。





（この場合、空のシーンが表示されます）

アルファブレンディングを無効にする

アルファブレンディングを無効にします。 透明性に関連する操作は、パフォーマンスに深刻な影響を与える可能性があります。 この実験では、ブレンドを無効にするとFPSにどのように影響するかを示します。

描画呼び出しを無効にする

描画機能を無視します。 この実験は、無限に高速なグラフィックスチップを搭載したデバイスでアプリケーションがどのように動作するかを理解するのに役立ちます。

Zテストを無効にする

Zバッファーは、シーン内の他のオブジェクトの背後または全体にあるオブジェクトをトリミングするために使用されます。 このオプションを有効にすると、シーンの描画が大幅に「遅く」なります。 これが発生しない場合、オブジェクトをレンダリングする前にオブジェクトを近くから遠くに並べ替えることにより、パフォーマンスを改善する機会があります。

ワイヤフレームを表示

ワイヤフレーム表示モードを有効にし、オブジェクトの順序、モデルの複雑さを視覚的に評価できます。

シンプルフラグメントシェーダー

フラグメントシェーダーを単純な単色に置き換えます。 このオプションを有効にしてパフォーマンスが向上する場合は、フラグメントシェーダーコードを最適化してください。

テクスチャ2x2

使用済みのテクスチャをよりシンプルなものに置き換えます。 このオプションを有効にしたときにパフォーマンスが向上する場合、テクスチャを最適化することでアプリケーションを最適化する方法があります（圧縮を使用して解像度を下げる）。







GPAシステムアナライザーのこの部分は終了します。 受け取った情報が、このツールをすぐに使いこなし、実践に役立つことを願っています。



次回は、 GPA Frame Debuggerというツールについて説明します。このツールを使用すると、OpenGLシーンの詳細な分析を簡単かつ直感的な方法で実行できます。