Android硬件加速原理与实现简介
dmzy7489
8年前
<p>在手机客户端尤其是Android应用的开发过程中，我们经常会接触到“硬件加速”这个词。由于操作系统对底层软硬件封装非常完善，上层软件开发者往往对硬件加速的底层原理了解很少，也不清楚了解底层原理的意义，因此常会有一些误解，如硬件加速是不是通过特殊算法实现页面渲染加速，或是通过硬件提高CPU/GPU运算速率实现渲染加速。</p> <p>本文尝试从底层硬件原理，一直到上层代码实现，对硬件加速技术进行简单介绍，其中上层实现基于Android 6.0。</p> <p><strong>了解硬件加速对App开发的意义</strong></p> <p>对于App开发者，简单了解硬件加速原理及上层API实现，开发时就可以充分利用硬件加速提高页面的性能。以Android举例，实现一个圆角矩形按钮通常有两种方案：使用PNG图片;使用代码(XML/Java)实现。简单对比两种方案如下。</p> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/5b558ab32ef329297cbeaa408f60b1a3.jpg"></p> <p><strong>页面渲染背景知识</strong></p> <ul> <li>页面渲染时，被绘制的元素最终要转换成矩阵像素点(即多维数组形式，类似安卓中的Bitmap)，才能被显示器显示。</li> <li>页面由各种基本元素组成，例如圆形、圆角矩形、线段、文字、矢量图(常用贝塞尔曲线组成)、Bitmap等。</li> <li>元素绘制时尤其是动画绘制过程中，经常涉及插值、缩放、旋转、透明度变化、动画过渡、毛玻璃模糊，甚至包括3D变换、物理运动(例如游戏中常见的抛物线运动)、多媒体文件解码(主要在桌面机中有应用，移动设备一般不用GPU做解码)等运算。</li> <li>绘制过程经常需要进行逻辑较简单、但数据量庞大的浮点运算。</li> </ul> <p><strong>CPU与GPU结构对比</strong></p> <p>CPU(Central Processing Unit，中央处理器)是计算机设备核心器件，用于执行程序代码，软件开发者对此都很熟悉;GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)主要用于处理图形运算，通常所说“显卡”的核心部件就是GPU。</p> <p>下面是CPU和GPU的结构对比图。其中：</p> <ul> <li>黄色的Control为控制器，用于协调控制整个CPU的运行，包括取出指令、控制其他模块的运行等;</li> <li>绿色的ALU(Arithmetic Logic Unit)是算术逻辑单元，用于进行数学、逻辑运算;</li> <li>橙色的Cache和DRAM分别为缓存和RAM，用于存储信息。 </li> </ul> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/3a7bee55cd16f826b60200ebf82cb79d.jpg"></p> <ul> <li>从结构图可以看出，CPU的控制器较为复杂，而ALU数量较少。因此CPU擅长各种复杂的逻辑运算，但不擅长数学尤其是浮点运算。 <ul> <li>以8086为例，一百多条汇编指令大部分都是逻辑指令，数学计算相关的主要是16位加减乘除和移位运算。一次整型和逻辑运算一般需要1~3个机器周期，而浮点运算要转换成整数计算，一次运算可能消耗上百个机器周期。</li> <li>更简单的CPU甚至只有加法指令，减法用补码加法实现，乘法用累加实现，除法用减法循环实现。</li> <li>现代CPU一般都带有硬件浮点运算器(FPU)，但主要适用于数据量不大的情况。</li> </ul> </li> <li>CPU是串行结构。以计算100个数字为例，对于CPU的一个核，每次只能计算两个数的和，结果逐步累加。</li> <li>和CPU不同的是，GPU就是为实现大量数学运算设计的。从结构图中可以看到，GPU的控制器比较简单，但包含了大量ALU。GPU中的ALU使用了并行设计，且具有较多浮点运算单元。</li> <li>硬件加速的主要原理，就是通过底层软件代码，将CPU不擅长的图形计算转换成GPU专用指令，由GPU完成。</li> </ul> <p>扩展：很多计算机中的GPU有自己独立的显存;没有独立显存则使用共享内存的形式，从内存中划分一块区域作为显存。显存可以保存GPU指令等信息。</p> <p><strong>并行结构举例：级联加法器</strong></p> <p>为了方便理解，这里先从底层电路结构的角度举一个例子。如下图为一个加法器，对应实际的数字电路结构。</p> <ul> <li>A、B为输入，C为输出，且A、B、C均为总线，以32位CPU为例，则每根总线实际由32根导线组成，每根导线用不同的电压表示一个二进制的0或1。</li> <li>Clock为时钟信号线，每个固定的时钟周期可向其输入一个特定的电压信号，每当一个时钟信号到来时，A和B的和就会输出到C。 </li> </ul> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/dca92268c1fcd242227a5b81082de969.jpg"></p> <p>现在我们要计算8个整数的和。</p> <p>对于CPU这种串行结构，代码编写很简单，用for循环把所有数字逐个相加即可。串行结构只有一个加法器，需要7次求和运算;每次计算完部分和，还要将其再转移到加法器的输入端，做下一次计算。整个过程至少要消耗十几个机器周期。</p> <p>而对于并行结构，一种常见的设计是级联加法器，如下图，其中所有的clock连在一起。当需要相加的8个数据在输入端A1~B4准备好后，经过三个时钟周期，求和操作就完成了。如果数据量更大、级联的层级更大，则并行结构的优势更明显。</p> <p>由于电路的限制，不容易通过提高时钟频率、减小时钟周期的方式提高运算速度。并行结构通过增加电路规模、并行处理，来实现更快的运算。但并行结构不容易实现复杂逻辑，因为同时考虑多个支路的输出结果，并协调同步处理的过程很复杂(有点像多线程编程)。</p> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/f7735cdf38ba6c06cb433dcb9aa96192.jpg"></p> <p><strong>GPU并行计算举例</strong></p> <p>假设我们有如下图像处理任务，给每个像素值加1。GPU并行计算的方式简单粗暴，在资源允许的情况下，可以为每个像素开一个GPU线程，由其进行加1操作。数学运算量越大，这种并行方式性能优势越明显。</p> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/572a143992aea843ef6a95ac03542f37.jpg"></p> <p><strong>Android中的硬件加速</strong></p> <p>在Android中，大多数应用的界面都是利用常规的View来构建的(除了游戏、视频、图像等应用可能直接使用OpenGL ES)。下面根据Android 6.0原生系统的Java层代码，对View的软件和硬件加速渲染做一些分析和对比。</p> <p><strong>DisplayList</strong></p> <p>DisplayList是一个基本绘制元素，包含元素原始属性(位置、尺寸、角度、透明度等)，对应Canvas的drawXxx()方法(如下图)。</p> <p>信息传递流程：Canvas(Java API) —> OpenGL(C/C++ Lib) —> 驱动程序 —> GPU。</p> <p>在Android 4.1及以上版本，DisplayList支持属性，如果View的一些属性发生变化(比如Scale、Alpha、Translate)，只需把属性更新给GPU，不需要生成新的DisplayList。</p> <p><strong>RenderNode</strong></p> <p>一个RenderNode包含若干个DisplayList，通常一个RenderNode对应一个View，包含View自身及其子View的所有DisplayList。</p> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/243c6351e031ffef27f6e3b35fac4446.jpg"></p> <p><strong>Android绘制流程(Android 6.0)</strong></p> <p>下面是安卓View完整的绘制流程图，主要通过阅读源码和调试得出，虚线箭头表示递归调用。</p> <ul> <li>从ViewRootImpl.performTraversals到PhoneWindow.DecroView.drawChild是每次遍历View树的固定流程，首先根据标志位判断是否需要重新布局并执行布局;然后进行Canvas的创建等操作开始绘制。 <ul> <li>如果硬件加速不支持或者被关闭，则使用软件绘制，生成的Canvas即Canvas.class的对象;</li> <li>如果支持硬件加速，则生成的是DisplayListCanvas.class的对象;</li> <li>两者的isHardwareAccelerated()方法返回的值分别为false、true，View根据这个值判断是否使用硬件加速。</li> </ul> </li> <li>View中的draw(canvas,parent,drawingTime) - draw(canvas) - onDraw - dispachDraw - drawChild这条递归路径(下文简称Draw路径)，调用了Canvas.drawXxx()方法，在软件渲染时用于实际绘制;在硬件加速时，用于构建DisplayList。</li> <li>View中的updateDisplayListIfDirty - dispatchGetDisplayList - recreateChildDisplayList这条递归路径(下文简称DisplayList路径)，仅在硬件加速时会经过，用于在遍历View树绘制的过程中更新DisplayList属性，并快速跳过不需要重建DisplayList的View。</li> </ul> <p>Android 6.0中，和DisplayList相关的API目前仍被标记为“@hide”不可访问，表示还不成熟，后续版本可能开放。</p> <ul> <li>硬件加速情况下，draw流程执行结束后DisplayList构建完成，然后通过ThreadedRenderer.nSyncAndDrawFrame()利用GPU绘制DisplayList到屏幕上。 </li> </ul> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/a8a424148c1525e60b4bcf4e8f612b0a.jpg"></p> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/f44936bfebfc9ba097776004a340af8c.jpg"></p> <p><strong>纯软件绘制 VS 硬件加速(Android 6.0)</strong></p> <p>下面根据具体的几种场景，具体分析一下硬件加速前后的流程与加速效果。</p> <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/0b3eff2d42a02492301ad125c7f895cf.jpg"></p> <ul> <li>场景1中，无论是否加速，遍历View树并都会走Draw路径。硬件加速后Draw路径不做实际绘制工作，只是构建DisplayList，复杂的绘制计算任务被GPU分担，已经有了较大的加速效果。</li> <li>场景2中，TextView设置前后尺寸位置不变，不会触发重新Layout。 <ul> <li>软件绘制时，TextView所在区域即为脏区。由于TextView有透明区域，遍历View树的过程中，和脏区重叠的多数View都要重绘，包括与之重叠的兄弟节点和他们的父节点(详见后面的介绍)，不需要绘制的View在draw(canvas,parent,drawingTime)方法中判断直接返回。</li> <li>硬件加速后，也需要遍历View树，但只有TextView及其每一层父节点需要重建DisplayList，走的是Draw路径，其他View直接走了DisplayList路径，剩下的工作都交给GPU处理。页面越复杂，两者性能差距越明显。</li> </ul> </li> <li>场景3中，软件绘制每一帧都要做大量绘制工作，很容易导致动画卡顿。硬件加速后，动画过程直接走DisplayList路径更新DisplayList的属性，动画流畅度能得到极大提高。</li> <li>场景4中，两者的性能差距更明显。简单修改透明度，软件绘制仍然要做很多工作;硬件加速后一般直接更新RenderNode的属性，不需要触发invalidate，也不会遍历View树(除了少数View可能要对Alpha做特殊响应并在onSetAlpha()返回true，代码如下)。</li> </ul> <pre> <code class="language-java">public class View { // ... public void setAlpha(@FloatRange(from=0.0, to=1.0) float alpha) { ensureTransformationInfo(); if (mTransformationInfo.mAlpha != alpha) { mTransformationInfo.mAlpha = alpha; if (onSetAlpha((int) (alpha * 255))) { // ... invalidate(true); } else { // ... mRenderNode.setAlpha(getFinalAlpha()); // ... } } } protected boolean onSetAlpha(int alpha) { return false; } // ...} </code></pre> <p><strong>软件绘制刷新逻辑简介</strong></p> <p>实际阅读源码并实验，得出通常情况下的软件绘制刷新逻辑：</p> <ul> <li>默认情况下，View的clipChildren属性为true，即每个View绘制区域不能超出其父View的范围。如果设置一个页面根布局的clipChildren属性为false，则子View可以超出父View的绘制区域。</li> <li>当一个View触发invalidate，且没有播放动画、没有触发layout的情况下： <ul> <li>clipChildren为true时，脏区会被转换成ViewRoot中的Rect，刷新时层层向下判断，当View与脏区有重叠则重绘。如果一个View超出父View范围且与脏区重叠，但其父View不与脏区重叠，这个子View不会重绘。</li> <li>clipChildren为false时，ViewGroup.invalidateChildInParent()中会把脏区扩大到自身整个区域，于是与这个区域重叠的所有View都会重绘。</li> <li>对于全不透明的View，其自身会设置标志位PFLAG_DIRTY，其父View会设置标志位PFLAG_DIRTY_OPAQUE。在draw(canvas)方法中，只有这个View自身重绘。</li> <li>对于可能有透明区域的View，其自身和父View都会设置标志位PFLAG_DIRTY。</li> </ul> </li> </ul> <p><strong>总结</strong></p> <p>至此，硬件加速相关的内容就介绍完了，这里做个简单总结：</p> <ul> <li>CPU更擅长复杂逻辑控制，而GPU得益于大量ALU和并行结构设计，更擅长数学运算。</li> <li>页面由各种基础元素(DisplayList)构成，渲染时需要进行大量浮点运算。</li> <li>硬件加速条件下，CPU用于控制复杂绘制逻辑、构建或更新DisplayList;GPU用于完成图形计算、渲染DisplayList。</li> <li>硬件加速条件下，刷新界面尤其是播放动画时，CPU只重建或更新必要的DisplayList，进一步提高渲染效率。</li> <li>实现同样效果，应尽量使用更简单的DisplayList，从而达到更好的性能(Shape代替Bitmap等)。</li> </ul> <p>参考资料与扩展阅读</p> <ul> <li><a href="/misc/goto?guid=4959735544305806011" rel="nofollow,noindex">GPU—并行计算利器</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959735544410191233" rel="nofollow,noindex">显示卡的“心脏”GPU工作原理介绍</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959735544510140717" rel="nofollow,noindex">Matlab的GPU加速</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959735544610874787" rel="nofollow,noindex">处理器体系结构：了解CPU的基本运行原理</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959735544706360631" rel="nofollow,noindex">CPU的内部架构和工作原理</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959735544801878729" rel="nofollow,noindex">什么是异构多处理系统，为什么需要异构多处理系统</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4958875853757532637" rel="nofollow,noindex">Android应用程序UI硬件加速渲染的Display List构建过程分析</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4958877221040896603" rel="nofollow,noindex">Android应用程序UI硬件加速渲染的Display List渲染过程分析</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959735544962717351" rel="nofollow,noindex">Android Choreographer源码分析</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959546001485129369" rel="nofollow,noindex">Android Project Butter分析</a></li> </ul> <p> </p> <p>来自：http://mobile.51cto.com/android-530022.htm</p> <p> </p>