Android gpu加速

### Android中的GPU加速技术和实现

#### 使用OpenGL ES进行图形渲染
Android平台提供了多种方式利用GPU加速应用程序。其中最常用的方法之一是通过OpenGL ES接口执行高效的图形渲染操作[^2]。开发者可以通过Java或原生代码(C/C++)调用OpenGL API完成复杂的图像变换、特效处理等工作。

// 创建EGL上下文环境以便于后续绘制工作
EGLContext eglContext = EGL14.eglCreateContext(display, config, null, attrib_list);

#### 利用Vulkan替代OpenGL ES
随着API的发展,Vulkan作为新一代跨平台图形和计算API被引入到Android系统中.Vulkan相比起旧版的OpenGL ES拥有更低级别的硬件访问权限以及更好的多线程支持能力,从而能够更充分地发挥现代移动设备上的GPU潜力.

#### 借助RenderScript简化开发流程
除了上述两种较为底层的技术方案外,Google还推出了名为RenderScript的语言扩展及其配套库文件.RenderScript允许程序员编写独立于CPU架构的高性能并行算法,并且自动分配给最适合执行该任务的核心(包括但不限于GPU).尽管官方已经停止对其进一步更新维护,但在某些情况下它仍然是一个不错的选择.

#pragma version(1)
#pragma rs java_package_name(com.example.renderscriptexample)

void root(const uchar4 *v_in, uchar4 *v_out, const void *usrData, uint32_t x, uint32_t y) {
    float r = v_in->r;
    float g = v_in->g;
    float b = v_in->b;

    // Perform image processing here...

    v_out->r = (uchar)r;
    v_out->g = (uchar)g;
    v_out->b = (uchar)b;
}

#### 集成TensorFlow Lite实现AI推理加速
考虑到越来越多的应用程序涉及到人工智能领域内的需求,TensorFlow Lite框架应运而生.TFLite不仅可以在不损失太多精度的前提下显著减少模型体积大小;更重要的是其内置了专门针对移动端优化过的内核函数集(TFLite Micro),能够在ARM Mali系列等常见SoC集成型GPU上获得极佳的表现效果.

import tensorflow as tf

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# Allocate tensors.
interpreter.allocate_tensors()

# Provide input data...
input_data = np.array([[...]], dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

# Run inference on the GPU delegate.
gpu_delegate = tf.lite.experimental.load_delegate('hexagon_delegate.so')
interpreter.resize_tensor_input(0,[len(input_data)])
interpreter.set_interpreter_options({'experimental_delegates': [gpu_delegate]})
interpreter.invoke()

# Get output tensor details and process results...
results = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])