В целях улучшения производительности приложения на Андроид начал постепенно переписывать критические участки кода с Java (SDK) на С++ (NDK). Результат оказался сравнимым с тем, что я получил пару десятков лет назад, делая ассемблерные вставки в код турбопаскаля.
Я не ставлю перед собой задачи описать работу с Android NDK — у самого недостаточно опыта. Тем, кто заинтересуется, лучше начать с этой ссылки.
Цель данной короткой статьи — привести несколько цифр, которые я получил опытным путем, сравнивая время выполнения определенных функций, написанных на Java и после этого переписанных на C++. И, возможно, эти цифры мотивируют кого-либо поглубже изучить этот вопрос.
Так как мое приложение связано с обработкой фотографий, то узкими местами являлись циклы обхода пикселей картинки и определенных действий над ними. Тестировал я на реальных устройствах — Nexus One и Nexus 7 (2012). Результаты экспериментов (в ms) свел в таблицы:
Наложение слоя (режим Luminosity, цветной рисунок)
| Nexus One | Nexus 7 | ||
|---|---|---|---|
| SDK | NDK | SDK | NDK |
| 2563 | 120 | 4850 | 90 |
| 2122 | 100 | 4520 | 190 |
| 2162 | 110 | 4330 | 100 |
В среднем выигрыш в скорости для Nexus One — в 21 раз, для Nexus 7 — в 36 раз.
Наложение слоя (режим Color Dodge, одноцветный рисунок)
| Nexus One | Nexus 7 | ||
|---|---|---|---|
| SDK | NDK | SDK | NDK |
| 2673 | 30 | 5720 | 80 |
| 2572 | 20 | 6230 | 70 |
| 2573 | 20 | 6110 | 70 |
В среднем выигрыш в скорости для Nexus One — в 112 раз, для Nexus 7 — в 82 раза.
Наложение слоев по градиенту прозрачности
| Nexus One | Nexus 7 | ||
|---|---|---|---|
| SDK | NDK | SDK | NDK |
| 1301 | 321 | 3010 | 470 |
| 1221 | 330 | 2670 | 620 |
| 1211 | 300 | 2770 | 610 |
В среднем выигрыш в скорости для Nexus One — в 4 раза, для Nexus 7 — в 5 раз.
Как видим, результаты различаются на один, а то и два порядка. Я специально привел цифры в абсолютных значениях, чтобы было видно реальное ускорение работы от применения NDK. Сравнительно скромные результаты последнего теста обусловлены тем, что для расчета наложения использовались в том числе и стандартные функции библиотеки OpenCV, которые достаточно хорошо оптимизированы. Соответственно данный тест наглядно показывает реальное ускорение работы приложения в целом.
Вскользь коснусь применения библиотеки OpenCV. Как я и ожидал, Java-часть библиотеки является обычной оберткой над NDK. Все же провел вышеописанные эксперименты над достаточно тяжелыми и долгоиграющими алгоритмами — такими как нахождение характерных точек на изображениях, grabcut — метод. Разница в скорости между Java и NDK составила максимум 10%, что можно списать на погрешность, так как совершенно одинаковых изображений в тот момент я получить не мог.
Автор: websiteam
