1. 硬件加速:最大化利用 GPU
(1) 使用 OpenGL ES 或 Vulkan
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OpenGL ES(嵌入式系统专用)比桌面版 OpenGL 更轻量,适合移动端。
cpp// 绘制线条的示例(GLES 2.0) glDrawArrays(GL_LINE_STRIP, 0, vertexCount);
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Vulkan:更低开销,适合高性能需求(如三星 Notes 的笔迹渲染)。
(2) 批处理绘制调用
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合并多次绘制 :将多个笔画/图形合并为一个 VBO 提交,减少
glDrawArrays
调用次数。cpp// 合并顶点数据后一次性绘制 glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, allVertices.size() * sizeof(float), allVertices.data(), GL_DYNAMIC_DRAW); glDrawArrays(GL_LINES, 0, allVertices.size() / 2);
(3) 使用 Instanced Rendering
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重复元素(如笔刷粒子)用实例化渲染:
glsl
cpp#version 300 es in vec2 offset; // 每个实例的偏移量 void main() { gl_Position = vec4(position + offset, 0.0, 1.0); }
2. 减少 CPU-GPU 数据传输
(1) 避免每帧上传数据
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使用 GL_DYNAMIC_DRAW 提示 OpenGL 数据可能变化,但不要每帧调用
glBufferData
。cppglBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, bufferSize, NULL, GL_DYNAMIC_DRAW); // 预分配 glBufferSubData(GL_ARRAY_BUFFER, 0, newDataSize, newData); // 增量更新
(2) 使用 Map 内存映射
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直接操作 GPU 内存(避免
glBufferSubData
的拷贝):cppvoid *ptr = glMapBufferRange(GL_ARRAY_BUFFER, 0, size, GL_MAP_WRITE_BIT); memcpy(ptr, newData, size); glUnmapBuffer(GL_ARRAY_BUFFER);
3. 分层渲染与局部更新
(1) 分图层绘制
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将背景、静态元素和动态笔迹分离到不同纹理,避免重复渲染静态内容。
cpp// 背景层(仅渲染一次) glFramebufferTexture2D(GL_FRAMEBUFFER, GL_COLOR_ATTACHMENT0, GL_TEXTURE_2D, bgTexture, 0); // 笔迹层(动态更新) glFramebufferTexture2D(GL_FRAMEBUFFER, GL_COLOR_ATTACHMENT1, GL_TEXTURE_2D, strokeTexture, 0);
(2) 脏矩形优化
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只重绘画布中发生变化的区域(如笔触周围矩形):
cppglScissor(dirtyRect.x, dirtyRect.y, dirtyRect.width, dirtyRect.height); glEnable(GL_SCISSOR_TEST); glDrawArrays(...); glDisable(GL_SCISSOR_TEST);
4. 笔迹平滑与简化
(1) 贝塞尔曲线拟合
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将手绘点转换为平滑曲线,减少顶点数:
cppstd::vector<Point> simplifyPoints(const std::vector<Point>& input) { // 使用 Ramer-Douglas-Peucker 算法简化路径 }
(2) 动态 LOD(Level of Detail)
- 根据笔速调整采样密度:快速移动时减少采样点。
5. 内存与功耗优化
(1) 纹理压缩
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使用 ETC2 或 ASTC 压缩画布纹理,减少内存带宽。
cppglCompressedTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_COMPRESSED_RGBA8_ETC2_EAC, width, height, 0, dataSize, data);
(2) 降低刷新率
- 非交互时(如用户停笔)降低渲染帧率(如 30 FPS → 15 FPS)。
(3) 休眠核心
- 通过 CPU/GPU 调频(如 Linux 的
cpufreq
)动态调整性能。
6. 平台特定优化
(1) 利用 SoC 的 DSP/NPU
- 高通 Hexagon / 华为 NPU 加速笔迹预测或图像处理。
(2) 内存对齐
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ARM Mali GPU 偏好 64 字节对齐的内存分配:
cppvoid *alignedMalloc(size_t size) { return memalign(64, size); // ARM 推荐 }
性能分析工具
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GPU 分析:
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Android:
adb shell dumpsys gfxinfo
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iOS: Xcode GPU Frame Capture
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CPU 分析:
- Perfetto (Android) / Instruments (iOS)
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功耗监控:
- Android Battery Historian
总结:优化优先级
优化方向 | 收益等级 | 适用场景 |
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GPU 批处理 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 所有绘图操作 |
脏矩形更新 | ⭐️⭐️⭐️⭐️ | 局部更新画布 |
纹理压缩 | ⭐️⭐️⭐️ | 大画布/高分辨率设备 |
曲线简化 | ⭐️⭐️ | 手写笔迹应用 |
动态降频 | ⭐️⭐️ | 省电模式/长续航需求 |
实际项目中,建议结合 硬件特性分析 (如 Mali vs Adreno GPU)和 用户交互模式(如笔压采样频率)针对性优化。
信息来源于deepseek