当前位置: 首页 > news >正文

Android GPU测试

一、Basemark GPU

可选择进行vulkan和opengl测试:

二、GFXBench

进行各种offscreen测试(包括曼哈顿离屏

  • 这是由GFXBench图形性能测试套件提供的一个著名3D图形渲染场景。

  • 它模拟了一个复杂的未来都市环境(类似曼哈顿),包含大量几何体、动态光源、反射和阴影效果,对GPU的几何处理、纹理填充、着色器计算能力有很高要求。

  • 有多个版本:

    • Manhattan (ES 3.0): 基础版本,使用OpenGL ES 3.0 API。

    • Manhattan 3.1 (ES 3.1): 更高级版本,使用OpenGL ES 3.1 API,通常包含更多计算着色器效果,压力更大。

    • Wannhattan: 通常是Manhattan的一个变体或特定设备/驱动优化版本(你图中的Wannhattan 3.1.1即为此类)。

    • Car Chase 离屏:

      • GFXBench中一个非常新且极其复杂的测试场景(通常需要OpenGL ES 3.1或Vulkan)。

      • 模拟车辆在现代化城市街道中追逐的场景,包含大量高级效果(如复杂光照、粒子效果、后处理、景深等)。

      • 对高端GPU构成巨大挑战,是衡量旗舰GPU性能的重要标准。

    • Aztec Ruins 离屏 (High Tier / Normal Tier):

      • 主要在3DMark Wild Life测试套件中使用(跨平台)。

      • 同样是非常高负载的现代测试场景,有不同等级(High Tier压力极大)。

      • 也采用离屏渲染以确保跨平台(Android, iOS, Windows)的可比性。

    • Solar Bay 离屏:

      • 3DMark Solar Bay测试中使用,专注于测试GPU的光线追踪能力(如果硬件支持)。

    • 其他测试套件中的离屏场景: 如Antutu GPU测试部分、Basemark GPU等,它们内部的3D测试场景在对比模式下通常也采用离屏渲染。

    offscree核心含义: 测试场景被渲染到一个离屏缓冲区(Offscreen Buffer) 中,而不是直接输出到设备的物理屏幕上。统一场景,不受屏幕分辨率差异影响,发挥gpu最佳能力。

高通平台GPU资源占用查询:

 cat /sys/class/kgsl/kgsl-*/gpu_busy_percentage

三、车机版安兔兔

安兔兔下载_安兔兔Android 车机版下载

四、主流3D引擎

还有UE.

  1. Unity开发环境

    • Windows/Mac电脑:用Unity Editor编写C#代码

    • 编译目标:选择 Android 或 Linux 平台

http://www.dtcms.com/a/314124.html

相关文章:

  • 电子电气架构 ---智能电动汽车嵌入式软件开发过程中的block点
  • 【Linux指南】软件安装全解析:从源码到包管理器的进阶之路
  • 移动端生产网页设计误区:工业级操作场景下的手势交互创新
  • 【Django】-3- 处理HTTP响应
  • AUTOSAR CP:深度揭秘APPL层(Application Layer)!SWC分配策略与端口交互的终极指南
  • IntelliJIDEA上传GitHub全攻略
  • 国产智能三防手机哪款最好?这款支持单北斗、5G-A、IP68
  • 进一步分析云手机的优势有哪些?
  • chatgpt plus简单得,不需要求人,不需要野卡,不需要合租,不需要昂贵的价格
  • 手机防沉迷新招:安卓手机如何成为管理iPhone的遥控器?
  • Redis 实现互斥锁解决Redis击穿
  • Realme手机怎样相互远程控制?Realme可以被其他手机远程控制吗?
  • GPTs——定制的小型智能体
  • 微算法科技(NASDAQ: MLGO)开发量子边缘检测算法,为实时图像处理与边缘智能设备提供了新的解决方案
  • vue3+天地图。添加标注和点击当前去掉其他的标注
  • 1. 什么是柯里化
  • SpringBoot自动装配原理
  • XSS的原型链污染1--原型链解释
  • 如何选择一个容易被搜索引擎发现的域名?
  • C++ 入门基础(4)
  • CAD格式转换器HOOPS Exchange:全方位支持HOOPS系列产品
  • 20250805问答课题-实现TextRank + 问题分类
  • 解锁高并发LLM推理:动态批处理、令牌流和使用vLLM的KV缓存秘密
  • VUE+SPRINGBOOT从0-1打造前后端-前后台系统-整体示例
  • Memcached缓存与Redis缓存的区别、优缺点和适用场景
  • 学习游戏制作记录(角色属性和状态脚本)8.4
  • python:机器学习中的分类与回归怎么理解
  • 【PHP】获取图片的主要颜色值RGB值
  • 回归预测 | MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入单输出回归预测+SHAP可解释分析
  • 短剧小程序系统开发:引领影视消费新潮流