Android使用GPU指南

首先确认已经用 USB 数据线把手机和电脑连上了，可以直接用 ADB（Android Debug Bridge） 来查看手机芯片和算力支持情况。下面给你分步骤操作：

---

如果你装了 Android Studio

• adb 已经自带在 SDK\platform-tools 目录。

• 默认路径可能是：

  C:\Users\<你的用户名>\AppData\Local\Android\Sdk\platform-tools

• 直接进入这个目录运行：

  cd C:\Users\WangRuihua\AppData\Local\Android\Sdk\platform-tools

  adb devices

🔹 1. 确认设备连接

在电脑命令行（终端 / CMD / PowerShell）输入：

adb devices

👌 很好，现在说明你的 手机和模拟器 都连上了电脑：

4a38c1b2312bf4cd device ← 真机 
emulator-5554 device ← 模拟器

🔹 查看当前手机芯片和算力信息

在命令行输入以下指令（默认针对你的真机 c9ce1ef1cf87998）：

1. 查看 CPU 架构

adb -s 4a38c1b2312bf4cd shell getprop ro.product.cpu.abi

可能输出：

• arm64-v8a → 64 位 ARM CPU（现代手机主流，支持 AI 框架）

• armeabi-v7a → 32 位 ARM CPU（老旧手机，算力弱）

🔹 查看查看 GPU 信息

adb -s 4a38c1b2312bf4cd shell cmd package list features

🔹 结论

1. CPU：

   • arm64-v8a

   • ARMv8 架构，4 个核心（CPU part 0xd05 ≈ Cortex-A55 系列，入门/中低端核）。

   • 能跑 AI 框架（TFLite / ONNX Runtime Mobile），但主要靠 CPU 推理，算力有限。

2. GPU：

   • 通过 Vulkan 相关 feature (android.hardware.vulkan.compute) 可以确认支持 GPU 计算。

   • 说明可以跑 Vulkan 后端的 AI 框架（如 TFLite + NNAPI + Vulkan Delegate）。

🔹 进入 PowerShell

方法有几种：

1. 在任务栏搜索框输入 PowerShell → 右键 → 选择 以管理员身份运行。

2. 或者在你当前目录（D:\platform-tools）里按住 Shift + 右键 → 选择 在此处打开 PowerShell 窗口。

打开后，你会看到提示符类似：

PS D:\platform-tools>

这就是 PowerShell 环境。

---

🔹 在 PowerShell 里运行 ADB 命令

1. 查看 GPU 信息（过滤 GLES）

.\adb -s 4a38c1b2312bf4cd shell dumpsys SurfaceFlinger | Select-String "GLES"

.\adb -s 4a38c1b2312bf4cd shell cat /proc/meminfo | Select-String "MemTotal"

2.查看内存信息

棒了 ✅

现在你已经成功查到 GPU 信息：

GLES: ARM, Mali-G52, OpenGL ES 3.2 v1.g19p1-01eac0.7c74b62c389dc324cb8ee05a7d79ce80

---

🔹 分析结果

• GPU 型号：Mali-G52

• 厂商：ARM

• API 支持：OpenGL ES 3.2

👉 Mali-G52 是一款中端 GPU（常见于联发科/紫光展锐等芯片），支持 OpenGL ES 3.2 和 Vulkan，算力中规中矩，适合跑一些轻量级 AI（语音识别、图像分类、小型 NLP 模型）。

🔹 当前设备算力总结

1. CPU：ARM Cortex-A55（低功耗核，arm64-v8a 架构）

   • 能跑 AI，但性能有限。

2. GPU：ARM Mali-G52

   • 支持 Vulkan / OpenGL ES 3.2，可用来加速 TensorFlow Lite / ONNX Runtime。

3. NPU：⚠️ 没检测到 android.hardware.neuralnetworks，说明系统没暴露独立 NPU。

   • AI 运算主要依赖 CPU/GPU。

4. 内存：约 2 GB（MemTotal → 设备的物理内存总量，2001152 kB ≈ 2001152 / 1024 ≈ 1953 MB ≈ 1.95 GB。表示：这台设备的总 RAM 大约是 2GB。）

🔹手机上 Vulkan Driver 的开启

• Mali-G52 GPU 是支持 Vulkan 的，你查到的 feature:android.hardware.vulkan.compute 就证明了。

• 一般来说，手机出厂就带 Vulkan driver，只要 Android 版本 ≥ 7.0，Vulkan API 就能用。

• 你可以验证 Vulkan 是否可用：

   .\adb -s 4a38c1b2312bf4cd shell pm list features | Select-String "vulkan"

✅ 说明 Vulkan 驱动已经启用，不需要你手动再开。手机已经完全支持 Vulkan，包括：

• android.hardware.vulkan.compute → 说明支持 GPU 计算，不仅是图形渲染。

• android.hardware.vulkan.level=1 → Vulkan 功能级别，Level 1 表示支持 Compute。

• android.hardware.vulkan.version=4198400 → Vulkan 版本号（4198400 = 1.1.128）。

• android.software.vulkan.deqp.level=132514561 → Vulkan 的兼容性测试等级（deqp）。

切换到 GPU (推荐)

• 需要一个编译时启用 Vulkan 的 libonnxruntime.so / sherpa-onnx.aar。

• 在初始化时写：

  config.modelConfig.provider = "vulkan"

• 然后在 Logcat 里确认执行设备（CPU / GPU）。

你想在 App 代码里主动确认：OfflineRecognizer 到底是跑在 CPU 还是 GPU (Vulkan Delegate)。

Sherpa-ONNX 的 Android 层没有直接暴露 ONNX Runtime 的 provider 信息，不过我们可以通过 两步日志方案 来实现：

---

🔹 方案 1：打印你设置的 provider

在初始化时，你可以直接把配置打印出来：

private fun initOfflineRecognizer() { val config = OfflineRecognizerConfig( featConfig = getFeatureConfig(sampleRate = sampleRateInHz, featureDim = 80), modelConfig = getOfflineModelConfig(type = 15)!!, ) config.modelConfig.provider = "vulkan" // 你想启用的后端 Log.i(TAG, "准备加载模型，目标 Execution Provider=${config.modelConfig.provider}") offlineRecognizer = OfflineRecognizer(assetManager = application.assets, config = config) Log.i(TAG, "OfflineRecognizer 初始化完成 (provider=${config.modelConfig.provider})") }

这样可以确认你代码里确实指定了 vulkan。
👉 但这还不能保证 Vulkan 真的被加载成功。

---

🔹 方案 2：检测推理耗时，推断是否跑 GPU

在 runSecondPass() 里加上耗时打印：

private fun runSecondPass(samples: FloatArray): OfflineRecognizerResult { val stream = offlineRecognizer.createStream() stream.acceptWaveform(samples, sampleRateInHz) val start = System.currentTimeMillis() offlineRecognizer.decode(stream) val end = System.currentTimeMillis() val result = offlineRecognizer.getResult(stream) stream.release() Log.i(TAG, "执行 decode 耗时=${end - start} ms (provider=${offlineRecognizer.hashCode()})") return result }

⚡ 如果 GPU 生效，decode 耗时会显著低于 CPU（几百 ms → 数十 ms）。

---

🔹 方案 3（可选）：JNI 层暴露 provider 名称

如果你能改 JNI，可以在 C++ 里调用：

auto providers = Ort::GetAvailableProviders(); for (auto &p : providers) { LOGI("ONNX Runtime 支持的 Provider: %s", p.c_str()); }

再通过 Logcat 打印出来。
👉 但这需要你能重新编译 Sherpa-ONNX AAR。

---

✅ 结论
在 App 代码里，你能做的就是：

1. 打印你配置的 provider。

2. 在推理时打印 耗时，结合 Logcat 判断是否真的跑 GPU。