Android性能测试，跟pc性能测试一样分为客户端及服务器，但在客户端上的性能测试分为2类，对于应用性能测试，包括很多测试项，如启动时间、内存、CPU、GPU、功耗、流量等。但针对rom版本的性能测试，一般关注功耗。
一直以来，性能测试是被一部分人遗忘，又让另一部分人无可奈何的东西。在绝大部分的创业公司，性能测试基本上都是被遗忘的，他们认为功能测试和稳定性测试才是重点，而在中等规模的公司中一部分测试人员考虑进行性能测试，却无从下手。
Streamline是一款由ARM公司制作的终极性能测试利器，可以快速定位手游性能问题，甚至可以直接追溯代码。但Streamline需要自行搭建，确实让不少同行止步，无法体会产品的优势。所以，云测为大家整理了如何快速搭建Streamline，方便各位使用体验。
This Machine就是所用的手机核心，对比赛扬M-1.5Ghz，效果可以看一下（骁龙821）。
自从 cpu及内存后，GPU 这个词对于 PC 性能测试者也不陌生了，什么 3Dmax，安兔兔之类的第三方软件让 GPU 在移动端性能测试领域都知晓，但对于应用的 GPU 该如何来测试呢，我们先引入几个名词：
1）、系统架构：web端的服务器更新后，客户端会自动同步更新；如果是app下修改了服务端，意味着客户端用户所使用的核心版本都需要进行回归测试一遍；
Android 性能测试，跟 pc 性能测试一样分为客户端及服务器，但在客户端上的性能测试分为 2 类：
RIFFA 是一种开源通信架构，它允许通过 PCIe 在用户的 FPGA IP 内核和 CPU 的主存储器之间实时交换数据。为了建立其逻辑通道，RIFFA 在 CPU 端拥有一系列软件库，在 FPGA 端拥有 IP 核。本文主要针对其中的DMA性能（Scatter-Gather DMA）进行测试。
虽然在提高模型模型精度上，Transformer发挥了不容小觑的作用，但与此同时，却引入了更大的计算量。
二、安装/卸载 1.真机的安装，卸载 2.第三方软件协助安装/卸载 3.模拟器上的安装/卸载
Geekbench 6上线！Geekbench 6增加了对最新硬件的支持，追求的是更有真实意义的性能测试，这次的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性，多核性能变得更加重要。
Apple 的 M3 Max是一款功能极其强大的芯片，可显著提高 Apple Silicon 的 CPU 和 GPU 性能。它得到了大量媒体的关注，但它一定比最快的 Windows 笔记本电脑更快吗？为了找到答案，我们将它与联想 Legion 9i 一款配备超快英特尔酷睿 i9-13980HX 和 Nvidia GeForce RTX 4090 的游戏笔记本电脑在很多基准测试中直接进行比较。
【重磅发布】业内首次推出GPU详细信息（第一期支持Mali机器），含：Mali GPU Utilization、Mali Pixels Info、Mali Memory & Bus Bandwidth
“Show出你的野蛮性能”并不是一句漂亮的空话，高性能云计算的实力正在被6大知名云服务商和20多所高校队伍同步验证，谁才是真正的CPU/GPU云主机之王？
在自然语言处理领域，以 BERT 为代表的 Transformer 神经网络模型是近年来最重要的模型创新，为诸如阅读理解、文章摘要、语义分类、同义改写等 NLP 任务带了显著的效果提升。但 Transformer 在提高模型精度的同时，也引入了更多的计算量，这导致 Transformer 的线上 NLP 服务在部署方面面临着巨大挑战。
上个月PerfDogService商业版正式开启，用户可基于Service组件二次开发自己的PerfDog性能工具或自动化服务，还没体验过的小伙伴可以前往官网申请试用。本次PerfDog迎来了5.0大版本更新，业界首创支持GPU详细信息展示，云端对比报告支持公开分享，适配Android/iOS最新系统等众多更新优化内容上线。快来看看具体的更新内容吧。 版本更新内容 【重磅发布】业内首次推出GPU详细信息（第一期支持Mali机器），含：Mali GPU Utilization、Mali Pixels
近日，全球倍受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单，其中浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能纪录，在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。
自预训练大模型兴起以来，人们面临的算力挑战就变得越来越大。为此，人们为大语言模型（LLM）提出了许多训练和推理的解决方案。显然，大多数高性能推理解决方案都基于 CUDA 并针对英伟达 GPU 进行了优化。
美国东部时间10月21日，全球备受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单，浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能纪录，在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。
在Deno项目的源代码中，deno/ext/webgpu/lib.rs文件的作用是实现了与WebGPU相关的功能。具体来说，它定义了一系列关键的结构体和枚举，以方便使用WebGPU接口。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 美国东部时间10月21日，全球倍受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单，浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能记录，在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。 MLPerf是当前全球最具影响力的AI计算基准评测组织，由图灵奖得主大卫·帕特森（David Patterson）联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等单位共同成立，每年组织全球AI训练和AI推理性能测试并发榜。此次MLPerf的AI推理基准测试有全球23家公司和单位
简单来说，现代推荐系统由训练/推理流水线（pipeline）组成，涉及数据获取、数据预处理、模型训练和调整检索、过滤、排名和评分相关的超参数等多个阶段。走遍这些流程之后，推荐系统能够给出高度个性化的推荐结果，从而提升产品的用户体验。
Geekbench是由Primate Labs Inc.开发的一款跨平台的基准测试软件，旨在帮助用户测试和评估计算机和移动设备的性能表现。
近日，移动性能测试工具Perfdog正式发布了V7.1版，迎来了“2022年的首次重大版本更新”，针对游戏性能评估创新发布全新指标稳帧指数Smooth、微小卡顿SmallJank等。同时，新版本独家新增安卓系统GPU、Battery、NPU温度、帧能耗指标FPower等众多内容，致力于为用户提供更便捷、更高效、更准确的测试体验。接下来，让我们一起看看具体的更新内容。 PerfDog 7.1版本更新内容速览 PerfDog 7.1版本现已上线，还没有体验的小伙伴们点击文末“阅读原文”前往PerfDog官网
Stable Diffusion是一种基于扩散模型的图像生成技术，能够从文本生成高质量的图像，适用于CG，插图和高分辨率壁纸等领域。
近日，腾讯正式宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具是面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景所提出的加速方案，已经在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中广泛应用，这是腾讯通过 GitHub 对外开源的第 100 个项目。
前言 在经历过腾讯内部多次性能测试实践后，PerfDog于不久前正式对外发布，开放给全球开发者使用。腾讯的诸多明星产品如王者荣耀、QQ飞车手游、和平精英、微信、微视、QQ浏览器及小程序小游戏等优秀应用均在使用这款性能测试工具平台。
洞穿性能测试痛点，PerfDog以提升应用和游戏的品质为使命 作为腾讯互娱官方出品的行业领先的质量服务品牌，WeTest一直致力于质量标准建设和产品质量提升，希望通过集成更多优质工具，覆盖各类应用在研发、运营各阶段的测试需求，360度保障产品质量。 而作为WeTest针对开发者性能专项测试需求所推出的移动全平台iOS\Android性能测试工具，PerfDog不仅能够快速定位分析性能问题，提升APP应用及游戏性能和品质，而且收集过程无需ROOT/越狱，无需对手机硬件、游戏及应用进行任何更改
这段时间面试了一些做过性能测试的应聘者，从结果来罕有能让人满意的。整理了一些我常问的性能测试问题，希望对有志于转型性能测试或者正在找性能测试相关工作的同行有所帮助。若对于以下问题有想法也欢迎加我微信进行沟通。 性能测试的意义和作用，说出因为性能不良造成的质量事故？ 如何进行性能测试，整体的性能测试流程是什么？ 确定需求-制定计划和策略-准备环境（干净的，数据）-编写脚本-设计测试场景-运行-监控执行-分析测试结果 性能测试的难点在哪里？如何克服？ 如何选择性能测试工具？ 如何确定性能测试团队的人力资源需求
上周，苹果发布了自研的 M1 芯片以及搭载 M1 芯片的三款新 Mac 产品：MacBook Pro、MacBook Air 和 Mac Mini。这一举动标志着苹果的 Mac 产品正式开启从英特尔架构到 ARM 架构的过渡。
9月9日，全球权威AI基准评测MLPerf™ V2.1推理最新评测成绩公布，浪潮AI服务器成功搭载国产GPU芯片厂商壁仞科技自研的高端通用GPU，在BERT和ResNet50两项重要任务中取得了8卡和4卡整机的全球最佳性能，实现了国产芯片在国际AI赛场上的精彩亮相，取得了历史性的突破。
(app除了这些性能测试，还有：手机版本号兼容性，屏幕分辨率兼容性，稳定性测试，安全测试等，后续会持续更新… 流量测试同这些一起更新，这里就不在说明了 )
接口性能是做接口性能测试过程中使用的测试策略以及Groovy脚本实现，以及性能测试工具的实现，如timewatch和netdata汉化，欢迎关注“FunTester”。
这次测试内容在 https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson_benchmarks 开源项目里，提供一系列针对各种视觉类深度学习模型的测试代码，使用者可以针对自己手上的Jetson设备执行各种性能测试。
针对6款当前最通用的工业级ARM处理器（瑞萨RZ/G2L、NXP i.MX6ULL、TI AM335x、ST P157 、NXP i.MX6、NXP i.MX8M Mini）进行性能测试，了解不同处理器性能数据，辅助项目选型评估。
向量检索领域有着非常多优秀产品，不同的产品有着各自的特性，适用于不同的场景，接下来将对已了解的8款优秀向量检索产品进行简单的介绍。
导语 在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降，开发同学分析源代码堆栈信息，折腾了很久一直无法定位原因，最终定位到原来是手机发热降频引起。 有经验一看完整的性能数据，基本一眼都能看出问题原因。需要强调一点：分析问题需要整体数据联动分析，单独看某单一信息是没是意义的。这个案例很典型，所以将本次性能实战经验分析出来，，希望对测试或者开发同学有些帮助。 一月一度的游戏性能专项回归测试过程中，我们在Galaxy S9 Plus手机上测试发现，帧率出现陡降问题，非常有规律的：进入游戏玩一段时间帧率FPS出现缓慢
1、运行Monkey进行压力测试： adb shell monkey -p cn.microinvestment.weitou --pct-touch 100 --ingore-crashes --throttle 1000 -s 100 -v -v 50 2、监控内存值，如果出现过大等递增异常则保存HPROF文件（hprof文件是Java 虚拟机的Heap快照）用于分析查看应用内存的命令： adb shell dumpsys meminfo cn.microinvestment.weitou(进程名) 如果发现内存过大，则保存HPROF文件：adb shell am dumpheap <进程名> <保存路径> 3、分析hprof文件 用工具MAT来查看，首先还要这个HPROF文件转换成MAT可读的文件 在Android SDK tool里面有个hprof-conv命令： hprof-conv <原HPROF文件路径> <转换后的HPROF路径> hprof-conv a.hprof b.hprof 4、用MAT工具打开转换后的HPROF文件 一般选择Leak Suspects Report（通过SQL语句来查询对象有没有被释放掉，如果有多个相同的对象，则会存在内存泄露的问题）
如何选择工具呢，压测的过程中，我们需要有很多工具需要选择，如何选择适合的工具，也是一个难点。
导语 在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降，开发同学分析源代码堆栈信息，折腾了很久一直无法定位原因，最终定位到原来是手机发热降频引起。 有经验一看完整的性能数据，基本一眼都能看出问题原因。需要强调一点：分析问题需要整体数据联动分析，单独看某单一信息是没是意义的。这个案例很典型，所以将本次性能实战经验分析出来，希望对测试或者开发同学有些帮助。 一月一度的游戏性能专项回归测试过程中，我们在Galaxy S9 Plus手机上测试发现，帧率出现陡降问题，非常有规律的：进入游戏玩一段时间帧率
新版 Macbook 已经问世了一段时间，如果将 M1 芯片用于数据科学，性能会如何呢？本文作者将 M1 Macbook Pro 与基于 Intel 的 2019 Macbook Pro 在 5 种常用基准上进行了测试，结果发现 M1 芯片的性能确实是令人震惊的。
最开始做性能测试的时候，会有些摸不着头脑，虽然之前一直做客户端开发，但对于性能测试这块的研究比较少，于是试着找了一些工具，看了看相关文档就开始动手了。有时候因为性能问题比较明显就直接发现了，再之后遇到类似的性能测试需求，就按照上次的经验去做，有时候可能发现问题，也可能发现不了，还有些时候甚至是在浪费时间。随着经验的逐渐增加，我慢慢意识到，以前的很多测试方法既盲目又不利于沉淀，对于较为成熟的软件，这样做的测试有效性往往比较低，运气好才会发现问题，如果是较深层次的问题，要么遇不到，要么遇到了也找不出原因。因此有必要总结出一套标准的测试流程和方法，来提高测试的有效性。
随着国内越来越多的厂商发布智能手表，而这些手表的系统基本上都是基于Android系统深度打造的，就拿OPPO Watch ECG版本来说，ColorOS Watch 1.5正是基于Android O深度定制的。我们可以把这些智能手表看做是一个小的智能手机，而PerfDog性能狗作为移动全平台性能测试分析专家，我们用PerfDog性能狗测试一下智能手表性能，能有什么样的收获？下面就以OPPO Watch ECG版本为例，进行进一步测试。
做过App测试的读者，相信日常都会接到一些App专项测试任务，这里先普及一下，什么是App专项测试？简单来说，App专项测试主要包括：兼容型测试、稳定性测试、内存测试、CPU测试、帧率测试、耗电量测试、流量测试、弱网测试等。而内存测试、CPU测试、帧率测试、耗电量测试、流量测试、弱网测试这些类别的测试任务概括起来属于App客户端性能测试范畴。
PerfDog是一个移动全平台Android/iOS性能测试、分析工具。可以快速定位分析性能问题。手机无需ROOT/越狱，手机硬件、游戏及应用APP也无需做任何修改，极简化即插即用。
| 研发进展 确定 PostGIS 作为功能测试基准，已完成 SQL 执行脚本及 PostGIS/Arctern 结果对比脚本。进行 GeoSpark 、 PostGIS 测试案例向 Arctern 移植，已整理完成 400 多案例 搭建云端 (Azure) 性能测试环境，性能对比系统 GeoSpark、GeoMesa 构建 Arctern 的 conda 安装方式 测试 Arctern 集群的部署流程（容器部署与非容器部署） 完成 6 个 GIS 函数的 GPU 加速，并初步完成 CPU/GPU 异
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