TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus OS Update Tracker

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @OnePlusOTA · Post #607 · 5月27日

OnePlus Nord 2 OxygenOS 12.1 C.04 IND System • Fixed the issue that the lock screen interface displayed abnormally when charging • Fixed the issue that the screen brightness displayed abnormally in certain scenarios • Fixed the occasional issue that the desktop text displayed abnormally in certain scenarios Camera • Optimized the anti-shake effect when shooting videos • Optimized the speed of enabling Camera in certain scenarios Others • Fixed the issue of abnormal crash when enabling Fortnite MD5 Component (my_manifest): c949151afe63f1cfe9fda80d0d541abc Component (my_product): 408223966738c5d0a71f39b211bb1592 Component (my_bigball): 8253f6c910a4bc7cbfe044b3b1f79751 Component (my_stock): f08eb9a61ed03567965cbc76d980e6a3 Component (my_heytap): 28db2abbedc1eafc8947749e91b197fc Component (my_carrier): f0b3b8bd50cc13f4d2a1ebdad9f75f22 Component (system_vendor): e5d935f73c54cc08ae04c9e5abeefe20 Component (my_region): ceb333df4f651e82e5c71a9d76da3273 SHA-1 Full: a3de2e204668cc33c7134bf062bb5f6873a28bce Size Component (my_manifest): 1.22 MB (1278656) Component (my_product): 413.80 MB (433902450) Component (my_bigball): 578.54 MB (606645588) Component (my_stock): 615.30 MB (645192760) Component (my_heytap): 508.90 MB (533621509) Component (my_carrier): 1.04 MB (1088872) Component (system_vendor): 2.49 GB (2675632293) Component (my_region): 3.35 MB (3513520) Full: 4.56 GB (4893267850) Downloads ColorOS Global Server: Component (my_manifest) Component (my_product) Component (my_bigball) Component (my_stock) Component (my_heytap) Component (my_carrier) Component (system_vendor) Component (my_region) Google OTA Server: Full Exported by MlgmXyysd Color OTA Bot@OnePlusOTA #Oxygen#denniz#India#Component#Full#Stable#DN2101

Results

找到 1 条相似帖子

搜索 #llvm

当前筛选 #llvm清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9894 · 2026/03/17 05:32

🤖Google ускорила ядро Android, скормив компилятору профили реального использования Команда LLVM toolchain в Google рассказала, как они применили AutoFDO (Automatic Feedback-Directed Optimization) к ядру Android — и результаты интересные. Идея простая: обычный компилятор принимает решения об оптимизациях на основе статических эвристик. Встроить функцию или нет, какая ветка условия чаще выполняется — всё это угадывается без реальных данных из приложений и пользовательских сценариев. AutoFDO меняет подход: компилятор получает профили реального выполнения кода и на их основе принимает куда более точные решения. Эта техника Google уже давно применяется к своей серверной инфраструктуре и ChromeOS, так что подход обкатанный и зарекомендовавший себя. Кто знаком с ART Profiles — идея покажется знакомой. Там тот же принцип: собираем данные о реальном выполнении, отдаём компилятору, получаем более точный нативный код. Только ART Profiles работают на уровне ART для Java/Kotlin-кода конкретного приложения, а AutoFDO — на уровне ядра, C/C++ и LLVM. Разные слои, одна философия. Для ядра профили собирают не с реальных устройств, а в лабораторных условиях: запускают топ-100 самых популярных приложений, используют simpleperf и аппаратные возможности ARM для записи истории ветвлений. Собранные данные показывают 85% совпадение с профилями реального парка устройств — этого достаточно, чтобы считать подход рабочим. Результаты на ядрах 6.1, 6.6 и 6.12: 👉 холодный старт приложений стал быстрее на ~4% 👉 время загрузки сократилось на ~1% 👉 ядро занимает ~40% CPU-времени на Android, так что любая оптимизация здесь ощутима Важный момент: AutoFDO не меняет логику кода, только влияет на решения компилятора — инлайнинг, раскладку кода. Функции, которые не попали в профили («холодные»), компилируются стандартным образом, без изменений. Сейчас это уже в проде — профили включены в ветки android15-6.6 и android16-6.12, так что устройства на этих ядрах уже собираются с AutoFDO. Pixel-устройства точно попадают в эту категорию. С другими производителями сложнее: многие используют сильно модифицированное ядро и не переходят на GKI из AOSP, так что там это может быть не применено вовсе. В планах — GKI-модули, вендорные модули через DDK и поддержка новых версий ядра. 🔗 Источник - блог Android Developers #Android#AndroidDev#Производительность#LLVM#Native