在手机客户端尤其是Android应用的开发过程中，我们经常会接触到“硬件加速”这个词。由于操作系统对底层软硬件封装非常完善，上层软件开发者往往对硬件加速的底层原理了解很少，也不清楚了解底层原理的意义，因此常会有一些误解，如硬件加速是不是通过特殊算法实现页面渲染加速，或是通过硬件提高CPU/GPU运算速率实现渲染加速。 本文尝试从底层硬件原理，一直到上层代码实现，对硬件加速技术进行简单介绍，其中上层实现基于Android 6.0。 了解硬件加速对App开发的意义 对于App开发者，简单了解硬件加速原理及上层API实现，开发时就可以充分利用硬件加速提高页面的性能。以Android举例，实现一个圆角矩形按钮通常有两种方案：使用PNG图片；使用代码（XML/Java）实现。简单对比两种方案如下。 页面渲染背景知识
CPU与GPU结构对比 CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机设备核心器件，用于执行程序代码，软件开发者对此都很熟悉；GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）主要用于处理图形运算，通常所说“显卡”的核心部件就是GPU。 下面是CPU和GPU的结构对比图。其中：
并行结构举例：级联加法器 为了方便理解，这里先从底层电路结构的角度举一个例子。如下图为一个加法器，对应实际的数字电路结构。
现在我们要计算8个整数的和。 对于CPU这种串行结构，代码编写很简单，用for循环把所有数字逐个相加即可。串行结构只有一个加法器，需要7次求和运算；每次计算完部分和，还要将其再转移到加法器的输入端，做下一次计算。整个过程至少要消耗十几个机器周期。 而对于并行结构，一种常见的设计是级联加法器，如下图，其中所有的clock连在一起。当需要相加的8个数据在输入端A1~B4准备好后，经过三个时钟周期，求和操作就完成了。如果数据量更大、级联的层级更大，则并行结构的优势更明显。 由于电路的限制，不容易通过提高时钟频率、减小时钟周期的方式提高运算速度。并行结构通过增加电路规模、并行处理，来实现更快的运算。但并行结构不容易实现复杂逻辑，因为同时考虑多个支路的输出结果，并协调同步处理的过程很复杂（有点像多线程编程）。 GPU并行计算举例 假设我们有如下图像处理任务，给每个像素值加1。GPU并行计算的方式简单粗暴，在资源允许的情况下，可以为每个像素开一个GPU线程，由其进行加1操作。数学运算量越大，这种并行方式性能优势越明显。 Android中的硬件加速 在Android中，大多数应用的界面都是利用常规的View来构建的（除了游戏、视频、图像等应用可能直接使用OpenGL ES）。下面根据Android 6.0原生系统的Java层代码，对View的软件和硬件加速渲染做一些分析和对比。 DisplayListDisplayList是一个基本绘制元素，包含元素原始属性（位置、尺寸、角度、透明度等），对应Canvas的drawXxx()方法（如下图）。 信息传递流程：Canvas(Java API) |
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