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。
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。
页面渲染时，被绘制的元素最终要转换成矩阵像素点（即多维数组形式，类似安卓中的Bitmap），才能被显示器显示。
页面由各种基本元素组成，例如圆形、圆角矩形、线段、文字、矢量图（常用贝塞尔曲线组成）、Bitmap等。
元素绘制时尤其是动画绘制过程中，经常涉及插值、缩放、旋转、透明度变化、动画过渡、毛玻璃模糊，甚至包括3D变换、物理运动（例如游戏中常见的抛物线运动）、多媒体文件解码（主要在桌面机中有应用，移动设备一般不用GPU做解码）等运算。
绘制过程经常需要进行逻辑较简单、但数据量庞大的浮点运算。
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：
黄色的Control为控制器，用于协调控制整个CPU的运行，包括取出指令、控制其他模块的运行等；
绿色的ALU（Arithmetic Logic Unit）是算术逻辑单元，用于进行数学、逻辑运算；
橙色的Cache和DRAM分别为缓存和RAM，用于存储信息。
从结构图可以看出，CPU的控制器较为复杂，而ALU数量较少。因此CPU擅长各种复杂的逻辑运算，但不擅长数学尤其是浮点运算。
以8086为例，一百多条汇编指令大部分都是逻辑指令，数学计算相关的主要是16位加减乘除和移位运算。一次整型和逻辑运算一般需要1~3个机器周期，而浮点运算要转换成整数计算，一次运算可能消耗上百个机器周期。
更简单的CPU甚至只有加法指令，减法用补码加法实现，乘法用累加实现，除法用减法循环实现。
现代CPU一般都带有硬件浮点运算器（FPU），但主要适用于数据量不大的情况。
CPU是串行结构。以计算100个数字为例，对于CPU的一个核，每次只能计算两个数的和，结果逐步累加。
和CPU不同的是，GPU就是为实现大量数学运算设计的。从结构图中可以看到，GPU的控制器比较简单，但包含了大量ALU。GPU中的ALU使用了并行设计，且具有较多浮点运算单元。
硬件加速的主要原理，就是通过底层软件代码，将CPU不擅长的图形计算转换成GPU专用指令，由GPU完成。
扩展：很多计算机中的GPU有自己独立的显存；没有独立显存则使用共享内存的形式，从内存中划分一块区域作为显存。显存可以保存GPU指令等信息。
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）。
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。
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。
DisplayList
DisplayList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) —> OpenGL(C/C++ Lib) —> 驱动程序 —> GPU。
在Android 4.1及以上版本，DisplayList支持属性，如果View的一些属性发生变化（比如Scale、Alpha、Translate），只需把属性更新给GPU，不需要生成新的DisplayList。
RenderNode
一个RenderNode包含若干个DisplayList，通常一个RenderNode对应一个View，包含View自身及其子View的所有DisplayList。
下面是安卓View完整的绘制流程图，主要通过阅读源码和调试得出，虚线箭头表示递归调用。
从ViewRootImpl.performTraversals到PhoneWindow.DecroView.drawChild是每次遍历View树的固定流程，首先根据标志位判断是否需要重新布局并执行布局；然后进行Canvas的创建等操作开始绘制。
如果硬件加速不支持或者被关闭，则使用软件绘制，生成的Canvas即Canvas.class的对象；
如果支持硬件加速，则生成的是DisplayListCanvas.class的对象；
两者的isHardwareAccelerated()方法返回的值分别为false、true，View根据这个值判断是否使用硬件加速。
View中的draw(canvas,parent,drawingTime) - draw(canvas) - onDraw - dispachDraw - drawChild这条递归路径（下文简称Draw路径），调用了Canvas.drawXxx()方法，在软件渲染时用于实际绘制；在硬件加速时，用于构建DisplayList。
View中的updateDisplayListIfDirty - dispatchGetDisplayList - recreateChildDisplayList这条递归路径（下文简称DisplayList路径），仅在硬件加速时会经过，用于在遍历View树绘制的过程中更新DisplayList属性，并快速跳过不需要重建DisplayList的View。
Android 6.0中，和DisplayList相关的API目前仍被标记为“@hide”不可访问，表示还不成熟，后续版本可能开放。
硬件加速情况下，draw流程执行结束后DisplayList构建完成，然后通过ThreadedRenderer.nSyncAndDrawFrame()利用GPU绘制DisplayList到屏幕上。
纯软件绘制 VS 硬件加速（Android 6.0）
下面根据具体的几种场景，具体分析一下硬件加速前后的流程与加速效果。
场景1中，无论是否加速，遍历View树并都会走Draw路径。硬件加速后Draw路径不做实际绘制工作，只是构建DisplayList，复杂的绘制计算任务被GPU分担，已经有了较大的加速效果。
场景2中，TextView设置前后尺寸位置不变，不会触发重新Layout。
软件绘制时，TextView所在区域即为脏区。由于TextView有透明区域，遍历View树的过程中，和脏区重叠的多数View都要重绘，包括与之重叠的兄弟节点和他们的父节点（详见后面的介绍），不需要绘制的View在draw(canvas,parent,drawingTime)方法中判断直接返回。
硬件加速后，也需要遍历View树，但只有TextView及其每一层父节点需要重建DisplayList，走的是Draw路径，其他View直接走了DisplayList路径，剩下的工作都交给GPU处理。页面越复杂，两者性能差距越明显。
场景3中，软件绘制每一帧都要做大量绘制工作，很容易导致动画卡顿。硬件加速后，动画过程直接走DisplayList路径更新DisplayList的属性，动画流畅度能得到极大提高。
场景4中，两者的性能差距更明显。简单修改透明度，软件绘制仍然要做很多工作；硬件加速后一般直接更新RenderNode的属性，不需要触发invalidate，也不会遍历View树（除了少数View可能要对Alpha做特殊响应并在onSetAlpha()返回true，代码如下）。
public class View {
public void setAlpha(@FloatRange(from=0.0, to=1.0) float alpha) {
ensureTransformationInfo(); if (mTransformationInfo.mAlpha != alpha) {
mTransformationInfo.mAlpha = alpha; if (onSetAlpha((int) (alpha * 255))) {
invalidate(true);
} else {
mRenderNode.setAlpha(getFinalAlpha());
}
}
} protected boolean onSetAlpha(int alpha) { return false;
} }
实际阅读源码并实验，得出通常情况下的软件绘制刷新逻辑：
至此，硬件加速相关的内容就介绍完了，这里做个简单总结：
CPU更擅长复杂逻辑控制，而GPU得益于大量ALU和并行结构设计，更擅长数学运算。
页面由各种基础元素（DisplayList）构成，渲染时需要进行大量浮点运算。
硬件加速条件下，CPU用于控制复杂绘制逻辑、构建或更新DisplayList；GPU用于完成图形计算、渲染DisplayList。
硬件加速条件下，刷新界面尤其是播放动画时，CPU只重建或更新必要的DisplayList，进一步提高渲染效率。
实现同样效果，应尽量使用更简单的DisplayList，从而达到更好的性能（Shape代替Bitmap等）。
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