安卓編譯速度cpu

1. 整體編譯Android系統，大家用了多少時間

我自己實際編譯ICS4.0.4源碼情況：acer台式機，3.2Ghz cpu，4核，8GB/1600hz內存，整體編譯（含u-boot、kernel、boot.img和system.img）需要1小時10分鍾。編譯時，使用make -j8（因為硬體cpu是4線程的，故使用2倍線程數）。之後的增量編譯，一般需要5~10分鍾即可。

2. 現在安卓手機處理器性能速度最好的是什麼處理器型號是

tegra4和高通驍龍800 MSM8974AB。
這兩款是目前最頂級的cpu了。運算速度是tegra4更快一點。

3. 怎麼提高安卓系統CPU的運行速度

安卓系統的運行速度取決於CPU
架構和主頻，還有運行內存(RAM)的大小。可以說RAM越大，運行越流暢，但RAM的大小改不了的，所以可以想辦法提高CPU的主頻。一般CPU的頻率是按照需求系統自動調節的，空閑的時候頻率會降低。
首先確定你的手機已經ROOT。其實去網上看看，CPU超頻的軟體有很多，可以隨便找一些。而且安兔兔的「CPU大師」等也提供了使CPU鎖定在最高頻率的功能。
雖然提高CPU頻率會使手機運行快一些，但這樣的話耗電量會明顯增加。(我試過把CPU鎖在1200MHz，結果一分鍾掉1％的電……)CPU大師里有計劃功能，可以在裡面設置比如鎖屏時頻率降到最低等等。這樣的話也許還可以……
不過不管怎麼說超頻提升有限，會帶來發熱和用電加快等問題。所以最好還是買一部高配置手機吧，所謂一分價錢一分貨——
話說你的208是指什麼?要是208MHz的話應該只是最低頻率，你使用程序時會自動升高的。

4. 腳本編譯速度和CPU有關嗎

有關的。CPU越強大，編譯越快咯，軟體的編譯也是這樣，做大工程的點完編譯就可以泡杯咖啡慢慢喝了

5. android studio編譯時間長 中端電腦瓶頸是機械硬碟還是cpu 固態硬碟對速度提升大嗎

這個速度和機械硬碟的讀取速度有關，固態硬碟的寫入速度別HDD快多了，一般在70MB/S 以上吧

6. 安卓手機cpu核心數、頻率和運行速度有什麼關系

安卓手機cpu核心數、頻率和運行速度的關系是，同一型號cpu，架構和工藝相同的前提下，頻率相同，核心越多，運行速度和能力越強，但不是倍數關系。

7. android的編譯環境android studio 內存和cpu需求

一般就行，沒太高要求

8. 如何加快linux android 的編譯速度

項目越來越大，每次需要重新編譯整個項目都是一件很浪費時間的事情。Research了一下，找到以下可以幫助提高速度的方法，總結一下。
1. 使用tmpfs來代替部分IO讀寫
2.ccache，可以將ccache的緩存文件設置在tmpfs上，但是這樣的話，每次開機後，ccache的緩存文件會丟失
3.distcc,多機器編譯
4.將屏幕輸出列印到內存文件或者/dev/null中，避免終端設備（慢速設備）拖慢速度。

tmpfs
有人說在Windows下用了RAMDisk把一個項目編譯時間從4.5小時減少到了5分鍾，也許這個數字是有點誇張了，不過粗想想，把文件放到內存上做編譯應該是比在磁碟上快多了吧，尤其如果編譯器需要生成很多臨時文件的話。
這個做法的實現成本最低，在Linux中，直接mount一個tmpfs就可以了。而且對所編譯的工程沒有任何要求，也不用改動編譯環境。
mount -t tmpfs tmpfs ~/build -o size=1G
用2.6.32.2的Linux Kernel來測試一下編譯速度：
用物理磁碟：40分16秒
用tmpfs：39分56秒
呃……沒什麼變化。看來編譯慢很大程度上瓶頸並不在IO上面。但對於一個實際項目來說，編譯過程中可能還會有打包等IO密集的操作，所以只要可能，用tmpfs是有益無害的。當然對於大項目來說，你需要有足夠的內存才能負擔得起這個tmpfs的開銷。
make -j
既然IO不是瓶頸，那CPU就應該是一個影響編譯速度的重要因素了。
用make -j帶一個參數，可以把項目在進行並行編譯，比如在一台雙核的機器上，完全可以用make -j4，讓make最多允許4個編譯命令同時執行，這樣可以更有效的利用CPU資源。
還是用Kernel來測試：
用make： 40分16秒
用make -j4：23分16秒
用make -j8：22分59秒
由此看來，在多核CPU上，適當的進行並行編譯還是可以明顯提高編譯速度的。但並行的任務不宜太多，一般是以CPU的核心數目的兩倍為宜。
不過這個方案不是完全沒有cost的，如果項目的Makefile不規范，沒有正確的設置好依賴關系，並行編譯的結果就是編譯不能正常進行。如果依賴關系設置過於保守，則可能本身編譯的可並行度就下降了，也不能取得最佳的效果。
ccache
ccache工作原理：
ccache也是一個編譯器驅動器。第一趟編譯時ccache緩存了GCC的「-E」輸出、編譯選項以及.o文件到$HOME/.ccache。第二次編譯時盡量利用緩存，必要時更新緩存。所以即使"make clean; make"也能從中獲得好處。ccache是經過仔細編寫的，確保了與直接使用GCC獲得完全相同的輸出。

ccache用於把編譯的中間結果進行緩存，以便在再次編譯的時候可以節省時間。這對於玩Kernel來說實在是再好不過了，因為經常需要修改一些Kernel的代碼，然後再重新編譯，而這兩次編譯大部分東西可能都沒有發生變化。對於平時開發項目來說，也是一樣。為什麼不是直接用make所支持的增量編譯呢？還是因為現實中，因為Makefile的不規范，很可能這種「聰明」的方案根本不能正常工作，只有每次make clean再make才行。
安裝完ccache後，可以在/usr/local/bin下建立gcc，g++，c++，cc的symbolic link，鏈到/usr/bin/ccache上。總之確認系統在調用gcc等命令時會調用到ccache就可以了（通常情況下/usr/local /bin會在PATH中排在/usr/bin前面）。
安裝的另外一種方法：
vi ~/.bash_profile
把/usr/lib/ccache/bin路徑加到PATH下
PATH=/usr/lib/ccache/bin:$PATH:$HOME/bin
這樣每次啟動g++的時候都會啟動/usr/lib/ccache/bin/g++，而不會啟動/usr/bin/g++
效果跟使用命令行ccache g++效果一樣
這樣每次用戶登錄時，使用g++編譯器時會自動啟動ccache
繼續測試：
用ccache的第一次編譯(make -j4)：23分38秒
用ccache的第二次編譯(make -j4)：8分48秒
用ccache的第三次編譯(修改若干配置，make -j4)：23分48秒

看來修改配置（我改了CPU類型...）對ccache的影響是很大的，因為基本頭文件發生變化後，就導致所有緩存數據都無效了，必須重頭來做。但如果只是修改一些.c文件的代碼，ccache的效果還是相當明顯的。而且使用ccache對項目沒有特別的依賴，布署成本很低，這在日常工作中很實用。
可以用ccache -s來查看cache的使用和命中情況：
cache directory /home/lifanxi/.ccachecache hit 7165cache miss 14283called for link 71not a C/C++ file 120no input file 3045files in cache 28566cache size 81.7 Mbytesmax cache size 976.6 Mbytes
可以看到，顯然只有第二編次譯時cache命中了，cache miss是第一次和第三次編譯帶來的。兩次cache佔用了81.7M的磁碟，還是完全可以接受的。
distcc
一台機器的能力有限，可以聯合多台電腦一起來編譯。這在公司的日常開發中也是可行的，因為可能每個開發人員都有自己的開發編譯環境，它們的編譯器版本一般是一致的，公司的網路也通常具有較好的性能。這時就是distcc大顯身手的時候了。
使用distcc，並不像想像中那樣要求每台電腦都具有完全一致的環境，它只要求源代碼可以用make -j並行編譯，並且參與分布式編譯的電腦系統中具有相同的編譯器。因為它的原理只是把預處理好的源文件分發到多台計算機上，預處理、編譯後的目標文件的鏈接和其它除編譯以外的工作仍然是在發起編譯的主控電腦上完成，所以只要求發起編譯的那台機器具備一套完整的編譯環境就可以了。
distcc安裝後，可以啟動一下它的服務：
/usr/bin/distccd --daemon --allow 10.64.0.0/16
默認的3632埠允許來自同一個網路的distcc連接。
然後設置一下DISTCC_HOSTS環境變數，設置可以參與編譯的機器列表。通常localhost也參與編譯，但如果可以參與編譯的機器很多，則可以把localhost從這個列表中去掉，這樣本機就完全只是進行預處理、分發和鏈接了，編譯都在別的機器上完成。因為機器很多時，localhost的處理負擔很重，所以它就不再「兼職」編譯了。
export DISTCC_HOSTS="localhost 10.64.25.1 10.64.25.2 10.64.25.3"
然後與ccache類似把g++，gcc等常用的命令鏈接到/usr/bin/distcc上就可以了。
在make的時候，也必須用-j參數，一般是參數可以用所有參用編譯的計算機CPU內核總數的兩倍做為並行的任務數。
同樣測試一下：
一台雙核計算機，make -j4：23分16秒
兩台雙核計算機，make -j4：16分40秒
兩台雙核計算機，make -j8：15分49秒
跟最開始用一台雙核時的23分鍾相比，還是快了不少的。如果有更多的計算機加入，也可以得到更好的效果。
在編譯過程中可以用distccmon-text來查看編譯任務的分配情況。distcc也可以與ccache同時使用，通過設置一個環境變數就可以做到，非常方便。
總結一下：
tmpfs： 解決IO瓶頸，充分利用本機內存資源
make -j： 充分利用本機計算資源
distcc： 利用多台計算機資源
ccache： 減少重復編譯相同代碼的時間
這些工具的好處都在於布署的成本相對較低，綜合利用這些工具，就可以輕輕鬆鬆的節省相當可觀的時間。上面介紹的都是這些工具最基本的用法，更多的用法可以參考它們各自的man page。
5.還有提速方法是把屏幕輸出重定向到內存文件或/dev/null,因對終端設備(慢速設備)的阻塞寫操作也會拖慢速度。推薦內存文件，這樣發生錯誤時，能夠查看。

9. 如何加快Android Studio 編譯app 的速度

開啟gradle單獨的守護進程
在下面的目錄下面創建gradle.properties文件：
/home/<username>/.gradle/ (Linux)
/Users/<username>/.gradle/ (Mac)
C:\Users\<username>\.gradle (Windows)
並在文件中增加：

同時修改項目下的gradle.properties文件也可以優化：

同時上面的這些參數也可以配置到前面的用戶目錄下的gradle.properties文件里，那樣就不是針對一個項目生效，而是針對所有項目生效。
上面的配置文件主要就是做， 增大gradle運行的java虛擬機的大小，讓gradle在編譯的時候使用獨立進程，讓gradle可以平行的運行。
修改android studio配置
在android studio的配置中，開啟offline模式，以及修改配置。實際上的配置和上面的一大段一樣，主要是在這個地方配置的只會在ide構建的時候生效，命令行構建不會生效。

10. 安卓手機的運行速度和cpu的大還是和運行內存大

運存大就運行速度也就大，但cpu
也不能太低1G以上
運存>cpu