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android_pixel_learning

materials​

Learning Pixel

  • Hardware
  • CPU
  • GPU
    • OpenCL
    • Valcun

Learning Android

問題

die shot（裸晶照片）可以推測「資源配置」與「可能的瓶頸」? chip OTA是什麼？ Android Boot Flow Kernel Init Flow and init.S MTE 練習 Native Crash 除錯 Fastboot 是什麼 ICE的操作，GDB per perfecto 等debug tool Linux 核心設計: 追蹤與測試工具 https://hackmd.io/@RinHizakura/Sy0pT4TpT Memory debug cortex cpu debug Bootloader kernel domain knowledge background

Learning Step

Step 1: 軟體架構與編譯系統 (The Architect)​

  1. AOSP Build System (Soong/Blueprint)：
    1. 行動： 下載 AOSP 原始碼，編譯 aosp_cf_x86_64_phone-userdebug 並成功啟動
    2. 核心技能： 這是驗證你是否搞懂 Android.bp 與 make 邏輯的最快方式，比燒錄實體機快得多
  2. (略) 純軟體 HAL (Pure Logic HAL)：
    1. 行動： 撰寫一個「假」的 HAL Service（例如控制虛擬 LED 寫 Log）
    2. 核心技能： 專注於 Binder IPC、SELinux Policy 以及 Service Manager 的註冊流程，這些在虛擬機與實體機上完全一致
  3. 自動化測試 (VTS/CTS)：
    1. 行動： 在 Cuttlefish 上執行 run vts 並分析 Log
    2. 核心技能： 這是 Google 內部標準的驗證方式，是 SI 解 Bug 的基本功。

Step 2: 嵌入式底層與 Bring-up (The Bring-up Engineer)​

目標： 連結軟體與硬體，掌握 Bootloader 與驅動開發。 硬體需求： BeagleBone Black (純 Linux) + Raspberry Pi 4 (Android) 預算： 約 NT$ 3,000 - 5,000

  1. U-Boot 與 Kernel 啟動 (BeagleBone)：
    1. 行動： 透過 UART 觀察開機 Log，練習編譯 U-Boot 與最簡單的 Kernel Module (.ko)
    2. 核心技能： 學習 CPU 上電後的第一條指令、SPL 載入流程與 Device Tree Overlay。這是 CPU Vendor BL 團隊的基本功。
  2. Android Board Bring-up (RPi 4)
    1. 行動： 使用 GloDroid 專案，練習修改 BoardConfig.mk 與 .rc 文件
    2. 核心技能： 實作 GPIO HAL（控制實體燈號）與 Audio HAL（智慧音箱音訊路由），這些是虛擬機做不到的
    3. 優勢： 樹莓派「不怕變磚」，SD 卡重刷即可，適合大膽實驗

Step3: 現代 Android 標準與 GKI (The Modern SI)​

目標： 掌握手機產業特有的分區結構與 Google 強制規範。 硬體需求： Pixel 6a 或 Pixel 7a 預算： 約 NT$ 4,500 (二手機)

  1. GKI (Generic Kernel Image) 實戰：
    1. 行動： 練習掛載 vendor_dlkm 分區，編譯驅動模組
    2. 核心技能： 理解「Core Kernel 不能動、驅動必須模組化」的 GKI 2.0 邏輯，這是 Android 14/15 的標準
  2. Fastboot 與救磚 (Unbrick)：
    1. 行動： 練習手動敲 fastboot flash 指令（非一鍵腳本），並嘗試刷掛分區後救回
    2. 核心技能： 熟悉 A/B Partition (Seamless Update) 切換 Slot 的機制，以及如何關閉 AVB (Android Verified Boot) 進行 Remount R/W
  3. 純 64-bit 環境 (Pixel 7a)：
  4. 行動： 在沒有 Zygote32 的環境下測試 Native Library
  5. 核心技能： 提早適應如新平台移除 32-bit 支援後的系統行為。

Step4: 進階除錯與新架構研究 (The Expert)​

目標： 針對記憶體除錯與最新 SoC 架構進行深度研究。 硬體需求： Pixel 8 或 Pixel 10 Pro 預算： NT$ 9,000 - 26,000

  1. 記憶體除錯 (Pixel 8)：
    1. 行動： 開啟 MTE (Memory Tagging Extension) 進行 Native Crash 除錯
    2. 核心技能： 利用硬體特性精準抓出 Buffer Overflow 或 Use-after-free，這比軟體模擬（KASAN）快且準
  2. 次世代架構分析 (Pixel 10 Pro / Tensor G5)：
    1. 行動： 分析 TSMC 3nm 製程下的能效表現，以及 Imagination GPU 的 Vulkan 相容性
    2. 核心技能： 觀察 Google 如何在 1+5+2 的 CPU 配置下調度 Scheduler，以及 TPU v4 如何處理 On-device Gen AI 的記憶體頻寬

Step5: 競品對標與效能調校 (The Benchmarker)​

目標： 建立「白箱」與「黑箱」測試標準，優化使用者體驗。 硬體需求： iPhone (黑箱) + Pixel (白箱)

  1. 自動化腳本開發：
    1. 行動： 撰寫 Shell/Python 腳本自動執行 am start、screencap 與 dumpsys gfxinfo
    2. 核心技能： 建立可重複（Repeatable）的測試環境，計算 FPS 與 Jank（卡頓）
  2. 競品對標 (iPhone)：
    1. 行動： 使用 Metal Performance HUD 與 Xcode Instruments
    2. 核心技能： 分析 iOS 的 能效比 (Performance per Watt) 與 記憶體佔用 (Memory Footprint)，作為優化 Android 產品的目標