Link Top C runtime library (libc) Android uses a custom C library named Bionic, which has a smaller API than a traditional Unix-like C library (it does not claim POSIX compliance). Generally, if one header is not there at build time, it's because its implementation is not available. Link Top Java Native Interface (JNI) Android uses the same JNI as standard java. Three resources available online ar

The OpenSL ES registry contains specifications of the core API; specifications of Khronos- and vendor-approved OpenSL ES extensions; header files corresponding to the specifications; and other related documentation. OpenSL ES Core API Specification, Headers, and Documentation OpenSL 1.1 Specification (January 18, 2011). OpenSLES.h - OpenSL ES 1.1 Header File. OpenSLES_Platform.h - OpenSL ES 1.1 Pl

ってことで、GingerBread(Andoid 2.3)対応Android SDKのリリースと同時にAndroid NDK r5もリリースされた。 新しいAndroid SDKについては、他の方がいろいろまとめているのでそちらを見てもらうとして、こちらはAndroid NDKr4からAndroid NDKr5で変化した事をまとめてみた。 バージョンアップ概要 Android NDKr5へのバージョンアップで大きく変化した事は大きく分けて3つ。他にも多数の変化があるけど、とりあえずは、これだけ押えておけばよいかと。 C/C++だけでAndroidアプリが作成可能 ゲーム制作が、よりしやすくなった toolchain(C/C++コンパイラ)の機能強化 では、これらについて詳細を解説していく。 C/C++言語だけでAndroidアプリが作成可能 Android NDKr5では、APILevel

2010年08月26日 AndroidのNDKツールを使ってrubyをビルドして動かす 前回の知識を使ってNDKのツールで先日リリースされたruby-1.9.2をビルドしてAndroid上で動かしてみました。 (2011.7.21)　アップデート記事を書きました。 RubyをAndroid用にビルドする 開発環境にはUbuntu 9.04 (x86_64)を使っています。 準備 ruby 1.9.2をクロスビルドするためには、そのホストでruby 1.9.2がインストールされている必要があります。（ビルド中に実行されるrubyスクリプトが1.9.2用になっているため。） $ tar xvf ruby-1.9.2-p0.tar.bz2 $ mkdir obj $ cd obj $ ../ruby-1.9.2-p0.android/configure $ make $ sudo make in

2009年08月26日 AndroidのSDKのgoldfishのCPUをcortex-A8に置き換えてNEONのSIMD命令を試す(その2) 前回はgoldfishのカーネルをcortex-A8向けにリビルドしてemulatorで起動するところまでを紹介しました。 ここで一気にユーザーランドもcortex-A8用にリビルドしてみたいところですが、単純にコンパイルオプションを変えただけではうまくいきませんでした。アセンブラで書いてある所などは書き換えが必要になりそうです。 そこで、今回はまだユーザーランドはarmv5te用のままで使用し、NDKを使って一部の共有ライブラリだけをcortex-a8用にコンパイルし、そこでNEONのSIMD命令を試してみることにします。 2009年11月のEclairのソースリリースでだいぶ状況が変わっています。こちらも参照してください。 NEONのSIMD命

2009年09月10日 gccでNEONのSIMD命令を生成させる方法 この記事ではgcc 4.4.0を使用しています。もっと新しいgccの場合はこちら。 2013年06月27日 ARMのNEONのSIMD命令をgccのオートベクタライズの最適化で使う方法 AndroidのSDKのgoldfishのCPUをcortex-A8に置き換えてNEONのSIMD命令を試す(その2) のときにはarm_neon.hに定義されているintrinsicsを使ってNEONのSIMD命令を生成させました。この方法だとNEONの命令について詳細を知っていなければなりませんし、なによりもそのプログラムがNEONに依存したものになってしまいます。 今回はコンパイラの最適化の機能を使ってNEONのSIMD命令を生成させるコツを紹介します。 以前にSIMD演算のサンプルとしてこんなプログラムを書きました。 void

HTC X06HT (Desire) が手に入ったので Qualcomm Snapdragon QSD8250 (CPU core は Scorpion) を試してみました。 この CPU core は Cortex-A8 と同じ ARMv7 ですが設計が異なります。 iPhone は 3G→3GS で CPU 速度が大幅に速くなりました。 CPU Core が ARM11 (ARMv6) から Cortex-A8 (ARMv7A) へと世代交代したため たとえ同クロックでもパフォーマンスに差が出ます。 ただし浮動小数演算に限っては例外で、むしろ速度が遅くなるケースが出てきます。 ARM11+VFP から Cortex-A8 へ変わったことで浮動小数演算命令は VFP, NEON 2つの選択肢ができます。x86 の FPU と SSE の関係によく似ています。 以前 NetWalker (