Laitteistokiihdytys^(Hardware) käyttää erityisesti rakennettuja tietokonelaitteistoja (eli piimikrosiruja) suorittamaan kapea joukko tehtäviä nopeammin kuin yleiskäyttöinen CPU (keskusyksikkö).

Mitä se tarkoittaa sinulle käyttäjänä? Voit usein ottaa laitteistokiihdytyksen käyttöön tai poistaa sen käytöstä sovelluksissasi. Kuinka hyödyllistä laitteistokiihdytystä sitten on, ja mitä se tekee?

Mikä on Hardware Acceleration ( Simple Edition )

Tässä on yksinkertainen selitys laitteistokiihdytyksestä. Siirry^(Skip) seuraavaan osaan nähdäksesi prosessin perusteellisesti. 

Tietokoneesi prosessori^(CPU) voi ratkaista melkein minkä tahansa matemaattisen ongelman. CPU -piirit käyttävät enemmän komponentteja monenlaisiin tehtäviin. Ne vievät enemmän tilaa, tuottavat enemmän lämpöä eivätkä ole yhtä tyylikkäästi suunniteltuja kuin yhtä työtä varten rakennettu piiri. 

Laitteistokiihdytyksen avulla erityinen integroitu piiri tai mikroprosessori suorittaa yhden tietyn tehtävän tai suppean joukon siihen liittyviä töitä. Piirin suunnittelua ei hukata mihinkään muuhun, ja tämä tarjoaa merkittävän suorituskyvyn edun. 

Joskus tämä laitteisto on sisäänrakennettu itse suorittimeen^(CPU) . Useimmissa nykyaikaisissa suorittimissa^(CPUs) on omat sisäiset osiot, jotka nopeuttavat tietyntyyppistä matematiikkaa, jota käytetään tehtäviin, kuten videon koodaukseen^{(video encoding)} ja salaukseen^(encryption) .

Lyhyesti sanottuna laitteistokiihdytys tarkoittaa tietyn työn antamista ainutlaatuiselle laitteistolle, joka on yhden kaupan jätkä ja rokkaa siinä.

Mitkä ovat laitteistokiihdytyksen ^{(Hardware Acceleration)}edut^(Benefits) ?

Miten laitteistokiihdytys hyödyttää käyttämääsi sovellusta? Se riippuu usein laitteistotyypistä ja kiihdytyksen tyypistä, mutta tavalliset edut pätevät useimpiin tilanteisiin.

• Laitteistokiihdytys^(Hardware) parantaa suorituskykyä huomattavasti. Sovelluksesi toimii sujuvammin tai sovellus suorittaa tehtävän paljon lyhyemmässä ajassa.

• Se vapauttaa prosessorisi^(CPU) muiden toimintojen suorittamiseen, mikä parantaa järjestelmän suorituskykyä. Prosessori voi siirtää työn erikoislaitteistolle ja jatkaa^(CPU) sitten esimerkiksi videopelien pelaamista samanaikaisesti videoiden suoratoiston kanssa tai Discordin^(Discord) kaltaisen sovelluksen avulla .

• Laitteistokiihdytys^(Hardware) voi olla ratkaisevan tärkeää akkukäyttöisille laitteille. Tästä syystä älypuhelimesi tai tablettisi voi toistaa videota niin pitkän ajan kuluttamatta akkua. Pieni erikoissiru kuluttaa melkein aina vähemmän virtaa kuin suuri, monimutkainen suoritin^(CPU) .

Onko ^(Are)laitteistokiihdytyksessä ^{(Hardware Acceleration)}haittoja^(Downsides) ? _ _

Yleensä laitteistokiihdytystä kannattaa jättää käyttämättä, mutta joissakin tapauksissa se voi olla haittapuoli. 

• Laitteistokiihdytys^(Hardware) aiheuttaa usein epävakautta. Hitaisuudestaan ​​huolimatta prosessorit^(CPUs) ovat yleensä erittäin luotettavia. Ei esimerkiksi ole mitään järkeä, jos laitteistokiihdytys nopeuttaa videoiden vientiä ja sitten prosessi kaatuu ennen sen päättymistä.

• Laitteistokiihdytys^(Hardware) on joustamaton uudelle kehitykselle. Esimerkiksi tietokoneessasi voi olla laitteistokiihdytystä tiettyä videon koodausmenetelmää varten, mutta jos jotain parempaa tulee vastaan, joudut ostamaan uuden laitteiston tukemaan sitä. 

• Järjestelmäsi tukema laitteistokiihdytystyyppi ei välttämättä tarjoa parhaita tuloksia. Joten jos suosit laatua nopeuden sijaan, on parempi antaa prosessorin^(CPU) hoitaa työ joissain tapauksissa. Jos sinulla ei esimerkiksi ole laitteistotukea HEVC - koodaukselle, mutta haluat sen laatuetuja H.264 CODECiin^{(H.264 CODEC)} verrattuna , sinun on luotettava CPU - pohjaiseen koodaukseen.

Missä voin käyttää laitteistokiihdytystä^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Käytettävissä on liian monia laitteistokiihdytyksen muotoja niiden kaikkien luettelemiseksi tässä, mutta tässä on muutamia yleisiä, joita kohtaat tavallisena tietokoneen käyttäjänä.

Selaimen laitteistokiihdytys^{(Browser Hardware Acceleration)}

Web - selaimet voivat olla yllättävän prosessoriraskkaita^(CPU-heavy) sovelluksia. Nykyaikaisilla^(Modern) verkkosivuilla on hienoja graafisia tehosteita ja korkealaatuisia nähtävyyksiä ja ääniä. 3D-grafiikkaa käyttävät verkkosovellukset^(Web) hyötyvät GPU - laitteistokiihdytyksestä. 

Laitteistokiihdytys^(Hardware) on yleensä oletusarvoisesti käytössä näissä sovelluksissa, ja sinun tulee poistaa se käytöstä vain vianmäärityksen^{(troubleshooting)} vuoksi .

Videokoodauksen kiihdytys^{(Video Encoding Acceleration)}

• Useimmissa prosessoreissa on nyt kiihdytys yleiselle H.264 -videostandardille, ja myös H.265 :n tuki kasvaa. 
• Viimeaikaisissa Nvidian GPU^{(Nvidia GPUs)} :issa on myös oma "NVENC"-kooderisiru, joka ottaa vastuulleen pelimateriaalin tallennuksen tai suoratoiston, jotta se ei vaikuta pelin suorituskykyyn.
• Sovellukset, kuten Adobe Premiere Pro , tarjoavat GPU-pohjaista laitteistokiihdytystä, mikä parantaa suorituskykyä projektien editoinnissa ja viennissä.

GPGPU (General Purpose GPU) -kiihtyvyys^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Grafiikkaprosessorit aloittivat toimintansa 3D-grafiikkakiihdyttiminä, mutta nykyaikaiset grafiikkasuorittimet^(GPUs) pystyvät suorittamaan melko laajan valikoiman yksinkertaisia ​​toimintoja erittäin nopeasti. Nämä prosessorit koostuvat sadoista tai tuhansista yksinkertaisista pienistä prosessoreista, jotka kaikki toimivat rinnakkain. 

Tämä tekee niistä ihanteellisia tietyntyyppisiin tietojen murskaukseen, joka on suoritettava algoritmin läpi. GPU:t^(GPUs) on suunniteltu tällä tavalla, koska grafiikan renderöinti edellyttää pikseliarvojen rinnakkaista käsittelyä. Joten grafiikkasuoritin^(GPU) määrittää, miltä kunkin näytön miljoonista pikseleistä tulee näyttää samanaikaisesti. Osoittautuu, että myös syväoppimis- ja tiedonlouhintasovellukset hyötyvät tästä laskennan lähestymistavasta.

Säteenseuranta ja koneoppimisen kiihdytys^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

GPU -kehittäjät ovat nyt lisänneet omistettuja apuprosessoreja, jotka tekevät vieläkin erikoistuneempaa työtä kuin GPU - ytimet. 

• Uusimman sukupolven Nvidia-grafiikkasuorittimissa^{(Nvidia GPUs)} on erikoiskomponentteja, jotka nopeuttavat säteenseurannan matematiikkaa. Säteenseuranta^{(ray tracing)} on tapa piirtää 3D-grafiikkaa simuloimalla valon etenemistä näkymän läpi.
• Näissä GPU^(GPUs) :issa on ylimääräinen prosessori, joka on erittäin hyvä niin sanotun "tensori"-matematiikan suorittamiseen. Nämä ovat hyödyllisiä sovelluksissa, jotka käyttävät neuroverkon koneoppimista, mikä on yleistymässä jokapäiväisissä laskentatehtävissä.

Kiihtyvyys on kaikkialla

Nykyään lähes jokaisessa tietokonelaitteessa on laitteistokiihdytystä, ja kun tietyt laskentatyöt tulevat suosituiksi, tietojenkäsittelytieteilijät luovat entistä enemmän omistautuneita järjestelmiä, jotta ne toimisivat nopeammin ja tehokkaammin. 

Istu siis alas ja nauti nopeudesta!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acсelerаtion uses specially-built computer hardware (i.e., silіcon microchips) to do a narrow set of tasks faster than a general-purрose CPU (central processing unit).

What does that mean to you as the user? You’ll often have the option of turning hardware acceleration on or off in your applications. So how useful is hardware acceleration, and what does it do?

What Is Hardware Acceleration (Simple Edition)

Here’s a simple explanation of hardware acceleration. Skip to the next section for an in-depth look at the process. 

The CPU in your computer can solve just about any type of mathematical problem. CPU circuits use more components to deal with many kinds of tasks. They take up more space, generate more heat, and aren’t as elegantly designed as a circuit built for a single job. 

With hardware acceleration, a special integrated circuit or microprocessor does one specific task or a narrow set of related jobs. The circuit’s design is not wasted on anything else, and this provides a significant performance advantage. 

Sometimes that hardware is built into the CPU itself. Most modern CPUs have dedicated internal sections that accelerate specific types of math used for tasks such as video encoding and encryption.

In short, hardware acceleration means giving a specific job to a unique piece of hardware that’s a jack of one trade and rocks at it.

What Are the Benefits of Hardware Acceleration?

How does hardware acceleration benefit the application you’re using? It often depends on the type of hardware and the type of acceleration, but the usual benefits apply to most situations.

• Hardware acceleration greatly improves performance. Your application will run more smoothly, or the application will complete a task in a much shorter time.

• It frees up your CPU to do other things leading to improved system performance. The CPU can offload work to the specialized hardware and then get on with, for example, running video games simultaneously with streaming videos or using an application like Discord.

• Hardware acceleration can be crucial for battery-powered devices. It’s why your smartphone or tablet can play video for such a long time without tanking your battery. A small specialized chip almost always uses less power than a large, complex CPU.

Are There Downsides to Hardware Acceleration?

In general, hardware acceleration is something that you’ll want to leave on, but there are some cases where it can be a drawback. 

• Hardware acceleration often causes instability. Despite being slow, CPUs tend to be highly reliable. For example, there’s little point in having hardware acceleration speed up video exports and then have the process crash before it finishes.

• Hardware acceleration is inflexible to new developments. For example, you may have hardware acceleration in your computer for a specific video encoding method, but if something better comes along you’ll have to buy new hardware to support it. 

• The type of hardware acceleration your system supports might not offer the best results. So if you favor quality over speed, it would be better to let the CPU handle the work in some cases. For example, if you don’t have hardware support for HEVC encoding but want its quality advantages over the H.264 CODEC, you’ll have to rely on CPU-based encoding.

Where Can I Use Hardware Acceleration?

There are too many forms of hardware acceleration available to list them all here, but here are a few common ones that you will encounter as an average computer user.

Browser Hardware Acceleration

Web browsers can be surprisingly CPU-heavy applications. Modern websites have fancy graphical effects and high-fidelity sights and sounds. Web applications that use 3D graphics benefit from GPU hardware acceleration. 

Hardware acceleration is usually on by default in these applications, and you should only disable it for troubleshooting.

Video Encoding Acceleration

• Most CPUs now have acceleration for the common H.264 video standard, and support for H.265 is growing too. 
• Recent Nvidia GPUs also have a dedicated “NVENC” encoder chip that takes over the work of recording or streaming game footage so that it doesn’t affect game performance.
• Applications such as Adobe Premiere Pro offer GPU-based hardware acceleration, thus improving performance while editing and exporting projects.

GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration

Graphical Processors started life as 3D graphics accelerators, but modern GPUs can do a fairly wide range of simple operations very quickly. These processors consist of hundreds or thousands of simple small processors that all work in parallel. 

This makes them ideal for certain types of data crunching that need to be run through an algorithm. GPUs are designed this way because rendering graphics involves processing pixel values in parallel. So your GPU determines what each of the millions of pixels on the screen should look like at the same time. It turns out that deep learning and data mining applications also benefit from this approach to computation.

Ray Tracing and Machine Learning Acceleration

GPU developers have now added dedicated co-processors that do an even more specialized job than the GPU cores. 

• The latest generation of Nvidia GPUs have special components that accelerate the mathematics of ray tracing, which is a method of drawing 3D graphics by simulating how light propagates through a scene.
• These GPUs have an additional processor that’s very good at doing so-called “tensor” mathematics. These are useful in applications that use neural net machine learning, which is becoming more common in everyday computing tasks.

Acceleration Is Everywhere

There’s hardware acceleration in almost every computing device these days and as certain computing jobs become popular, computer scientists will create even more dedicated systems to make them work faster and more efficiently. 

So sit back and enjoy the speed!

Related posts

• Kuinka sammuttaa tai poistaa käytöstä laitteistokiihdytystä Windows 11/10:ssä

• Hardware Accelerationin poistaminen käytöstä Chromessa tai Firefoxissa

• Hardware Accelerationin ottaminen käyttöön tai poistaminen käytöstä Microsoft Edgessä

• Razer Naga Pro -arvostelu: Huippuluokan hiiri mihin tahansa pelilajiin

• ASUS Mini PC PN62 -arvostelu: Mini-PC, joka sopii käteesi!

• Mercusys MR70X -arvostelu: Edullinen Wi-Fi 6! -

• ASUS ROG Strix Go and Go Core -arvostelu: Huippuluokan pelikuulokkeet!

• ASUS VivoWatch SP -arvostelu: Älykäs puettava terveysseuranta nörteille!

• Samsung Galaxy Tab S6 Lite -arvostelu: uusimmat keskitason tabletit!

• Arvostele ASUS RT-AX68U: Klassikko, joka on suunniteltu uudelleen Wi-Fi 6:lle! -

• Xiaomi 11T -arvostelu: Valitse oikeat laatikot! -

• ASUS TUF GAMING Z490-PLUS (WI-FI) arvostelu: Erinomainen emolevy!

• AMD Ryzen 9 5900X -arvostelu: Maailman paras peliprosessori? -

• Luota GXT 488 Forze PS4 -arvosteluihin: Aloitustason pelikuulokkeet pienellä budjetilla!

• realme C21 -arvostelu: erittäin pieni budjetti älypuhelin! -

• Sony WH-1000XM4 arvostelu: Erinomainen melunvaimennus! -

• Tärkeä P5 500 Gt PCIe M.2 2280SS SSD -arvostelu -

• Trust GXT 259 Rudox -arvostelu: Erinomainen mikrofoni sooloäänityksiin

• PowerColor Radeon RX 5600 XT Red Devil -arvostelu: Erinomainen 1080p-peleihin

• ASUS Turbo GeForce RTX 3070 -arvostelu: Erinomainen pelisuorituskyky