Akceleracja sprzętowa wykorzystuje specjalnie zbudowany sprzęt komputerowy (tj. mikroukłady krzemowe) do wykonywania wąskiego zestawu zadań szybciej niż ^(Hardware)procesor^(CPU) ogólnego przeznaczenia (jednostka centralna).

Co to oznacza dla Ciebie jako użytkownika? Często będziesz mieć możliwość włączenia lub wyłączenia akceleracji sprzętowej w swoich aplikacjach. Jak więc przydatne jest przyspieszenie sprzętowe i do czego służy?

Co to jest przyspieszenie sprzętowe^{(Hardware Acceleration)} ( wersja prosta^{(Simple Edition)} )

Oto proste wyjaśnienie akceleracji sprzętowej. Przejdź^(Skip) do następnej sekcji, aby dokładniej przyjrzeć się temu procesowi. 

Procesor w twoim komputerze^(CPU) może rozwiązać niemal każdy rodzaj problemu matematycznego. Obwody procesora^(CPU) wykorzystują więcej komponentów do radzenia sobie z wieloma rodzajami zadań. Zajmują więcej miejsca, generują więcej ciepła i nie są tak elegancko zaprojektowane, jak obwód zbudowany do jednego zadania. 

Przy akceleracji sprzętowej specjalny układ scalony lub mikroprocesor wykonuje jedno określone zadanie lub wąski zestaw powiązanych zadań. Projekt obwodu nie jest marnowany na nic innego, a to zapewnia znaczną przewagę wydajności. 

Czasami ten sprzęt jest wbudowany w sam procesor^(CPU) . Większość nowoczesnych procesorów^(CPUs) ma dedykowane sekcje wewnętrzne, które przyspieszają określone typy matematyki używane do zadań, takich jak kodowanie^{(video encoding)} i szyfrowanie^(encryption) wideo .

Krótko mówiąc, akceleracja sprzętowa oznacza powierzenie określonej pracy unikalnemu elementowi sprzętu, który jest jednym zamachem i kołysze się na nim.

Jakie są zalety^(Benefits) akceleracji sprzętowej^{(Hardware Acceleration)} ?

W jaki sposób akceleracja sprzętowa jest korzystna dla używanej aplikacji? Często zależy to od rodzaju sprzętu i rodzaju akceleracji, ale zwykłe korzyści dotyczą większości sytuacji.

• Akceleracja sprzętowa^(Hardware) znacznie poprawia wydajność. Twoja aplikacja będzie działać sprawniej lub aplikacja wykona zadanie w znacznie krótszym czasie.

• Uwalnia procesor^(CPU) do wykonywania innych czynności, co prowadzi do poprawy wydajności systemu. Procesor może odciążyć^(CPU) pracę na wyspecjalizowanym sprzęcie, a następnie zająć się, na przykład, uruchamianiem gier wideo jednocześnie z przesyłaniem strumieniowym wideo lub korzystaniem z aplikacji takiej jak Discord .

• Przyspieszenie sprzętowe^(Hardware) może mieć kluczowe znaczenie dla urządzeń zasilanych bateryjnie. To dlatego Twój smartfon lub tablet może odtwarzać wideo przez tak długi czas bez tankowania baterii. Mały wyspecjalizowany chip prawie zawsze zużywa mniej energii niż duży, złożony procesor^(CPU) .

Czy^(Are) są wady ^(Downsides)akceleracji^{(Hardware Acceleration)} sprzętowej ?

Ogólnie rzecz biorąc, akceleracja sprzętowa jest czymś, co warto pozostawić włączone, ale w niektórych przypadkach może to być wadą. 

• Przyspieszenie sprzętowe^(Hardware) często powoduje niestabilność. Pomimo powolnego procesora, procesory^(CPUs) wydają się być wysoce niezawodne. Na przykład akceleracja sprzętowa przyspiesza eksport wideo, a następnie powoduje awarię procesu przed jego zakończeniem.

• Przyspieszenie sprzętowe^(Hardware) jest nieelastyczne wobec nowych rozwiązań. Na przykład możesz mieć w komputerze akcelerację sprzętową dla określonej metody kodowania wideo, ale jeśli pojawi się coś lepszego, będziesz musiał kupić nowy sprzęt, aby to obsługiwać. 

• Typ akceleracji sprzętowej obsługiwanej przez system może nie zapewniać najlepszych wyników. Jeśli więc przedkładasz jakość nad szybkość, w niektórych przypadkach lepiej byłoby pozwolić procesorowi^(CPU) obsługiwać pracę. Na przykład, jeśli nie masz sprzętowej obsługi kodowania HEVC , ale chcesz uzyskać przewagę jakościową nad kodekiem H.264^{(H.264 CODEC)} , będziesz musiał polegać na kodowaniu opartym na procesorze .^(CPU)

Gdzie mogę używać akceleracji sprzętowej^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Dostępnych jest zbyt wiele form akceleracji sprzętowej, aby wymienić je wszystkie tutaj, ale oto kilka typowych, z którymi spotkasz się jako przeciętny użytkownik komputera.

Przyspieszenie sprzętowe przeglądarki^{(Browser Hardware Acceleration)}

Przeglądarki internetowe^(Web) mogą być aplikacjami obciążającymi zaskakująco dużo procesora^(CPU-heavy) . Nowoczesne^(Modern) strony internetowe mają fantazyjne efekty graficzne oraz obrazy i dźwięki o wysokiej wierności. Aplikacje internetowe^(Web) korzystające z grafiki 3D korzystają z akceleracji sprzętowej  GPU .

Przyspieszenie sprzętowe^(Hardware) jest zwykle domyślnie włączone w tych aplikacjach i należy je wyłączać tylko w celu rozwiązywania problemów^{(troubleshooting)} .

Przyspieszenie kodowania wideo^{(Video Encoding Acceleration)}

• Większość procesorów ma teraz akcelerację dla popularnego standardu wideo H.264 , a wsparcie dla H.265 również rośnie. 
• Najnowsze procesory graficzne Nvidia^{(Nvidia GPUs)} mają również dedykowany układ kodujący „NVENC”, który przejmuje pracę nad nagrywaniem lub przesyłaniem strumieniowym materiału z gry, aby nie wpływał na wydajność gry.
• Aplikacje takie jak Adobe Premiere Pro oferują akcelerację sprzętową opartą na GPU, poprawiając w ten sposób wydajność podczas edycji i eksportu projektów.

Przyspieszenie GPGPU (GPU ogólnego przeznaczenia)^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Procesory graficzne rozpoczęły życie jako akceleratory grafiki 3D, ale nowoczesne procesory graficzne^(GPUs) mogą bardzo szybko wykonywać dość szeroki zakres prostych operacji. Procesory te składają się z setek lub tysięcy prostych, małych procesorów, które działają równolegle. 

To sprawia, że ​​są idealne do pewnych rodzajów przetwarzania danych, które muszą być przetwarzane przez algorytm. Procesory GPU^(GPUs) są projektowane w ten sposób, ponieważ renderowanie grafiki wymaga równoległego przetwarzania wartości pikseli. Twój procesor graficzny^(GPU) określa, jak każdy z milionów pikseli na ekranie powinien wyglądać w tym samym czasie. Okazuje się, że z tego podejścia do obliczeń korzystają również aplikacje do głębokiego uczenia się i eksploracji danych.

Przyspieszenie śledzenia promieni i uczenia maszynowego^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

Deweloperzy GPU^(GPU) dodali teraz dedykowane koprocesory, które wykonują jeszcze bardziej wyspecjalizowaną pracę niż rdzenie  GPU .

• Najnowsza generacja procesorów graficznych Nvidia^{(Nvidia GPUs)} ma specjalne komponenty, które przyspieszają matematykę ray tracingu^{(ray tracing)} , czyli metody rysowania grafiki 3D poprzez symulację rozchodzenia się światła przez scenę.
• Te procesory graficzne^(GPUs) mają dodatkowy procesor, który bardzo dobrze radzi sobie z tak zwaną matematyką „tensorową”. Są one przydatne w aplikacjach wykorzystujących uczenie maszynowe sieci neuronowych, które staje się coraz bardziej powszechne w codziennych zadaniach obliczeniowych.

Przyspieszenie jest wszędzie

Obecnie w prawie każdym urządzeniu komputerowym występuje przyspieszenie sprzętowe, a ponieważ niektóre zadania obliczeniowe stają się popularne, informatycy będą tworzyć jeszcze więcej dedykowanych systemów, aby działały szybciej i wydajniej. 

Usiądź wygodnie i ciesz się prędkością!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware aсceleratіon υses specially-built compυter hardwаre (i.e., silicon microchips) to do a narrow set of tasks fаster than a general-purpose 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

• Jak wyłączyć lub wyłączyć przyspieszenie sprzętowe w systemie Windows 11/10?

• Jak wyłączyć przyspieszenie sprzętowe w przeglądarce Chrome lub Firefox?

• Jak włączyć lub wyłączyć przyspieszenie sprzętowe w Microsoft Edge?

• Recenzja Razer Naga Pro: Wysokiej klasy mysz do każdego gatunku gier

• Recenzja ASUS Mini PC PN62: Mini PC, który mieści się w dłoni!

• Recenzja ASUS RT-AX82U: granie spotyka Wi-Fi 6! -

• Recenzja Xiaomi 11T: Zaznaczanie właściwych pól! -

• Zaufaj recenzji bezprzewodowej klawiatury Veza

• Recenzja OnePlus Nord 2 5G: wydajność podobna do flagowca -

• Recenzja AMD Ryzen 9 5900X: Najlepszy na świecie procesor do gier? -

• Recenzja pamięci do gier Crucial Ballistix DDR4-3600 32 GB —

• Recenzja AMD Radeon RX 6700 XT: Świetna do gier w rozdzielczości 1440p! -

• Recenzja TP-Link Archer AX20: Nowa definicja stosunku jakości do ceny? -

• Zaufaj recenzji GXT 488 Forze PS4: Zestaw słuchawkowy do gier dla początkujących w przystępnej cenie!

• Recenzja Samsung AX60R5080WD: Oczyszczacz powietrza do dużych mieszkań!

• Recenzja ASUS RT-AX68U: klasyk przeprojektowany dla Wi-Fi 6! -

• Recenzja ASUS TUF GAMING Z490-PLUS (WI-FI): Doskonała płyta główna!

• Recenzja Samsung Galaxy Note20 Ultra 5G: Ultra pod każdym względem!

• Recenzja Sony WH-1000XM4: Doskonała redukcja szumów! -

• Recenzja Samsung Galaxy S20 FE 5G: najlepszy smartfon Samsunga w 2020 roku? -