Аппаратное^(Hardware) ускорение использует специально созданное компьютерное оборудование (например, кремниевые микрочипы) для выполнения узкого набора задач быстрее, чем ЦП^(CPU) общего назначения (центральный процессор).

Что это значит для вас как пользователя? У вас часто будет возможность включить или отключить аппаратное ускорение в ваших приложениях. Итак, насколько полезно аппаратное ускорение и что оно делает?

Что такое аппаратное ускорение^{(Hardware Acceleration)} ( простая версия^{(Simple Edition)} )

Вот простое объяснение аппаратного ускорения. Перейдите^(Skip) к следующему разделу для подробного изучения процесса. 

Центральный процессор^(CPU) вашего компьютера может решить практически любую математическую задачу. Схемы ЦП^(CPU) используют больше компонентов для решения многих задач. Они занимают больше места, выделяют больше тепла и не так элегантны, как схемы, созданные для одной работы. 

При аппаратном ускорении специальная интегральная схема или микропроцессор выполняет одну конкретную задачу или узкий набор связанных задач. Конструкция схемы не тратится ни на что другое, и это обеспечивает значительное преимущество в производительности. 

Иногда это оборудование встроено в сам ЦП^(CPU) . Большинство современных ЦП^(CPUs) имеют специальные внутренние секции, которые ускоряют определенные типы математических операций, используемых для таких задач, как кодирование и шифрование ^(encryption)видео^{(video encoding)} .

Короче говоря, аппаратное ускорение означает предоставление конкретной работы уникальному аппаратному обеспечению, которое является мастером одного дела и отлично с этим справляется.

Каковы преимущества^(Benefits) аппаратного ускорения^{(Hardware Acceleration)} ?

Как аппаратное ускорение помогает приложению, которое вы используете? Часто это зависит от типа оборудования и типа ускорения, но обычные преимущества применимы к большинству ситуаций.

• Аппаратное^(Hardware) ускорение значительно повышает производительность. Ваше приложение будет работать более плавно, или приложение выполнит задачу за гораздо меньшее время.

• Это освобождает ваш процессор^(CPU) для выполнения других задач, что приводит к повышению производительности системы. ЦП может переложить^(CPU) работу на специализированное оборудование, а затем, например, запустить видеоигры одновременно с потоковым видео или использовать такое приложение, как Discord .

• Аппаратное^(Hardware) ускорение может иметь решающее значение для устройств с батарейным питанием. Вот почему ваш смартфон или планшет может воспроизводить видео так долго, не расходуя заряд батареи. Небольшой специализированный чип почти всегда потребляет меньше энергии, чем большой сложный ЦП^(CPU) .

Есть ли ^(Are)недостатки^(Downsides) у аппаратного ускорения^{(Hardware Acceleration)} ?

В общем, аппаратное ускорение лучше оставить включенным, но в некоторых случаях оно может быть недостатком. 

• Аппаратное^(Hardware) ускорение часто вызывает нестабильность. Несмотря на свою медлительность, процессоры^(CPUs) , как правило, очень надежны. Например, нет особого смысла в том, чтобы аппаратное ускорение ускоряло экспорт видео, а затем вызывало сбой процесса до его завершения.

• Аппаратное^(Hardware) ускорение негибко к новым разработкам. Например, у вас может быть аппаратное ускорение на вашем компьютере для определенного метода кодирования видео, но если появится что-то лучшее, вам придется купить новое оборудование для его поддержки. 

• Тип аппаратного ускорения, который поддерживает ваша система, может не дать наилучших результатов. Так что, если вы отдаете предпочтение качеству, а не скорости, в некоторых случаях было бы лучше позволить процессору^(CPU) справиться с работой. Например, если у вас нет аппаратной поддержки кодирования HEVC , но вы хотите получить преимущества его качества по сравнению с кодеком H.264^{(H.264 CODEC)} , вам придется полагаться на кодирование на основе процессора .^(CPU)

Где можно использовать аппаратное ускорение^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Доступно слишком много форм аппаратного ускорения, чтобы перечислять их все здесь, но вот несколько распространенных, с которыми вы столкнетесь как обычный пользователь компьютера.

Аппаратное ускорение браузера^{(Browser Hardware Acceleration)}

Веб-^(Web) браузеры могут быть на удивление ресурсоемкими^(CPU-heavy) приложениями. Современные^(Modern) веб-сайты имеют причудливые графические эффекты и высококачественные изображения и звуки. Веб-^(Web) приложения, использующие 3D-графику, выигрывают от аппаратного ускорения  графического процессора .^(GPU)

Аппаратное^(Hardware) ускорение обычно включено в этих приложениях по умолчанию, и его следует отключать только для устранения неполадок^{(troubleshooting)} .

Ускорение кодирования видео^{(Video Encoding Acceleration)}

• Большинство ЦП теперь имеют ускорение для общего видеостандарта H.264 , и поддержка ^(H.264)H.265 также растет. 
• Последние графические процессоры Nvidia^{(Nvidia GPUs)} также имеют специальный чип кодировщика «NVENC», который берет на себя работу по записи или потоковой передаче игровых кадров, поэтому это не влияет на производительность игры.
• Такие приложения, как Adobe Premiere Pro , предлагают аппаратное ускорение на основе графического процессора, что повышает производительность при редактировании и экспорте проектов.

GPGPU (ГП общего назначения) Ускорение^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Графические процессоры зародились как ускорители 3D-графики, но современные графические процессоры^(GPUs) могут очень быстро выполнять довольно широкий спектр простых операций. Эти процессоры состоят из сотен или тысяч простых небольших процессоров, работающих параллельно. 

Это делает их идеальными для определенных типов обработки данных, которые необходимо выполнить с помощью алгоритма. Графические процессоры^(GPUs) разработаны таким образом, потому что рендеринг графики включает в себя параллельную обработку значений пикселей. Таким образом, ваш графический процессор^(GPU) определяет, как должен выглядеть каждый из миллионов пикселей на экране одновременно. Оказывается, приложения глубокого обучения и интеллектуального анализа данных также выигрывают от такого подхода к вычислениям.

Трассировка лучей и ускорение машинного обучения^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

Разработчики графических процессоров^(GPU) теперь добавили выделенные сопроцессоры, которые выполняют еще более специализированную работу, чем ядра графического процессора^(GPU) . 

• Последнее поколение графических процессоров Nvidia^{(Nvidia GPUs)} имеет специальные компоненты, которые ускоряют математику трассировки лучей^{(ray tracing)} , которая представляет собой метод рисования 3D-графики путем имитации распространения света в сцене.
• Эти графические процессоры^(GPUs) имеют дополнительный процессор, который очень хорошо справляется с так называемой «тензорной» математикой. Они полезны в приложениях, использующих машинное обучение нейронных сетей, которое становится все более распространенным в повседневных вычислительных задачах.

Ускорение повсюду

В наши дни почти в каждом вычислительном устройстве есть аппаратное ускорение, и по мере того, как определенные вычислительные задачи становятся популярными, ученые-компьютерщики будут создавать еще больше специализированных систем, чтобы заставить их работать быстрее и эффективнее. 

Так что расслабьтесь и наслаждайтесь скоростью!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware аcceleration uses specially-built computer hardwаre (i.e., silicon microchips) to do a narrow set of taѕks faѕtеr 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

• Как выключить или отключить Hardware Acceleration в Windows 11/10

• Как отключить Hardware Acceleration в Chrome or Firefox

• Как включить или отключить Hardware Acceleration в Microsoft Edge

• Razer Naga Pro review: Высококачественная мышь для любого game genre

• ASUS Mini PC PN62 review: мини-компьютер, который подходит в руку!

• ASUS VivoWatch SP review: Smart Носимый health tracker для Geeks!

• Crucial P5 500GB PCIe M.2 2280SS SSD review

• TP-Link Archer AX50 review: Wi-Fi 6 и антивирус, разумно цена

• Samsung Galaxy A32 5G Обзор

• Обзор OnePlus Nord 2 5G: Флагманская производительность

• Sony WH-1000XM4 review: Отличное шумоподавление!

• ASUS ROG Strix Go and Go Core review: Tip-топ игровых гарнитур!

• MSI GE66 Raider 10SGS обзор: Мощный игровой ноутбук с дизайном, Sci-Fi

• Mercusys MR70X review: Доступный Wi-Fi 6!

• AMD Ryzen 9 5900X обзор: лучший gaming processor в мире?

• Antlion Audio ModMic Wireless review: Wireless microphone для любых наушников

• AMD Radeon RX 6700 XT review: Отлично подходит для игр 1440P!

• PowerColor Radeon RX 5600 XT Red Devil review: выдающийся для игр 1080P

• Sonos Move review: превосходное Smart wireless speaker

• Xiaomi 11T Review: Ticking правильные коробки!