Хардуерното^(Hardware) ускорение използва специално изграден компютърен хардуер (т.е. силициеви микрочипове) за извършване на тесен набор от задачи по-бързо от CPU с общо предназначение (^(CPU) централен процесор).

Какво означава това за вас като потребител? Често ще имате възможност да включите или изключите хардуерното ускорение във вашите приложения. И така, колко полезно е хардуерното ускорение и какво прави?

Какво е хардуерно ускорение^{(Hardware Acceleration)} ( просто издание^{(Simple Edition)} )

Ето едно просто обяснение на хардуерното ускорение. Преминете^(Skip) към следващия раздел за задълбочен поглед върху процеса. 

Процесорът на^(CPU) вашия компютър може да реши почти всякакъв вид математически проблеми. Веригите на процесора^(CPU) използват повече компоненти, за да се справят с много видове задачи. Те заемат повече място, генерират повече топлина и не са толкова елегантно проектирани като верига, създадена за една работа. 

С хардуерно ускорение специална интегрална схема или микропроцесор изпълнява една конкретна задача или тесен набор от свързани задачи. Дизайнът на веригата не се губи за нищо друго и това осигурява значително предимство в производителността. 

Понякога този хардуер е вграден в самия процесор^(CPU) . Повечето съвременни процесори^(CPUs) имат специални вътрешни секции, които ускоряват специфични видове математика, използвани за задачи като видео кодиране^{(video encoding)} и криптиране^(encryption) .

Накратко, хардуерното ускорение означава да се даде специфична работа на уникална част от хардуера, която е добър играч и се справя.

Какви са предимствата^(Benefits) на хардуерното ускорение^{(Hardware Acceleration)} ?

Как хардуерното ускорение е от полза за приложението, което използвате? Често зависи от вида на хардуера и вида на ускорението, но обичайните предимства важат за повечето ситуации.

• Хардуерното^(Hardware) ускорение значително подобрява производителността. Вашето приложение ще работи по-гладко или приложението ще изпълни задача за много по-кратко време.

• Това освобождава вашия процесор^(CPU) да прави други неща, водещи до подобрена производителност на системата. Процесорът може да разтовари работата на^(CPU) специализирания хардуер и след това да продължи, например, да изпълнява видео игри едновременно с поточно видео или да използва приложение като Discord .

• Хардуерното^(Hardware) ускорение може да бъде от решаващо значение за устройства, захранвани от батерии. Ето защо вашият смартфон или таблет може да възпроизвежда видео за толкова дълго време, без да изтощава батерията ви. Малък специализиран чип почти винаги използва по-малко енергия от голям, сложен процесор^(CPU) .

Има ли^(Are) недостатъци на^(Downsides) хардуерното ускорение^{(Hardware Acceleration)} ?

Като цяло хардуерното ускорение е нещо, което ще искате да оставите, но има някои случаи, в които може да бъде недостатък. 

• Хардуерното^(Hardware) ускорение често причинява нестабилност. Въпреки че са бавни, процесорите^(CPUs) са склонни да бъдат много надеждни. Например, няма смисъл хардуерното ускорение да ускорява експортирането на видео и след това процесът да се срива, преди да приключи.

• Хардуерното^(Hardware) ускорение е негъвкаво към новите разработки. Например, може да имате хардуерно ускорение в компютъра си за конкретен метод за кодиране на видео, но ако се появи нещо по-добро, ще трябва да закупите нов хардуер, за да го поддържате. 

• Типът хардуерно ускорение, което вашата система поддържа, може да не предложи най-добрите резултати. Така че, ако предпочитате качеството пред скоростта, би било по-добре да оставите процесора^(CPU) да се справи с работата в някои случаи. Например, ако нямате хардуерна поддръжка за HEVC кодиране, но искате неговите качествени предимства пред H.264 CODEC , ще трябва да разчитате на кодиране, базирано на процесора^(CPU) .

Къде мога да използвам хардуерно ускорение^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Има твърде много налични форми на хардуерно ускорение, за да ги изброим всички тук, но ето няколко често срещани, които ще срещнете като среден компютърен потребител.

Хардуерно ускорение на браузъра^{(Browser Hardware Acceleration)}

Уеб^(Web) браузърите могат да бъдат изненадващо приложения , натоварващи процесора^(CPU-heavy) . Съвременните^(Modern) уебсайтове имат фантастични графични ефекти и висококачествени гледки и звуци. Уеб^(Web) приложенията, които използват 3D графика, се възползват от хардуерното ускорение  на графичния процесор .^(GPU)

Хардуерното^(Hardware) ускорение обикновено е включено по подразбиране в тези приложения и трябва да го деактивирате само за отстраняване^{(troubleshooting)} на неизправности .

Ускоряване на кодиране на видео^{(Video Encoding Acceleration)}

• Повечето процесори вече имат ускорение за общия видео стандарт H.264 , а поддръжката за H.265 също нараства. 
• Последните графични процесори на Nvidia^{(Nvidia GPUs)} също имат специален чип за енкодер „NVENC“, който поема работата по записа или стрийминг на игрови кадри, така че да не влияе на производителността на играта.
• Приложения като Adobe Premiere Pro предлагат хардуерно ускорение, базирано на GPU, като по този начин подобряват производителността при редактиране и експортиране на проекти.

GPGPU (GPU с общо предназначение) Ускорение^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Графичните процесори започнаха живота си като 3D графични ускорители, но съвременните графични процесори^(GPUs) могат да извършват доста широк спектър от прости операции много бързо. Тези процесори се състоят от стотици или хиляди прости малки процесори, които всички работят паралелно. 

Това ги прави идеални за определени видове пресоване на данни, които трябва да се изпълняват чрез алгоритъм. Графичните процесори^(GPUs) са проектирани по този начин, тъй като изобразяването на графики включва паралелна обработка на стойностите на пикселите. Така вашият графичен процесор^(GPU) определя как трябва да изглежда всеки един от милионите пиксели на екрана едновременно. Оказва се, че приложенията за дълбоко обучение и извличане на данни също се възползват от този подход към изчисленията.

Проследяване на лъчи и ускорение на машинното обучение^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

Разработчиците на GPU^(GPU) вече са добавили специални копроцесори, които вършат дори по-специализирана работа от ядрата  на GPU .

• Последното поколение графични процесори на Nvidia^{(Nvidia GPUs)} имат специални компоненти, които ускоряват математиката на проследяването на лъчи^{(ray tracing)} , което е метод за рисуване на 3D графики чрез симулиране на разпространение на светлината през сцена.
• Тези графични процесори^(GPUs) имат допълнителен процесор, който е много добър в извършването на така наречената „тензорна“ математика. Те са полезни в приложения, които използват машинно обучение на невронни мрежи, което става все по-често срещано в ежедневните компютърни задачи.

Ускорението е навсякъде

В наши дни има хардуерно ускорение в почти всяко изчислително устройство и тъй като определени компютърни задачи стават популярни, компютърните учени ще създадат още по-специализирани системи, за да ги накарат да работят по-бързо и по-ефективно. 

Така че седнете и се насладете на скоростта!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware aсcеleration uses specially-built computer hardware (i.e., silicon microchips) to dо a narrow set of tasks faster than a gеneral-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 да изключите или деактивирате хардуерното ускорение в Windows 11/10

• Как да деактивирате хардуерното ускорение в Chrome или Firefox

• Как да активирате или деактивирате хардуерното ускорение в Microsoft Edge

• Преглед на Razer Naga Pro: Мишка от висок клас за всеки жанр игри

• Преглед на ASUS Mini PC PN62: Мини компютър, който се побира в ръката ви!

• Преглед на PowerColor Radeon RX 5600 XT Red Devil: Изключителен за 1080p игри

• Преглед на ASUS Turbo GeForce RTX 3070: Отлична производителност при игри

• Преглед на TP-Link Archer AX50: Wi-Fi 6 и антивирусна програма, на разумна цена

• Преглед на ASUS TUF-AX5400: Wi-Fi 6 рутер за геймъри! -

• Преглед на Xiaomi 11T: Отметнете правилните полета! -

• Преглед на Samsung Galaxy A32 5G -

• Преглед на TP-Link Archer AX10 (AX1500) - Достъпен Wi-Fi 6 за всеки!

• Преглед на Samsung Galaxy Tab S6 Lite: Най-новото в таблетите от среден клас!

• Доверете се на GXT 259 Rudox преглед: Отличен микрофон за солови записи

• Преглед на OnePlus 9: Презареждане на мощността! -

• Преглед на AMD Ryzen 5 5600X: Най-добрият настолен процесор от среден клас за игри? -

• Преглед на Sony WH-1000XM4: Отлично шумопотискане! -

• Преглед на Trust GXT 258 Fyru: Първокласен микрофон за стрийминг

• Преглед на Intel NUC10i5FNH: Солидна производителност в малък форм-фактор!

• Преглед на TP-Link Deco X60: Красивият външен вид отговаря на Wi-Fi 6!