Hardwareacceleration^(Hardware) bruger specialbygget computerhardware (dvs. siliciummikrochips) til at udføre et snævert sæt opgaver hurtigere end en generel CPU (central processorenhed).

Hvad betyder det for dig som bruger? Du vil ofte have mulighed for at slå hardwareacceleration til eller fra i dine applikationer. Så hvor nyttig er hardwareacceleration, og hvad gør den?

Hvad er hardwareacceleration ( Simple Edition )

Her er en simpel forklaring på hardwareacceleration. Spring^(Skip) til næste afsnit for at få et dybdegående kig på processen. 

CPU'en^(CPU) i din computer kan løse stort set alle typer matematiske problemer. CPU- kredsløb bruger flere komponenter til at håndtere mange slags opgaver. De fylder mere, genererer mere varme og er ikke så elegant designet som et kredsløb bygget til et enkelt job. 

Med hardwareacceleration udfører et specielt integreret kredsløb eller mikroprocessor én specifik opgave eller et snævert sæt relaterede job. Kredsløbets design er ikke spildt på andet, og det giver en betydelig ydeevnefordel. 

Nogle gange er den hardware indbygget i selve CPU'en^(CPU) . De fleste moderne CPU'er^(CPUs) har dedikerede interne sektioner, der accelererer bestemte typer matematik, der bruges til opgaver som videokodning^{(video encoding)} og kryptering^(encryption) .

Kort sagt betyder hardwareacceleration, at man giver et specifikt job til et unikt stykke hardware, der er en trick of one-handel og rokkes ved det.

Hvad er fordelene^(Benefits) ved hardwareacceleration ?

Hvordan gavner hardwareacceleration det program, du bruger? Det afhænger ofte af typen af ​​hardware og typen af ​​acceleration, men de sædvanlige fordele gælder i de fleste situationer.

• Hardwareacceleration^(Hardware) forbedrer ydeevnen betydeligt. Din applikation vil køre mere problemfrit, eller applikationen vil fuldføre en opgave på meget kortere tid.

• Det frigør din CPU til at gøre andre ting, der fører til forbedret systemydelse. CPU'en^(CPU) kan overføre arbejde til den specialiserede hardware og derefter komme videre med for eksempel at køre videospil samtidig med streaming af videoer eller bruge en applikation som Discord .

• Hardwareacceleration^(Hardware) kan være afgørende for batteridrevne enheder. Det er derfor, din smartphone eller tablet kan afspille video i så lang tid uden at fylde batteriet. En lille specialiseret chip bruger næsten altid mindre strøm end en stor, kompleks CPU .

Er^(Are) der ulemper^(Downsides) ved hardwareacceleration ?

Generelt er hardwareacceleration noget, du gerne vil fortsætte med, men der er nogle tilfælde, hvor det kan være en ulempe. 

• Hardwareacceleration^(Hardware) forårsager ofte ustabilitet. På trods af at de er langsomme, har CPU'er^(CPUs) en tendens til at være meget pålidelige. For eksempel nytter det ikke meget at have hardwareacceleration fremskynde videoeksporten og så få processen til at gå ned, før den er færdig.

• Hardwareacceleration^(Hardware) er ufleksibel over for nye udviklinger. For eksempel kan du have hardwareacceleration i din computer til en specifik videokodningsmetode, men hvis der kommer noget bedre, bliver du nødt til at købe ny hardware for at understøtte det. 

• Den type hardwareacceleration, dit system understøtter, giver muligvis ikke de bedste resultater. Så hvis du foretrækker kvalitet frem for hastighed, ville det være bedre at lade CPU'en^(CPU) klare arbejdet i nogle tilfælde. For eksempel, hvis du ikke har hardwareunderstøttelse af HEVC- kodning, men ønsker dens kvalitetsfordele i forhold til H.264 CODEC , bliver du nødt til at stole på CPU- baseret kodning.

Hvor kan jeg bruge hardwareacceleration^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Der er for mange former for hardwareacceleration tilgængelige til at liste dem alle her, men her er et par almindelige, som du vil støde på som en gennemsnitlig computerbruger.

Browser hardwareacceleration

Webbrowsere^(Web) kan være overraskende CPU-tunge^(CPU-heavy) applikationer. Moderne^(Modern) hjemmesider har smarte grafiske effekter og high-fidelity syn og lyde. Webapplikationer^(Web) , der bruger 3D-grafik, drager fordel af GPU - hardwareacceleration. 

Hardwareacceleration^(Hardware) er normalt slået til som standard i disse programmer, og du bør kun deaktivere den til fejlfinding^{(troubleshooting)} .

Videokodningsacceleration^{(Video Encoding Acceleration)}

• De fleste CPU'er har nu acceleration til den almindelige H.264 -videostandard, og understøttelsen af ​​H.265 vokser også. 
• Nylige Nvidia GPU'er^{(Nvidia GPUs)} har også en dedikeret "NVENC" encoder-chip, der overtager arbejdet med at optage eller streame spiloptagelser, så det ikke påvirker spillets ydeevne.
• Applikationer som Adobe Premiere Pro tilbyder GPU-baseret hardwareacceleration, hvilket forbedrer ydeevnen under redigering og eksport af projekter.

GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration

Grafiske processorer startede livet som 3D-grafikacceleratorer, men moderne GPU'er^(GPUs) kan udføre en ret bred vifte af simple operationer meget hurtigt. Disse processorer består af hundredvis eller tusindvis af simple små processorer, der alle arbejder parallelt. 

Dette gør dem ideelle til visse typer dataknas, der skal køres gennem en algoritme. GPU'er^(GPUs) er designet på denne måde, fordi gengivelse af grafik involverer at behandle pixelværdier parallelt. Så din GPU bestemmer, hvordan hver af de millioner af pixels på skærmen skal se ud på samme tid. Det viser sig, at deep learning og datamining-applikationer også drager fordel af denne tilgang til beregning.

Ray Tracing og Machine Learning Acceleration^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

GPU -udviklere har nu tilføjet dedikerede co-processorer, der udfører et endnu mere specialiseret arbejde end GPU - kernerne. 

• Den seneste generation af Nvidia GPU'er^{(Nvidia GPUs)} har specielle komponenter, der accelererer matematikken for ray tracing , som er en metode til at tegne 3D-grafik ved at simulere, hvordan lys forplanter sig gennem en scene.
• Disse GPU'er^(GPUs) har en ekstra processor, der er meget god til at lave såkaldt "tensor"-matematik. Disse er nyttige i applikationer, der bruger neural net machine learning, hvilket bliver mere almindeligt i daglige computeropgaver.

Acceleration er overalt

Der er hardwareacceleration i næsten alle computerenheder i disse dage, og efterhånden som visse computerjob bliver populære, vil dataloger skabe endnu mere dedikerede systemer for at få dem til at arbejde hurtigere og mere effektivt. 

Så læn dig tilbage og nyd farten!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware accelеration υses specially-built compυter hardware (i.e., silicon microchіps) to do a narrow set of tasks faster 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

• Sådan deaktiverer eller deaktiverer du hardwareacceleration i Windows 11/10

• Sådan deaktiveres hardwareacceleration i Chrome eller Firefox

• Sådan aktiverer eller deaktiverer du hardwareacceleration i Microsoft Edge

• Razer Naga Pro anmeldelse: Den avancerede mus til enhver spilgenre

• ASUS Mini PC PN62 anmeldelse: En mini PC, der passer i din hånd!

• Gennemgå ASUS RT-AX68U: En klassiker nydesignet til Wi-Fi 6! -

• Trust GXT 259 Rudox anmeldelse: Fremragende mikrofon til solo-optagelser

• TP-Link Deco X60 anmeldelse: Smukt udseende møder Wi-Fi 6!

• realme C21-anmeldelse: den ultra-lav-budget smartphone! -

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

• Samsung Galaxy Note20 Ultra 5G anmeldelse: Ultra på alle måder!

• Samsung Galaxy S20 FE 5G anmeldelse: 2020's bedste Samsung-smartphone? -

• PowerColor Radeon RX 5600 XT Red Devil anmeldelse: Enestående til 1080p spil

• TP-Link Archer AX10 (AX1500) anmeldelse - Overkommelig Wi-Fi 6 for alle!

• Mercusys MR70X anmeldelse: Overkommelig Wi-Fi 6! -

• Samsung Galaxy A32 5G anmeldelse -

• ASUS TUF-AX5400 anmeldelse: en Wi-Fi 6-router til gamere! -

• AMD Ryzen 5 5600X anmeldelse: Den bedste mellemklasse desktopprocessor til spil? -

• Sony WH-1000XM4 anmeldelse: Fremragende støjreduktion! -

• OnePlus Nord CE 5G anmeldelse: Den velafrundede mellemranger -