A aceleração de hardware^(Hardware) usa hardware de computador especialmente construído (ou seja, microchips de silício) para executar um conjunto restrito de tarefas mais rapidamente do que uma CPU de uso geral (unidade central de processamento).

O que isso significa para você como usuário? Muitas vezes, você terá a opção de ativar ou desativar a aceleração de hardware em seus aplicativos. Então, quão útil é a aceleração de hardware e o que ela faz?

O que é aceleração de hardware^{(Hardware Acceleration)} ( Edição simples^{(Simple Edition)} )

Aqui está uma explicação simples da aceleração de hardware. Pule^(Skip) para a próxima seção para uma análise detalhada do processo. 

A CPU do seu computador pode resolver praticamente qualquer tipo de problema matemático. Os circuitos da CPU usam mais componentes para lidar com muitos tipos de tarefas. ^(CPU)Eles ocupam mais espaço, geram mais calor e não são tão elegantemente projetados quanto um circuito construído para um único trabalho. 

Com a aceleração de hardware, um circuito integrado especial ou microprocessador realiza uma tarefa específica ou um conjunto restrito de trabalhos relacionados. O design do circuito não é desperdiçado em mais nada, e isso oferece uma vantagem significativa de desempenho. 

Às vezes, esse hardware é embutido na própria CPU . A maioria das CPUs^(CPUs) modernas possui seções internas dedicadas que aceleram tipos específicos de matemática usados ​​para tarefas como codificação e criptografia de ^(encryption)vídeo^{(video encoding)} .

Em suma, a aceleração de hardware significa dar um trabalho específico a uma peça única de hardware que é um valete de um comércio e arrasa nisso.

Quais são os benefícios^(Benefits) da aceleração de hardware^{(Hardware Acceleration)} ?

Como a aceleração de hardware beneficia o aplicativo que você está usando? Geralmente depende do tipo de hardware e do tipo de aceleração, mas os benefícios usuais se aplicam à maioria das situações.

• A aceleração de hardware^(Hardware) melhora muito o desempenho. Seu aplicativo será executado com mais facilidade ou concluirá uma tarefa em um tempo muito menor.

• Ele libera sua CPU para fazer outras coisas, levando a um melhor desempenho do sistema. A CPU pode descarregar o trabalho para o hardware especializado e depois continuar, por exemplo, executando videogames simultaneamente com streaming de vídeos ou usando um aplicativo como Discord .

• A aceleração de hardware^(Hardware) pode ser crucial para dispositivos alimentados por bateria. É por isso que seu smartphone ou tablet pode reproduzir vídeo por tanto tempo sem descarregar a bateria. Um pequeno chip especializado quase sempre usa menos energia do que uma CPU grande e complexa .

Existem^(Are) desvantagens na aceleração^(Downsides) de hardware^{(Hardware Acceleration)} ?

Em geral, a aceleração de hardware é algo que você deseja deixar, mas há alguns casos em que pode ser uma desvantagem. 

• A aceleração de hardware^(Hardware) geralmente causa instabilidade. Apesar de lentas, as CPUs tendem a ser altamente confiáveis. Por exemplo, há pouco sentido em que a aceleração de hardware acelere as exportações de vídeo e, em seguida, faça o processo travar antes de terminar.

• A aceleração de hardware^(Hardware) é inflexível para novos desenvolvimentos. Por exemplo, você pode ter aceleração de hardware em seu computador para um método de codificação de vídeo específico, mas se algo melhor aparecer, você terá que comprar um novo hardware para suportá-lo. 

• O tipo de aceleração de hardware que seu sistema suporta pode não oferecer os melhores resultados. Portanto, se você prefere a qualidade à velocidade, seria melhor deixar a CPU lidar com o trabalho em alguns casos. Por exemplo, se você não tem suporte de hardware para codificação HEVC , mas deseja suas vantagens de qualidade sobre o H.264 CODEC , você terá que confiar na codificação baseada em CPU .

Onde posso usar a aceleração de hardware^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Existem muitas formas de aceleração de hardware disponíveis para listá-las todas aqui, mas aqui estão algumas formas comuns que você encontrará como um usuário médio de computador.

Aceleração de hardware do navegador^{(Browser Hardware Acceleration)}

Os navegadores da Web^(Web) podem ser surpreendentemente aplicativos com CPU pesada^(CPU-heavy) . Sites modernos^(Modern) têm efeitos gráficos sofisticados e imagens e sons de alta fidelidade. Os aplicativos da Web^(Web) que usam gráficos 3D se beneficiam da aceleração de hardware  da GPU .

A aceleração de hardware^(Hardware) geralmente está ativada por padrão nesses aplicativos e você deve desativá-la apenas para solucionar problemas^{(troubleshooting)} .

Aceleração de codificação de vídeo^{(Video Encoding Acceleration)}

• A maioria das CPUs agora tem aceleração para o padrão de vídeo H.264 comum , e o suporte para H.265 também está crescendo. 
• As GPUs Nvidia^{(Nvidia GPUs)} recentes também possuem um chip codificador “NVENC” dedicado que assume o trabalho de gravação ou streaming de imagens de jogos para que não afete o desempenho do jogo.
• Aplicativos como o Adobe Premiere Pro oferecem aceleração de hardware baseada em GPU, melhorando assim o desempenho ao editar e exportar projetos.

Aceleração GPGPU (GPU de uso geral)^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Os processadores gráficos começaram a vida como aceleradores de gráficos 3D, mas as GPUs modernas podem fazer uma ampla variedade de operações simples muito rapidamente. Esses processadores consistem em centenas ou milhares de pequenos processadores simples que funcionam em paralelo. 

Isso os torna ideais para certos tipos de processamento de dados que precisam ser executados por meio de um algoritmo. As GPUs^(GPUs) são projetadas dessa maneira porque a renderização de gráficos envolve o processamento de valores de pixel em paralelo. Assim, sua GPU determina como cada um dos milhões de pixels na tela deve se parecer ao mesmo tempo. Acontece que os aplicativos de aprendizado profundo e mineração de dados também se beneficiam dessa abordagem à computação.

Ray Tracing e aceleração de aprendizado de máquina^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

Os desenvolvedores de GPU^(GPU) agora adicionaram coprocessadores dedicados que fazem um trabalho ainda mais especializado do que os núcleos  de GPU .

• A última geração de GPUs Nvidia^{(Nvidia GPUs)} possui componentes especiais que aceleram a matemática do ray tracing , que é um método de desenhar gráficos 3D simulando como a luz se propaga em uma cena.
• Essas GPUs têm um processador adicional que é muito bom em fazer a chamada matemática “tensor”. Eles são úteis em aplicativos que usam aprendizado de máquina de rede neural, que está se tornando mais comum nas tarefas diárias de computação.

Aceleração está em toda parte

Atualmente, há aceleração de hardware em quase todos os dispositivos de computação e, à medida que certos trabalhos de computação se tornam populares, os cientistas da computação criarão sistemas ainda mais dedicados para fazê-los funcionar com mais rapidez e eficiência. 

Então sente-se e aproveite a velocidade!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acceleration uses sрeciallу-built computer hardware (i.e., silicon microchips) 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!

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