Co to jest przyspieszenie sprzętu i jak jest to przydatne?

Przyspieszenie sprzętu wykorzystuje specjalnie zbudowany sprzęt komputerowy (i.mi., Mikroczipy krzemowe) w celu wykonania wąskiego zestawu zadań szybciej niż procesor ogólny (Central Processing Unit).

Co to oznacza dla Ciebie jako użytkownika? Często będziesz mieć możliwość włączenia lub wyłączania przyspieszenia sprzętowego w aplikacjach. Jak przydatne jest przyspieszenie sprzętu i co robi?

Czasami ten sprzęt jest wbudowany w sam procesor. Większość nowoczesnych procesorów ma dedykowane sekcje wewnętrzne, które przyspieszają określone typy matematyki używane do zadań, takich jak kodowanie wideo i szyfrowanie.

Krótko mówiąc, przyspieszenie sprzętu oznacza przekazanie konkretnej pracy unikalnemu sprzętowi, który jest podnośnikiem jednego handlu i skałami.

Jakie są korzyści płynące z przyspieszenia sprzętu?

W jaki sposób przyspieszenie sprzętu korzysta z aplikacji, której używasz? Często zależy to od rodzaju sprzętu i rodzaju przyspieszenia, ale zwykłe korzyści mają zastosowanie do większości sytuacji.

• Przyspieszenie sprzętu znacznie poprawia wydajność. Twoja aplikacja będzie działać płynniej lub aplikacja wykona zadanie w znacznie krótszym czasie.

• Uwalnia twojego procesora do robienia innych rzeczy prowadzącychUlepszona wydajność systemu. Procesor może odciążyć działać na specjalistyczny sprzęt, a następnie zająć się, na przykład uruchamianie gier wideo jednocześnie z filmami przesyłania strumieniowego lub korzystania z aplikacji takiej jak Discord.

• Przyspieszenie sprzętu może mieć kluczowe znaczenie dla urządzeń zasilanych baterią. Właśnie dlatego Twój smartfon lub tablet mogą odtwarzać wideo przez tak długi czas bez tankowania baterii. Mały wyspecjalizowany układ prawie zawsze zużywa mniej mocy niż duży, złożony procesor.

Czy są wady przyspieszenia sprzętowego?

Ogólnie rzecz biorąc, przyspieszenie sprzętu jest czymś, co będziesz chciał zostawić, ale są pewne przypadki, w których mogą być wadą.

• Przyspieszenie sprzętu często powoduje niestabilność. Pomimo powolnych, procesory są bardzo niezawodne. Na przykład nie ma sensu mieć przyspieszenia sprzętu przyspieszające eksport wideo, a następnie wykonanie awarii procesu przed zakończeniem.

• Przyspieszenie sprzętu jest nieelastyczne dla nowych wydarzeń. Na przykład możesz mieć przyspieszenie sprzętu w komputerze dla określonej metody kodowania wideo, ale jeśli pojawi się coś lepszego, musisz kupić nowy sprzęt, aby go obsługiwać.

• Rodzaj przyspieszenia sprzętu, w którym obsługuje system, może nie oferować najlepszych wyników. Więc jeśli sprzyjasz jakości nad prędkością, lepiej byłoby pozwolić procesorowi poradzić sobie z pracą w niektórych przypadkach. Na przykład, jeśli nie masz obsługi sprzętowej dla kodowania HEVC, ale chcesz jego korzyści w zakresie jakości w stosunku do H.264 Codec, musisz polegać na kodowaniu opartym na procesorach.

Gdzie mogę używać przyspieszenia sprzętowego?

Dostępnych jest zbyt wiele form przyspieszenia sprzętowego, aby wymienić je wszystkie tutaj, ale oto kilka typowych, które napotkasz jako przeciętny użytkownik komputera.

Przyspieszenie sprzętu do przeglądarki

Przeglądarki internetowe mogą być zaskakująco aplikacjami ciężkimi procesorami. Nowoczesne strony mają fantazyjne efekty graficzne oraz widoki i dźwięki o wysokiej wierności. Aplikacje internetowe korzystające z grafiki 3D korzystają z przyspieszenia sprzętu GPU.

Przyspieszenie sprzętowe jest zwykle domyślnie włączone w tych aplikacjach i należy je wyłączyć tylko w celu rozwiązywania problemów.

Przyspieszenie kodowania wideo

• Większość procesorów ma teraz przyspieszenie dla wspólnego H.264 Standard wideo i obsługa H.265 też rośnie. 
• Ostatnie GPU NVIDIA mają również dedykowany układ enkodera „NVENC”, który przejmuje pracę nad nagrywaniem lub streamingiem materiału do gry, aby nie wpływa na wydajność gry.
• Aplikacje takie jak Adobe Premiere Pro oferują przyspieszenie sprzętowe oparte na GPU, poprawiając w ten sposób wydajność podczas edycji i eksportowania projektów.

Przyspieszenie GPGPU (GPU ogólnego celu)

Procesory graficzne rozpoczęły życie jako akceleratory grafiki 3D, ale nowoczesne GPU mogą bardzo szybko wykonać dość szeroką gamę prostych operacji. Procesory te składają się z setek lub tysięcy prostych małych procesorów, które wszystkie działają równolegle.

To czyni je idealnymi do niektórych rodzajów chrupania danych, które należy uruchomić za pomocą algorytmu. GPU są zaprojektowane w ten sposób, ponieważ renderowanie grafiki obejmuje równoległe przetwarzanie wartości pikseli. Więc twój procesor graficzny określa, jak powinien wyglądać każdy z milionów pikseli na ekranie. Okazuje się, że aplikacje głębokiego uczenia się i eksploracji danych również korzystają z tego podejścia do obliczeń.

Śledzenie promieni i przyspieszenie uczenia maszynowego

Deweloperzy GPU dodali teraz dedykowanych współtworzy, którzy wykonują jeszcze bardziej wyspecjalizowaną pracę niż rdzenie GPU.

• Najnowsza generacja GPU NVIDIA ma specjalne elementy, które przyspieszają matematykę śledzenia promieni, która jest metodą rysowania grafiki 3D poprzez symulację sposobu propagowania światła przez scenę.
• Te GPU mają dodatkowy procesor, który jest bardzo dobry w robieniu tak zwanej matematyki „tensor”. Są one przydatne w aplikacjach wykorzystujących nerwowe uczenie maszynowe netto, które stają się coraz bardziej powszechne w codziennych zadaniach obliczeniowych.

Przyspieszenie jest wszędzie

Obecnie w prawie każdym urządzeniu obliczeniowym występuje przyspieszenie sprzętu, a ponieważ niektóre zadania obliczeniowe stają się popularne, informatycy stworzą jeszcze bardziej dedykowane systemy, aby działali szybciej i wydajniej.

Więc usiądź i ciesz się prędkością!