Die Hardwarebeschleunigung^(Hardware) verwendet speziell gebaute Computerhardware (dh Silizium-Mikrochips), um eine begrenzte Anzahl von Aufgaben schneller als eine Allzweck- CPU (Central Processing Unit) zu erledigen.

Was bedeutet das für Sie als Anwender? Sie haben oft die Möglichkeit, die Hardwarebeschleunigung in Ihren Anwendungen ein- oder auszuschalten. Wie nützlich ist also die Hardwarebeschleunigung und was bewirkt sie?

Was ist Hardwarebeschleunigung^{(Hardware Acceleration)} ( Simple Edition )

Hier ist eine einfache Erklärung der Hardwarebeschleunigung. Fahren Sie^(Skip) mit dem nächsten Abschnitt fort, um einen detaillierten Einblick in den Prozess zu erhalten. 

Die CPU in Ihrem Computer kann fast jede Art von mathematischem Problem lösen. CPU- Schaltkreise verwenden mehr Komponenten, um viele Arten von Aufgaben zu bewältigen. Sie nehmen mehr Platz ein, erzeugen mehr Wärme und sind nicht so elegant gestaltet wie eine Schaltung, die für eine einzelne Aufgabe gebaut wurde. 

Bei der Hardwarebeschleunigung erledigt ein spezieller integrierter Schaltkreis oder Mikroprozessor eine bestimmte Aufgabe oder eine begrenzte Menge verwandter Aufgaben. Das Schaltungsdesign wird mit nichts anderem verschwendet, was einen erheblichen Leistungsvorteil bietet. 

Manchmal ist diese Hardware in die CPU selbst eingebaut. Die meisten modernen CPUs verfügen über dedizierte interne Abschnitte, die bestimmte Arten von Mathematik beschleunigen, die für Aufgaben wie Videocodierung^{(video encoding)} und -verschlüsselung^(encryption) verwendet werden .

Kurz gesagt, Hardwarebeschleunigung bedeutet, einem einzigartigen Stück Hardware, das ein Alleskönner ist und es rockt, einen bestimmten Job zu geben.

Was sind die Vorteile^(Benefits) der Hardwarebeschleunigung^{(Hardware Acceleration)} ?

Wie profitiert die Anwendung, die Sie verwenden, von der Hardwarebeschleunigung? Es hängt oft von der Art der Hardware und der Art der Beschleunigung ab, aber die üblichen Vorteile gelten für die meisten Situationen.

• Die Hardwarebeschleunigung^(Hardware) verbessert die Leistung erheblich. Ihre Anwendung läuft reibungsloser oder die Anwendung erledigt eine Aufgabe in viel kürzerer Zeit.

• Es entlastet Ihre CPU , um andere Dinge zu tun, was zu einer verbesserten Systemleistung führt. Die CPU kann Arbeit auf die spezialisierte Hardware auslagern und dann beispielsweise Videospiele gleichzeitig mit Streaming-Videos ausführen oder eine Anwendung wie Discord verwenden .

• Die Hardwarebeschleunigung^(Hardware) kann für batteriebetriebene Geräte entscheidend sein. Aus diesem Grund kann Ihr Smartphone oder Tablet so lange Videos abspielen, ohne den Akku zu belasten. Ein kleiner spezialisierter Chip verbraucht fast immer weniger Strom als eine große, komplexe CPU .

Gibt^(Are) es Nachteile^(Downsides) der Hardwarebeschleunigung^{(Hardware Acceleration)} ?

Im Allgemeinen sollten Sie die Hardwarebeschleunigung eingeschaltet lassen, aber es gibt einige Fälle, in denen sie ein Nachteil sein kann. 

• Hardwarebeschleunigung^(Hardware) verursacht oft Instabilität. Obwohl CPUs^(CPUs) langsam sind, sind sie in der Regel sehr zuverlässig. Beispielsweise macht es wenig Sinn, Videoexporte durch Hardwarebeschleunigung zu beschleunigen und den Prozess dann zum Absturz zu bringen, bevor er abgeschlossen ist.

• Die Hardwarebeschleunigung^(Hardware) ist gegenüber neuen Entwicklungen unflexibel. Beispielsweise verfügt Ihr Computer möglicherweise über eine Hardwarebeschleunigung für eine bestimmte Videocodierungsmethode, aber wenn etwas Besseres auf den Markt kommt, müssen Sie neue Hardware kaufen, um dies zu unterstützen. 

• Die Art der Hardwarebeschleunigung, die Ihr System unterstützt, bietet möglicherweise nicht die besten Ergebnisse. Wenn Sie also die Qualität der Geschwindigkeit vorziehen, wäre es in einigen Fällen besser, die CPU die Arbeit erledigen zu lassen. Wenn Sie beispielsweise keine Hardwareunterstützung für die HEVC -Codierung haben, aber die Qualitätsvorteile gegenüber dem H.264-CODEC nutzen möchten , müssen Sie sich auf die CPU -basierte Codierung verlassen.

Wo kann ich die Hardwarebeschleunigung verwenden^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Es gibt zu viele Formen der Hardwarebeschleunigung, um sie hier alle aufzulisten, aber hier sind einige gängige, denen Sie als durchschnittlicher Computerbenutzer begegnen werden.

Browser-Hardwarebeschleunigung^{(Browser Hardware Acceleration)}

Webbrowser^(Web) können überraschend CPU-lastige^(CPU-heavy) Anwendungen sein. Moderne^(Modern) Websites haben ausgefallene grafische Effekte und High-Fidelity-Bilder und -Sounds. Webanwendungen^(Web) , die 3D-Grafiken verwenden, profitieren von der GPU - Hardwarebeschleunigung. 

Die Hardwarebeschleunigung^(Hardware) ist in diesen Anwendungen normalerweise standardmäßig aktiviert, und Sie sollten sie nur zur Fehlerbehebung^{(troubleshooting)} deaktivieren .

Beschleunigung der Videocodierung^{(Video Encoding Acceleration)}

• Die meisten CPUs verfügen jetzt über eine Beschleunigung für den gängigen H.264 -Videostandard, und auch die Unterstützung für H.265 nimmt zu. 
• Neuere Nvidia-GPUs verfügen außerdem über einen dedizierten „NVENC“-Encoder-Chip, der die Arbeit des Aufzeichnens oder Streamens von Spielmaterial übernimmt, sodass die Spielleistung nicht beeinträchtigt wird.
• Anwendungen wie Adobe Premiere Pro bieten GPU-basierte Hardwarebeschleunigung und verbessern so die Leistung beim Bearbeiten und Exportieren von Projekten.

GPGPU-Beschleunigung (Allzweck-GPU).^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Grafikprozessoren begannen als 3D-Grafikbeschleuniger, aber moderne GPUs können eine ziemlich breite Palette einfacher Operationen sehr schnell ausführen. Diese Prozessoren bestehen aus Hunderten oder Tausenden einfacher kleiner Prozessoren, die alle parallel arbeiten. 

Dies macht sie ideal für bestimmte Arten von Datenverarbeitung, die durch einen Algorithmus ausgeführt werden müssen. GPUs sind auf diese Weise konzipiert, weil das Rendern von Grafiken die parallele Verarbeitung von Pixelwerten beinhaltet. Ihre GPU bestimmt also gleichzeitig, wie jeder der Millionen Pixel auf dem Bildschirm aussehen soll. Es stellt sich heraus, dass Deep-Learning- und Data-Mining-Anwendungen ebenfalls von diesem Berechnungsansatz profitieren.

Raytracing und Beschleunigung des maschinellen Lernens^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

GPU -Entwickler haben jetzt dedizierte Co-Prozessoren hinzugefügt, die eine noch spezialisiertere Arbeit leisten als die GPU - Kerne. 

• Die neueste Generation von Nvidia-GPUs verfügt über spezielle Komponenten, die die Mathematik des ^{(Nvidia GPUs)}Raytracing beschleunigen , einer Methode zum Zeichnen von 3D-Grafiken, indem simuliert wird, wie sich Licht durch eine Szene ausbreitet.
• Diese GPUs haben einen zusätzlichen Prozessor, der sehr gut in der sogenannten „Tensor“-Mathematik ist. Diese sind in Anwendungen nützlich, die maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen verwenden, was bei alltäglichen Computeraufgaben immer häufiger vorkommt.

Beschleunigung ist überall

Heutzutage gibt es in fast jedem Computergerät eine Hardwarebeschleunigung, und da bestimmte Computerjobs immer beliebter werden, werden Informatiker noch mehr dedizierte Systeme entwickeln, damit sie schneller und effizienter arbeiten. 

Lehnen Sie sich also zurück und genießen Sie die Geschwindigkeit!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acceleratіon uses specially-built computer hardware (i.e., silicon microchips) to do a narrow set of tasks fаster than а 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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