¿Qué es la aceleración de hardware y para qué sirve?

La aceleración de hardware utiliza hardware de computadora especialmente construido (es decir, microchips de silicio) para realizar un conjunto reducido de tareas más rápido que una UPC de propósito general (unidad central de procesamiento).

¿Qué significa eso para usted como usuario? A menudo, tendrá la opción de activar o desactivar la aceleración de hardware en sus aplicaciones. Entonces, ¿qué tan útil es la aceleración de hardware y qué hace?

¿Qué es la aceleración de hardware (Edición simple)

Aquí hay una explicación simple de la aceleración de hardware . Pase a la siguiente sección para ver en profundidad el proceso.

La CPU de su computadora puede resolver casi cualquier tipo de problema matemático. Los circuitos de la CPU utilizan más componentes para hacer frente a muchos tipos de tareas. Ocupan más espacio, generan más calor y no están tan elegantemente diseñados como un circuito construido para un solo trabajo.

Con la aceleración de hardware, un microprocesador o circuito integrado especial realiza una tarea específica o un conjunto reducido de trabajos relacionados. El diseño del circuito no se desperdicia en nada más, y esto proporciona una ventaja de rendimiento significativa.

A veces, ese hardware está integrado en la propia CPU. La mayoría de las CPU modernas tienen secciones internas dedicadas que aceleran tipos específicos de matemáticas que se utilizan para tareas como codificación de video y cifrado.

En resumen, la aceleración de hardware significa dar un trabajo específico a una pieza única de hardware que es un simple comercio y lo hace genial.

¿Cuáles son los beneficios de la aceleración de hardware? ?

¿Cómo beneficia la aceleración de hardware a la aplicación que está utilizando? A menudo depende del tipo de hardware y del tipo de aceleración, pero los beneficios habituales se aplican a la mayoría de situaciones.

La aceleración de hardware mejora enormemente el rendimiento. Su aplicación se ejecutará sin problemas, o la aplicación completará una tarea en un tiempo mucho más corto.

Libera su CPU para hacer otras cosas que conducen a rendimiento mejorado del sistema. La CPU puede descargar el trabajo al hardware especializado y luego continuar, por ejemplo, ejecutando videojuegos simultáneamente con videos en streaming o usando una aplicación como Discordia.

La aceleración de hardware puede ser crucial para los dispositivos que funcionan con baterías. Es por eso que su teléfono inteligente o tableta puede reproducir videos durante tanto tiempo sin que se agote la batería. Un chip especializado pequeño casi siempre usa menos energía que una CPU grande y compleja.

¿Hay desventajas en la aceleración del hardware?

En En general, la aceleración por hardware es algo que querrá dejar, pero hay algunos casos en los que puede ser un inconveniente.

La aceleración del hardware a menudo causa inestabilidad. A pesar de ser lentas, las CPU tienden a ser muy fiables. Por ejemplo, no tiene mucho sentido que la aceleración de hardware acelere las exportaciones de video y luego que el proceso se bloquee antes de que finalice.

La aceleración de hardware es inflexible a los nuevos desarrollos. Por ejemplo, puede tener aceleración de hardware en su computadora para un método de codificación de video específico, pero si aparece algo mejor, tendrá que comprar nuevo hardware para admitirlo.

Es posible que el tipo de aceleración de hardware que admite su sistema no ofrezca los mejores resultados. Entonces, si prefiere la calidad sobre la velocidad, sería mejor dejar que la CPU se encargue del trabajo en algunos casos. Por ejemplo, si no tiene soporte de hardware para la codificación HEVC pero desea sus ventajas de calidad sobre el CODEC H.264, tendrá que confiar en la codificación basada en CPU.

Donde ¿Puedo usar la aceleración de hardware?

Hay demasiadas formas de aceleración de hardware disponibles para enumerarlas todas aquí, pero aquí hay algunas comunes que encontrará como usuario de computadora promedio.

Aceleración de hardware del navegador

Los navegadores web pueden ser aplicaciones sorprendentemente pesadas en la CPU. Los sitios web modernos tienen efectos gráficos sofisticados y vistas y sonidos de alta fidelidad. Las aplicaciones web que utilizan gráficos 3D se benefician de la aceleración de hardware de la GPU.

La aceleración de hardware generalmente está activada de forma predeterminada en estas aplicaciones, y solo debe deshabilitarla para solución de problemas.

Aceleración de codificación de video

La mayoría de las CPU ahora tienen aceleración para el estándar de video común H.264 y compatibilidad con H. 265 también está creciendo.

Las GPU Nvidia recientes también tienen un chip codificador "NVENC" dedicado que se encarga del trabajo de grabación o transmisión de secuencias del juego para que no afecte el rendimiento del juego.

Aplicaciones como Adobe Premiere Pro ofrece aceleración de hardware basada en GPU, lo que mejora el rendimiento al editar y exportar proyectos.

Aceleración de GPGPU (GPU de uso general)

Los procesadores gráficos comenzaron su vida como aceleradores de gráficos 3D, pero las GPU modernas pueden realizar una amplia gama de operaciones simples muy rápidamente. Estos procesadores constan de cientos o miles de pequeños procesadores simples que funcionan en paralelo.

Esto los hace ideales para ciertos tipos de procesamiento de datos que deben ejecutarse mediante un algoritmo. Las GPU están diseñadas de esta manera porque la renderización de gráficos implica procesar valores de píxeles en paralelo. Entonces, su GPU determina cómo debería verse cada uno de los millones de píxeles en la pantalla al mismo tiempo. Resulta que las aplicaciones de aprendizaje profundo y minería de datos también se benefician de este enfoque de computación.

Ray Tracing y Machine Learning Acceleration

Los desarrolladores de GPU ahora han agregado coprocesadores dedicados que hacen un trabajo aún más especializado que los núcleos de GPU.

La última generación de GPU de Nvidia tiene componentes especiales que aceleran las matemáticas de trazado de rayos, que es un método para dibujar gráficos 3D mediante la simulación de cómo la luz se propaga a través de una escena.

Estas GPU tienen un procesador adicional que es muy bueno para hacer las llamadas matemáticas de "tensor". Estos son útiles en aplicaciones que utilizan el aprendizaje automático de redes neuronales, que se está volviendo más común en las tareas informáticas diarias.

La aceleración está en todas partes

Hay aceleración de hardware en casi todos los dispositivos informáticos en estos días y, a medida que ciertos trabajos informáticos se vuelven populares, los científicos informáticos crearán sistemas aún más dedicados para que funcionen más rápido y de manera más eficiente.

¡Así que siéntese y disfrute de la velocidad!