하드웨어^(Hardware) 가속은 특수 제작된 컴퓨터 하드웨어(예: 실리콘 마이크로칩)를 사용하여 범용 CPU (중앙 처리 장치)보다 좁은 작업 세트를 더 빠르게 수행합니다.

그것은 사용자에게 무엇을 의미합니까? 애플리케이션에서 하드웨어 가속을 켜거나 끌 수 있는 옵션이 있는 경우가 많습니다. 그렇다면 하드웨어 가속은 얼마나 유용하며 어떤 역할을 합니까?

하드웨어 가속^{(Hardware Acceleration)} 이란 무엇입니까 ( Simple Edition )

다음은 하드웨어 가속에 대한 간단한 설명입니다. 프로세스에 대해 자세히 알아보려면 다음 섹션으로  건너뜁니다 .^(Skip)

컴퓨터 의 CPU 는 거의 모든 유형의 수학 문제를 해결할 수 있습니다. CPU 회로는 많은 종류의 작업을 처리하기 위해 더 많은 구성 요소를 사용합니다. 그들은 더 많은 공간을 차지하고 더 많은 열을 발생시키며 단일 작업을 위해 만들어진 회로만큼 우아하게 설계되지 않았습니다. 

하드웨어 가속을 사용하면 특수 집적 회로 또는 마이크로프로세서가 하나의 특정 작업 또는 제한된 관련 작업을 수행합니다. 회로의 설계는 다른 어떤 것에도 낭비되지 않으며 이는 상당한 성능 이점을 제공합니다. 

때로는 해당 하드웨어가 CPU 자체에 내장되어 있습니다. 대부분의 최신 CPU 에는 ^(CPUs)비디오 인코딩^{(video encoding)} 및 암호화^(encryption) 와 같은 작업에 사용되는 특정 유형의 수학을 가속화하는 전용 내부 섹션이 있습니다 .

요컨대, 하드웨어 가속은 하나의 거래 잭이고 그것에 대해 흔들리는 고유한 하드웨어에 특정 작업을 부여하는 것을 의미합니다.

하드웨어 가속 의 ^{(Hardware Acceleration)}이점^(Benefits) 은 무엇입니까 ?

하드웨어 가속은 사용 중인 애플리케이션에 어떤 이점이 있습니까? 종종 하드웨어 유형과 가속 유형에 따라 다르지만 일반적인 이점은 대부분의 상황에 적용됩니다.

• 하드웨어^(Hardware) 가속은 성능을 크게 향상시킵니다. 애플리케이션이 더 원활하게 실행되거나 애플리케이션이 훨씬 더 짧은 시간에 작업을 완료합니다.

• CPU 가 다른 작업을 수행할 수 있도록 하여 시스템 성능을 향상시킵니다. CPU 는 작업을 특수 하드웨어로 오프로드 한 다음, 예를 들어 비디오 스트리밍과 동시에 비디오 게임을 실행하거나 Discord 와 같은 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

• 하드웨어^(Hardware) 가속은 배터리 구동 장치에 중요할 수 있습니다. 그렇기 때문에 스마트폰이나 태블릿은 배터리를 소모하지 않고도 오랫동안 동영상을 재생할 수 있습니다. 작은 특수 칩은 거의 항상 크고 복잡한 CPU^(CPU) 보다 적은 전력을 사용합니다 .

^(Are)하드웨어 가속^{(Hardware Acceleration)} 에 단점^(Downsides) 이 있습니까 ?

일반적으로 하드웨어 가속은 그대로 두고 싶지만 단점이 될 수 있는 경우가 있습니다. 

• 하드웨어^(Hardware) 가속은 종종 불안정성을 유발합니다. CPU^(CPUs) 는 느리지만 안정성이 높은 경향이 있습니다. 예를 들어 하드웨어 가속이 비디오 내보내기 속도를 높인 다음 완료되기 전에 프로세스가 충돌하도록 하는 것은 의미가 없습니다.

• 하드웨어^(Hardware) 가속은 새로운 개발에 유연하지 않습니다. 예를 들어, 특정 비디오 인코딩 방법을 위해 컴퓨터에 하드웨어 가속이 있을 수 있지만 더 나은 것이 나오면 이를 지원하기 위해 새 하드웨어를 구입해야 합니다. 

• 시스템이 지원하는 하드웨어 가속 유형은 최상의 결과를 제공하지 않을 수 있습니다. 따라서 속도보다 품질을 선호한다면 경우에 따라 CPU 가 작업을 처리하도록 하는 것이 좋습니다. 예를 들어 HEVC 인코딩에 대한 하드웨어 지원이 없지만 ^(HEVC)H.264 CODEC 에 비해 품질 이점을 원하는 경우 CPU 기반 인코딩 에 의존해야 합니다 .

하드웨어 가속^{(Use Hardware Acceleration)} 은 어디에서 사용할 수 있습니까 ?

여기에 모두 나열하기에는 너무 많은 형태의 하드웨어 가속이 있지만 다음은 일반적인 컴퓨터 사용자로서 만날 수 있는 몇 가지 일반적인 것입니다.

브라우저 하드웨어 가속^{(Browser Hardware Acceleration)}

웹^(Web) 브라우저는 놀랍게도 CPU를 많이^(CPU-heavy) 사용하는 애플리케이션일 수 있습니다. 최신^(Modern) 웹 사이트에는 멋진 그래픽 효과와 충실도가 높은 광경 및 사운드가 있습니다. 3D 그래픽을 사용하는 웹 응용 프로그램은 ^(Web)GPU 하드웨어 가속  의 이점을 얻 습니다.

하드웨어 가속은 일반적으로 이러한 응용 프로그램에서 기본적으로 켜져 있으며 ^(Hardware)문제 해결^{(troubleshooting)} 을 위해서만 비활성화해야 합니다 .

비디오 인코딩 가속^{(Video Encoding Acceleration)}

• 대부분의 CPU에는 이제 공통 H.264 비디오 표준에 대한 가속이 있으며 H.265 에 대한 지원도 증가하고 있습니다. 
• 최신 Nvidia GPU^{(Nvidia GPUs)} 에는 게임 성능에 영향을 미치지 않도록 게임 장면을 녹화하거나 스트리밍하는 작업을 대신하는 전용 "NVENC" 인코더 칩도 있습니다.
• Adobe Premiere Pro 와 같은 응용 프로그램 은 GPU 기반 하드웨어 가속을 제공하므로 프로젝트를 편집하고 내보내는 동안 성능이 향상됩니다.

GPGPU(범용 GPU) 가속^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

그래픽 프로세서는 3D 그래픽 가속기로 시작되었지만 최신 GPU^(GPUs) 는 상당히 광범위한 간단한 작업을 매우 빠르게 수행할 수 있습니다. 이러한 프로세서는 모두 병렬로 작동하는 수백 또는 수천 개의 간단한 소형 프로세서로 구성됩니다. 

따라서 알고리즘을 통해 실행해야 하는 특정 유형의 데이터 처리에 이상적입니다. 그래픽 렌더링에는 픽셀 값을 병렬로 처리해야 하기 때문에 GPU 는 이러한 방식으로 설계되었습니다. ^(GPUs)따라서 GPU 는 화면의 수백만 픽셀이 동시에 어떻게 보일지 결정합니다. 딥 러닝 및 데이터 마이닝 응용 프로그램에서도 이러한 계산 방식의 이점이 있는 것으로 나타났습니다.

레이 트레이싱 및 머신 러닝 가속화^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

GPU 개발자는 이제 GPU 코어보다 훨씬 더 전문화된 작업을 수행하는 전용 보조 프로세서를 추가했습니다. 

• 최신 Nvidia GPU^{(Nvidia GPUs)} 에는 빛이 장면을 통해 전파되는 방식을 시뮬레이션하여 3D 그래픽을 그리는 방법인 광선 추적^{(ray tracing)} 의 수학을 가속화하는 특수 구성 요소가 있습니다.
• 이러한 GPU^(GPUs) 에는 소위 "텐서" 수학을 잘 수행하는 추가 프로세서가 있습니다. 이는 일상적인 컴퓨팅 작업에서 점점 더 보편화되고 있는 신경망 기계 학습을 사용하는 애플리케이션에 유용합니다.

가속은 어디에나 있다

오늘날 거의 모든 컴퓨팅 장치에는 하드웨어 가속이 있으며 특정 컴퓨팅 작업이 대중화됨에 따라 컴퓨터 과학자들은 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 더 많은 전용 시스템을 만들 것입니다. 

그러니 편안히 앉아서 속도를 즐기십시오!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acceleration uses specially-buіlt computer hardware (i.e., silicоn mіcrochips) 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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