Tăng tốc phần cứng^(Hardware) sử dụng phần cứng máy tính được chế tạo đặc biệt (tức là vi mạch silicon) để thực hiện một nhóm tác vụ hẹp nhanh hơn một CPU đa năng (đơn vị xử lý trung tâm).

Điều đó có ý nghĩa gì đối với bạn với tư cách là người dùng? Bạn sẽ thường có tùy chọn bật hoặc tắt tăng tốc phần cứng trong các ứng dụng của mình. Vậy tăng tốc phần cứng hữu ích như thế nào và nó có tác dụng gì?

Tăng tốc phần cứng^{(Hardware Acceleration)} là gì ( Phiên bản đơn giản^{(Simple Edition)} )

Đây là một lời giải thích đơn giản về tăng tốc phần cứng. Chuyển^(Skip) sang phần tiếp theo để có cái nhìn sâu hơn về quy trình. 

CPU trong máy^(CPU) tính của bạn có thể giải quyết bất kỳ dạng bài toán nào. Các mạch CPU^(CPU) sử dụng nhiều thành phần hơn để giải quyết nhiều loại tác vụ. Chúng chiếm nhiều không gian hơn, tạo ra nhiều nhiệt hơn và không được thiết kế trang nhã như mạch được xây dựng cho một công việc. 

Với khả năng tăng tốc phần cứng, một mạch tích hợp hoặc bộ vi xử lý đặc biệt thực hiện một nhiệm vụ cụ thể hoặc một tập hợp hẹp các công việc liên quan. Thiết kế của mạch không bị lãng phí vào bất kỳ thứ gì khác và điều này mang lại lợi thế hiệu suất đáng kể. 

Đôi khi phần cứng đó được tích hợp sẵn trong chính CPU . Hầu hết các CPU^(CPUs) hiện đại đều có các phần bên trong dành riêng để tăng tốc các loại toán học cụ thể được sử dụng cho các tác vụ như mã hóa và mã ^(encryption)hóa video^{(video encoding)} .

Nói tóm lại, tăng tốc phần cứng có nghĩa là giao một công việc cụ thể cho một phần cứng độc nhất vô nhị.

Lợi ích^(Benefits) của Tăng tốc phần cứng^{(Hardware Acceleration)} là gì ?

Tăng tốc phần cứng mang lại lợi ích như thế nào cho ứng dụng bạn đang sử dụng? Nó thường phụ thuộc vào loại phần cứng và loại tăng tốc, nhưng các lợi ích thông thường áp dụng cho hầu hết các tình huống.

• ^(Hardware)Tăng tốc phần cứng cải thiện đáng kể hiệu suất. Ứng dụng của bạn sẽ chạy trơn tru hơn hoặc ứng dụng sẽ hoàn thành một tác vụ trong thời gian ngắn hơn nhiều.

• Nó giải phóng CPU của bạn để làm những việc khác dẫn đến cải thiện hiệu suất hệ thống. CPU có^(CPU) thể giảm tải công việc cho phần cứng chuyên dụng và sau đó tiếp tục chạy các trò chơi điện tử đồng thời với phát trực tuyến video hoặc sử dụng một ứng dụng như Discord .

• Tăng tốc phần cứng^(Hardware) có thể rất quan trọng đối với các thiết bị sử dụng pin. Đó là lý do tại sao điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bạn có thể phát video trong thời gian dài như vậy mà không làm hao pin. Một chip chuyên dụng nhỏ hầu như luôn sử dụng ít năng lượng hơn một CPU lớn, phức tạp .

Có^(Are) nhược điểm nào^(Downsides) đối với việc tăng tốc phần cứng^{(Hardware Acceleration)} không?

Nói chung, tăng tốc phần cứng là thứ mà bạn sẽ muốn tiếp tục, nhưng có một số trường hợp nó có thể là một nhược điểm. 

• Tăng tốc phần cứng^(Hardware) thường gây ra sự không ổn định. Mặc dù chậm, CPU^(CPUs) có độ tin cậy cao. Ví dụ, có rất ít điểm trong việc tăng tốc phần cứng để tăng tốc độ xuất video và sau đó xử lý sự cố trước khi kết thúc.

• ^(Hardware)Tăng tốc phần cứng là không linh hoạt trước những phát triển mới. Ví dụ: bạn có thể tăng tốc phần cứng trong máy tính của mình cho một phương pháp mã hóa video cụ thể, nhưng nếu có thứ gì đó tốt hơn, bạn sẽ phải mua phần cứng mới để hỗ trợ nó. 

• Loại tăng tốc phần cứng mà hệ thống của bạn hỗ trợ có thể không mang lại kết quả tốt nhất. Vì vậy, nếu bạn ưu tiên chất lượng hơn tốc độ, sẽ tốt hơn nếu để CPU xử lý công việc trong một số trường hợp. Ví dụ: nếu bạn không có hỗ trợ phần cứng cho mã hóa HEVC nhưng muốn có lợi thế về chất lượng so với H.264 CODEC , bạn sẽ phải dựa vào mã hóa dựa trên CPU .

Tôi có thể sử dụng Tăng tốc phần cứng^{(Use Hardware Acceleration)} ở đâu?

Có quá nhiều hình thức tăng tốc phần cứng có sẵn để liệt kê tất cả chúng ở đây, nhưng đây là một vài hình thức phổ biến mà bạn sẽ gặp phải với tư cách là một người dùng máy tính bình thường.

Tăng tốc phần cứng trình duyệt^{(Browser Hardware Acceleration)}

Trình duyệt web có thể là những ứng dụng ^(Web)nặng CPU một^(CPU-heavy) cách đáng ngạc nhiên . Các^(Modern) trang web hiện đại có các hiệu ứng đồ họa lạ mắt, các điểm tham quan và âm thanh có độ trung thực cao. Các ứng dụng web^(Web) sử dụng đồ họa 3D được hưởng lợi từ khả năng tăng tốc phần cứng  GPU .

Tăng tốc phần cứng^(Hardware) thường được bật theo mặc định trong các ứng dụng này và bạn chỉ nên tắt nó để khắc phục sự cố^{(troubleshooting)} .

Tăng tốc mã hóa video^{(Video Encoding Acceleration)}

• Hầu hết các CPU hiện nay đều có khả năng tăng tốc cho chuẩn video H.264 phổ biến và hỗ trợ cho H.265 cũng đang phát triển. 
• Các GPU Nvidia^{(Nvidia GPUs)} gần đây cũng có chip mã hóa “NVENC” chuyên dụng đảm nhận công việc ghi hoặc phát trực tuyến cảnh trò chơi để nó không ảnh hưởng đến hiệu suất trò chơi.
• Các ứng dụng như Adobe Premiere Pro cung cấp khả năng tăng tốc phần cứng dựa trên GPU, do đó cải thiện hiệu suất trong khi chỉnh sửa và xuất dự án.

Tăng tốc GPGPU (GPU mục đích chung)^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Bộ xử lý đồ họa bắt đầu ra đời với tư cách là bộ tăng tốc đồ họa 3D, nhưng các GPU^(GPUs) hiện đại có thể thực hiện một loạt các hoạt động đơn giản rất nhanh chóng. Những bộ xử lý này bao gồm hàng trăm hoặc hàng nghìn bộ xử lý nhỏ đơn giản hoạt động song song. 

Điều này làm cho chúng trở nên lý tưởng cho một số kiểu xử lý dữ liệu nhất định cần được chạy thông qua một thuật toán. GPU^(GPUs) được thiết kế theo cách này vì kết xuất đồ họa liên quan đến việc xử lý các giá trị pixel song song. Vì vậy, GPU của bạn xác định từng điểm trong số hàng triệu pixel trên màn hình sẽ trông như thế nào cùng một lúc. Hóa ra là các ứng dụng học tập sâu và khai thác dữ liệu cũng được hưởng lợi từ cách tiếp cận tính toán này.

Truy tìm tia và Tăng tốc học máy^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

Các nhà phát triển GPU^(GPU) hiện đã thêm các bộ đồng xử lý chuyên dụng thực hiện công việc chuyên biệt hơn cả lõi  GPU .

• Thế hệ GPU Nvidia^{(Nvidia GPUs)} mới nhất có các thành phần đặc biệt giúp tăng tốc toán học của phép dò tia^{(ray tracing)} , là một phương pháp vẽ đồ họa 3D bằng cách mô phỏng cách ánh sáng truyền qua một cảnh.
• Các GPU^(GPUs) này có một bộ xử lý bổ sung rất tốt trong việc thực hiện cái gọi là toán học “tensor”. Chúng rất hữu ích trong các ứng dụng sử dụng học máy mạng thần kinh, vốn đang trở nên phổ biến hơn trong các tác vụ tính toán hàng ngày.

Tăng tốc ở mọi nơi

Ngày nay, hầu hết mọi thiết bị máy tính đều có khả năng tăng tốc phần cứng và khi một số công việc tính toán nhất định trở nên phổ biến, các nhà khoa học máy tính sẽ tạo ra các hệ thống chuyên dụng hơn nữa để làm cho chúng hoạt động nhanh hơn và hiệu quả hơn. 

Vì vậy, hãy ngồi lại và tận hưởng tốc độ!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acceleration uses specially-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!

Related posts

• Làm thế nào để Turn off hoặc Disable Hardware Acceleration trong Windows 11/10

• Cách vô hiệu hóa Hardware Acceleration trong Chrome or Firefox

• Cách bật hoặc tắt Hardware Acceleration trong Microsoft Edge

• Razer Naga Pro review: Các cao cấp chuột cho bất kỳ game genre

• ASUS Mini PC PN62 review: Một PC mini phù hợp trong tay bạn!

• Xem lại Synology DiskStation DS1621+ NAS: Jack của tất cả các giao dịch

• Razer Huntsman V2 Analog review: Razer gaming keyboard tốt nhất

• Trust Veza wireless keyboard review

• Oneplus 9 Đánh giá: Nguồn tải lại!

• ASUS TUF-AX5400 review: Bộ định tuyến Wi-Fi 6 dành cho Gamers!

• Mercusys MR70X review: Giá cả phải chăng có Wi-Fi 6!

• Đánh giá Samsung Galaxy S20 FE 5G: Samsung smartphone tốt nhất: 2020?

• Rà soát Trust GXT 258 Fyru: micro hạng nhất cho streaming

• Intel NUC10i5FNH review: Hiệu suất rắn trong một form factor nhỏ!

• TP-Link Deco X60 review: vẻ đẹp gặp gỡ wi-fi 6!

• Samsung AX60R5080WD review: air purifier cho các căn hộ lớn!

• PowerColor Radeon RX 5600 XT Red Devil review: nổi bật cho 1080p chơi game

• MSI GE66 Raider 10SGS xét: máy tính xách tay chơi game mạnh mẽ với một thiết kế Sci-Fi

• Đánh giá OnePlus Nord 2 5G: Hiệu suất giống như Flagship

• Xiaomi 11T xét: Ticking các hộp đúng!