L'accelerazione hardware^(Hardware) utilizza hardware del computer appositamente costruito (ad es. microchip di silicio) per eseguire una serie ristretta di attività più velocemente di una CPU generica (unità di elaborazione centrale).

Cosa significa per te come utente? Avrai spesso la possibilità di attivare o disattivare l'accelerazione hardware nelle tue applicazioni. Quindi quanto è utile l'accelerazione hardware e cosa fa?

Che cos'è l'accelerazione hardware^{(Hardware Acceleration)} ( edizione semplice^{(Simple Edition)} )

Ecco una semplice spiegazione dell'accelerazione hardware. Passa^(Skip) alla sezione successiva per uno sguardo approfondito al processo. 

La CPU del tuo computer può risolvere praticamente qualsiasi tipo di problema matematico. I circuiti della CPU^(CPU) utilizzano più componenti per gestire molti tipi di attività. Occupano più spazio, generano più calore e non sono progettati elegantemente come un circuito costruito per un singolo lavoro. 

Con l'accelerazione hardware, uno speciale circuito integrato o microprocessore esegue un compito specifico o un insieme ristretto di lavori correlati. Il design del circuito non è sprecato in nient'altro e questo fornisce un notevole vantaggio in termini di prestazioni. 

A volte quell'hardware è integrato nella CPU stessa. La maggior parte delle moderne CPU^(CPUs) dispone di sezioni interne dedicate che accelerano specifici tipi di matematica utilizzati per attività come la codifica^{(video encoding)} e la crittografia^(encryption) video .

In breve, l'accelerazione hardware significa dare un lavoro specifico a un pezzo unico di hardware che è un gioco da ragazzi e ci si diverte.

Quali sono i vantaggi^(Benefits) dell'accelerazione hardware^{(Hardware Acceleration)} ?

In che modo l'accelerazione hardware avvantaggia l'applicazione che stai utilizzando? Spesso dipende dal tipo di hardware e dal tipo di accelerazione, ma i soliti vantaggi si applicano alla maggior parte delle situazioni.

• L'accelerazione hardware^(Hardware) migliora notevolmente le prestazioni. L'applicazione funzionerà in modo più fluido o l'applicazione completerà un'attività in un tempo molto più breve.

• Libera la tua CPU per fare altre cose portando a prestazioni del sistema migliorate. La CPU può scaricare il lavoro sull'hardware specializzato e quindi continuare, ad esempio, con l'esecuzione di videogiochi contemporaneamente allo streaming di video o utilizzando un'applicazione come Discord .

• L'accelerazione hardware^(Hardware) può essere fondamentale per i dispositivi alimentati a batteria. Ecco perché il tuo smartphone o tablet può riprodurre video per così tanto tempo senza consumare la batteria. Un piccolo chip specializzato consuma quasi sempre meno energia di una CPU grande e complessa .

^(Are)Ci sono svantaggi^(Downsides) nell'accelerazione hardware^{(Hardware Acceleration)} ?

In generale, l'accelerazione hardware è qualcosa che vorrai lasciare, ma ci sono alcuni casi in cui può essere uno svantaggio. 

• L'accelerazione hardware^(Hardware) spesso causa instabilità. Nonostante siano lente, le CPU^(CPUs) tendono ad essere altamente affidabili. Ad esempio, non ha senso che l'accelerazione hardware acceleri le esportazioni video e quindi il processo si arresti in modo anomalo prima che finisca.

• L'accelerazione hardware^(Hardware) non è flessibile ai nuovi sviluppi. Ad esempio, potresti avere l'accelerazione hardware nel tuo computer per un metodo di codifica video specifico, ma se succede qualcosa di meglio dovrai acquistare nuovo hardware per supportarlo. 

• Il tipo di accelerazione hardware supportata dal sistema potrebbe non offrire i migliori risultati. Quindi, se preferisci la qualità rispetto alla velocità, in alcuni casi sarebbe meglio lasciare che la CPU gestisca il lavoro. Ad esempio, se non disponi del supporto hardware per la codifica HEVC ma desideri i suoi vantaggi in termini di qualità rispetto ^(HEVC)all'H.264 CODEC^{(H.264 CODEC)} , dovrai fare affidamento sulla codifica basata sulla CPU .

Dove posso usare l'accelerazione hardware^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Ci sono troppe forme di accelerazione hardware disponibili per elencarle tutte qui, ma eccone alcune comuni che incontrerai come utente medio di computer.

Accelerazione hardware del browser^{(Browser Hardware Acceleration)}

I browser Web^(Web) possono essere applicazioni sorprendentemente pesanti per la CPU^(CPU-heavy) . I^(Modern) siti Web moderni hanno effetti grafici fantasiosi e immagini e suoni ad alta fedeltà. Le applicazioni Web^(Web) che utilizzano la grafica 3D traggono vantaggio dall'accelerazione hardware  della GPU .

L'accelerazione hardware^(Hardware) è solitamente attiva per impostazione predefinita in queste applicazioni e dovresti disabilitarla solo per la risoluzione dei problemi^{(troubleshooting)} .

Accelerazione della codifica video^{(Video Encoding Acceleration)}

• La maggior parte delle CPU ora ha l'accelerazione per il comune standard video H.264 e anche il supporto per H.265 sta crescendo. 
• Le recenti GPU Nvidia^{(Nvidia GPUs)} hanno anche un chip encoder "NVENC" dedicato che si occupa del lavoro di registrazione o streaming di filmati di gioco in modo che non influisca sulle prestazioni del gioco.
• Applicazioni come Adobe Premiere Pro offrono accelerazione hardware basata su GPU, migliorando così le prestazioni durante la modifica e l'esportazione dei progetti.

Accelerazione GPGPU (GPU per uso generico).^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

I processori grafici sono nati come acceleratori grafici 3D, ma le moderne GPU^(GPUs) possono eseguire una gamma abbastanza ampia di operazioni semplici molto rapidamente. Questi processori sono costituiti da centinaia o migliaia di piccoli processori semplici che funzionano tutti in parallelo. 

Questo li rende ideali per alcuni tipi di elaborazione dei dati che devono essere eseguiti tramite un algoritmo. Le GPU^(GPUs) sono progettate in questo modo perché il rendering della grafica implica l'elaborazione dei valori dei pixel in parallelo. Quindi la tua GPU determina come dovrebbe apparire ciascuno dei milioni di pixel sullo schermo allo stesso tempo. Si scopre che anche le applicazioni di deep learning e data mining traggono vantaggio da questo approccio al calcolo.

Ray Tracing e accelerazione dell'apprendimento automatico^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

Gli sviluppatori di GPU^(GPU) hanno ora aggiunto co-processori dedicati che svolgono un lavoro ancora più specializzato rispetto ai core  GPU .

• L'ultima generazione di GPU Nvidia^{(Nvidia GPUs)} ha componenti speciali che accelerano la matematica del ray tracing , che è un metodo per disegnare grafica 3D simulando il modo in cui la luce si propaga attraverso una scena.
• Queste GPU^(GPUs) hanno un processore aggiuntivo che è molto bravo a fare la cosiddetta matematica "tensore". Questi sono utili nelle applicazioni che utilizzano l'apprendimento automatico della rete neurale, che sta diventando più comune nelle attività di elaborazione quotidiane.

L'accelerazione è ovunque

Al giorno d'oggi c'è un'accelerazione hardware in quasi tutti i dispositivi informatici e, man mano che alcuni lavori informatici diventano popolari, gli informatici creeranno sistemi ancora più dedicati per farli funzionare più velocemente e in modo più efficiente. 

Quindi siediti e goditi la velocità!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acceleratiоn 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!

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