La aceleración de hardware^(Hardware) utiliza hardware de computadora especialmente diseñado (es decir, microchips de silicio) para realizar un conjunto limitado de tareas más rápido que una CPU 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^{(Hardware Acceleration)} ( edición simple^{(Simple Edition)} ) ?

Aquí hay una explicación simple de la aceleración de hardware. Pase^(Skip) 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^(CPU) utilizan más componentes para hacer frente a muchos tipos de tareas. Ocupan más espacio, generan más calor y no tienen un diseño tan elegante como un circuito construido para un solo trabajo. 

Con la aceleración de hardware, un circuito integrado o microprocesador especial realiza una tarea específica o un conjunto limitado 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^(CPUs) modernas tienen secciones internas dedicadas que aceleran tipos específicos de matemáticas que se utilizan para tareas como la codificación y el cifrado de ^(encryption)video^{(video encoding)} .

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

¿Cuáles son los beneficios^(Benefits) de la aceleración de hardware^{(Hardware Acceleration)} ?

¿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 las situaciones.

• La aceleración de hardware^(Hardware) mejora enormemente el rendimiento. Su aplicación se ejecutará sin problemas o la aplicación completará una tarea en mucho menos tiempo.

• Libera su CPU para hacer otras cosas que conducen a un mejor rendimiento del sistema. La CPU puede descargar trabajo al hardware especializado y luego continuar, por ejemplo, ejecutando videojuegos simultáneamente con la transmisión de videos o usando una aplicación como Discord .

• La aceleración de hardware^(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 gastar la batería. Un pequeño chip especializado casi siempre usa menos energía que una CPU grande y compleja .

¿^(Are) Hay desventajas^(Downsides) en la aceleración de hardware^{(Hardware Acceleration)} ?

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

• La aceleración de hardware^(Hardware) a menudo causa inestabilidad. A pesar de ser lentas, las CPU^(CPUs) tienden a ser muy confiables. Por ejemplo, no tiene mucho sentido hacer que la aceleración de hardware acelere las exportaciones de video y luego hacer que el proceso se bloquee antes de que finalice.

• ^(Hardware)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 surge algo mejor, tendrá que comprar hardware nuevo 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 a la velocidad, sería mejor dejar que la CPU maneje el trabajo en algunos casos. Por ejemplo, si no tiene soporte de hardware para la codificación HEVC pero quiere sus ventajas de calidad sobre el CODEC H.264^{(H.264 CODEC)} , tendrá que confiar en la codificación basada en CPU .

¿Dónde puedo usar la aceleración de hardware^{(Use Hardware Acceleration)} ?

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

Aceleración de hardware del navegador^{(Browser Hardware Acceleration)}

Los navegadores web^(Web) pueden ser aplicaciones sorprendentemente pesadas para la CPU^(CPU-heavy) . Los^(Modern) sitios web modernos tienen efectos gráficos sofisticados y vistas y sonidos de alta fidelidad. Las aplicaciones web^(Web) que usan gráficos 3D se benefician de la aceleración de hardware  de GPU .

La aceleración de hardware^(Hardware) suele estar activada de forma predeterminada en estas aplicaciones, y solo debe desactivarla para la resolución de problemas^{(troubleshooting)} .

Aceleración de codificación de video^{(Video Encoding Acceleration)}

• La mayoría de las CPU ahora tienen aceleración para el estándar de video común H.264 y el soporte para ^(H.264)H.265 también está creciendo. 
• Las GPU Nvidia^{(Nvidia GPUs)} recientes también tienen un chip codificador "NVENC" dedicado que se hace cargo del trabajo de grabación o transmisión de imágenes del juego para que no afecte el rendimiento del juego.
• Las aplicaciones como Adobe Premiere Pro ofrecen aceleración de hardware basada en GPU, lo que mejora el rendimiento al editar y exportar proyectos.

Aceleración GPGPU (GPU de propósito general)^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Los procesadores gráficos comenzaron como aceleradores de gráficos 3D, pero las GPU^(GPUs) modernas pueden realizar una amplia gama de operaciones simples muy rápidamente. Estos procesadores consisten en 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 a través de un algoritmo. Las GPU^(GPUs) están diseñadas de esta manera porque la representación de gráficos implica el procesamiento de valores de píxeles en paralelo. Entonces, su GPU determina cómo debe 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.

Trazado de rayos y aceleración del aprendizaje automático^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

Los desarrolladores de GPU^(GPU) ahora agregaron coprocesadores dedicados que hacen un trabajo aún más especializado que los núcleos  de GPU .

• La última generación de GPU Nvidia^{(Nvidia GPUs)} tiene componentes especiales que aceleran las matemáticas del trazado de rayos^{(ray tracing)} , que es un método para dibujar gráficos en 3D simulando cómo se propaga la luz a través de una escena.
• Estas GPU^(GPUs) 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 cotidianas.

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 de manera más rápida y eficiente. 

¡Así que siéntate y disfruta de la velocidad!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acceleration uses specially-built computer hardware (i.e., sіlicon microchips) to do a narrow set of tasks faster than a general-pυrpose 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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