L'accélération matérielle^(Hardware) utilise un matériel informatique spécialement conçu (c'est-à-dire des puces en silicium) pour effectuer un ensemble restreint de tâches plus rapidement qu'un processeur^(CPU) à usage général (unité centrale de traitement).

Qu'est-ce que cela signifie pour vous en tant qu'utilisateur ? Vous aurez souvent la possibilité d'activer ou de désactiver l'accélération matérielle dans vos applications. Alors, quelle est l'utilité de l'accélération matérielle et à quoi sert-elle ?

Qu'est-ce que l'accélération matérielle^{(Hardware Acceleration)} ( édition simple^{(Simple Edition)} )

Voici une explication simple de l'accélération matérielle. Passez^(Skip) à la section suivante pour un examen approfondi du processus. 

Le processeur^(CPU) de votre ordinateur peut résoudre à peu près n'importe quel type de problème mathématique. Les circuits CPU^(CPU) utilisent plus de composants pour gérer de nombreux types de tâches. Ils occupent plus d'espace, génèrent plus de chaleur et ne sont pas aussi élégamment conçus qu'un circuit conçu pour un seul travail. 

Avec l'accélération matérielle, un circuit intégré spécial ou un microprocesseur effectue une tâche spécifique ou un ensemble restreint de tâches connexes. La conception du circuit n'est pas gaspillée pour autre chose, ce qui offre un avantage significatif en termes de performances. 

Parfois, ce matériel est intégré au processeur^(CPU) lui-même. La plupart des processeurs^(CPUs) modernes ont des sections internes dédiées qui accélèrent des types spécifiques de calculs utilisés pour des tâches telles que l'encodage et le cryptage ^(encryption)vidéo^{(video encoding)} .

En bref, l'accélération matérielle signifie confier une tâche spécifique à une pièce unique de matériel qui est un touche-à-tout et qui bouge.

Quels sont les avantages^(Benefits) de l' accélération matérielle^{(Hardware Acceleration)} ?

Comment l'accélération matérielle profite-t-elle à l'application que vous utilisez ? Cela dépend souvent du type de matériel et du type d'accélération, mais les avantages habituels s'appliquent à la plupart des situations.

• L'accélération matérielle^(Hardware) améliore considérablement les performances. Votre application fonctionnera plus facilement ou l'application effectuera une tâche en un temps beaucoup plus court.

• Cela libère votre processeur^(CPU) pour faire d'autres choses, ce qui améliore les performances du système. Le processeur^(CPU) peut décharger le travail sur le matériel spécialisé, puis continuer, par exemple, à exécuter des jeux vidéo simultanément avec des vidéos en streaming ou à utiliser une application comme Discord .

• L'accélération matérielle^(Hardware) peut être cruciale pour les appareils alimentés par batterie. C'est pourquoi votre smartphone ou votre tablette peut lire des vidéos pendant si longtemps sans vider votre batterie. Une petite puce spécialisée consomme presque toujours moins d'énergie qu'un gros processeur^(CPU) complexe .

Y^(Are) a-t- il des inconvénients^(Downsides) à l' accélération matérielle^{(Hardware Acceleration)} ?

En général, l'accélération matérielle est quelque chose que vous voudrez laisser, mais il y a des cas où cela peut être un inconvénient. 

• L'accélération matérielle^(Hardware) provoque souvent une instabilité. Bien qu'ils soient lents, les processeurs^(CPUs) ont tendance à être très fiables. Par exemple, il est inutile que l'accélération matérielle accélère les exportations vidéo et que le processus se bloque avant qu'il ne se termine.

• L'accélération matérielle^(Hardware) est inflexible face aux nouveaux développements. Par exemple, vous pouvez avoir une accélération matérielle sur votre ordinateur pour une méthode d'encodage vidéo spécifique, mais si quelque chose de mieux se présente, vous devrez acheter un nouveau matériel pour le prendre en charge. 

• Le type d'accélération matérielle pris en charge par votre système peut ne pas offrir les meilleurs résultats. Donc, si vous privilégiez la qualité à la vitesse, il serait préférable de laisser le CPU gérer le travail dans certains cas. Par exemple, si vous ne disposez pas d'une prise en charge matérielle pour l' encodage HEVC mais que vous souhaitez bénéficier de ses avantages de qualité par rapport au ^(HEVC)CODEC H.264^{(H.264 CODEC)} , vous devrez vous fier à l' encodage basé sur le processeur .^(CPU)

Où puis-je utiliser l'accélération matérielle^{(Use Hardware Acceleration)} ?

Il existe trop de formes d'accélération matérielle disponibles pour toutes les énumérer ici, mais voici quelques-unes des plus courantes que vous rencontrerez en tant qu'utilisateur d'ordinateur moyen.

Accélération matérielle du navigateur^{(Browser Hardware Acceleration)}

Les navigateurs Web^(Web) peuvent être des applications étonnamment gourmandes en CPU^(CPU-heavy) . Les^(Modern) sites Web modernes ont des effets graphiques fantaisistes et des images et des sons haute fidélité. Les applications Web^(Web) qui utilisent des graphiques 3D bénéficient de l'accélération matérielle  GPU .

L'accélération matérielle^(Hardware) est généralement activée par défaut dans ces applications et vous ne devez la désactiver qu'à des fins de dépannage^{(troubleshooting)} .

Accélération de l'encodage vidéo^{(Video Encoding Acceleration)}

• La plupart des processeurs ont maintenant une accélération pour la norme vidéo H.264 commune, et la prise en charge de ^(H.264)H.265 augmente également. 
• Les GPU Nvidia^{(Nvidia GPUs)} récents disposent également d'une puce d'encodeur "NVENC" dédiée qui prend en charge le travail d'enregistrement ou de streaming de séquences de jeu afin qu'il n'affecte pas les performances du jeu.
• Des applications telles qu'Adobe Premiere ^{(Adobe Premiere)} Pro offrent une accélération matérielle basée sur le GPU, améliorant ainsi les performances lors de l'édition et de l'exportation de projets.

Accélération GPGPU (GPU à usage général)^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Les processeurs graphiques ont commencé leur vie en tant qu'accélérateurs graphiques 3D, mais les GPU^(GPUs) modernes peuvent effectuer très rapidement une gamme assez large d'opérations simples. Ces processeurs se composent de centaines ou de milliers de petits processeurs simples qui fonctionnent tous en parallèle. 

Cela les rend idéaux pour certains types de traitement de données qui doivent être exécutés via un algorithme. Les GPU^(GPUs) sont conçus de cette manière car le rendu graphique implique le traitement de valeurs de pixels en parallèle. Ainsi, votre GPU détermine à quoi chacun des millions de pixels à l'écran devrait ressembler en même temps. Il s'avère que les applications d'apprentissage en profondeur et d'exploration de données bénéficient également de cette approche du calcul.

Lancement de rayons et accélération de l'apprentissage automatique^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

Les développeurs de GPU^(GPU) ont maintenant ajouté des coprocesseurs dédiés qui font un travail encore plus spécialisé que les cœurs  de GPU .

• La dernière génération de GPU Nvidia^{(Nvidia GPUs)} possède des composants spéciaux qui accélèrent les mathématiques du lancer de rayons^{(ray tracing)} , qui est une méthode de dessin de graphiques 3D en simulant la façon dont la lumière se propage à travers une scène.
• Ces GPU^(GPUs) disposent d'un processeur supplémentaire très performant pour les mathématiques dites « tensorielles ». Ceux-ci sont utiles dans les applications qui utilisent l'apprentissage automatique des réseaux neuronaux, qui devient de plus en plus courant dans les tâches informatiques quotidiennes.

L'accélération est partout

Il y a une accélération matérielle dans presque tous les appareils informatiques de nos jours et à mesure que certains travaux informatiques deviennent populaires, les informaticiens créeront encore plus de systèmes dédiés pour les faire fonctionner plus rapidement et plus efficacement. 

Alors asseyez-vous et profitez de la vitesse !

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acсeleration 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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