Donanım^(Hardware) hızlandırma, dar bir dizi görevi genel amaçlı bir CPU'dan^(CPU) (merkezi işlem birimi) daha hızlı yapmak için özel olarak oluşturulmuş bilgisayar donanımını (yani silikon mikroçipleri) kullanır.

Kullanıcı olarak bu sizin için ne anlama geliyor? Uygulamalarınızda genellikle donanım hızlandırmayı açma veya kapatma seçeneğine sahip olursunuz. Peki donanım hızlandırma ne kadar faydalıdır ve ne işe yarar?

Donanım Hızlandırma^{(Hardware Acceleration)} Nedir ( Basit Sürüm^{(Simple Edition)} )

İşte donanım hızlandırmanın basit bir açıklaması. Sürece derinlemesine bakmak için bir sonraki bölüme geçin  .^(Skip)

Bilgisayarınızdaki CPU , hemen hemen her tür matematik problemini çözebilir. CPU devreleri, birçok tür görevle başa çıkmak için daha fazla bileşen kullanır. Daha fazla yer kaplarlar, daha fazla ısı üretirler ve tek bir iş için yapılmış bir devre kadar zarif bir şekilde tasarlanmamışlardır. 

Donanım hızlandırma ile, özel bir tümleşik devre veya mikroişlemci belirli bir görevi veya dar bir dizi ilgili işi gerçekleştirir. Devrenin tasarımı başka hiçbir şey için harcanmaz ve bu da önemli bir performans avantajı sağlar. 

Bazen bu donanım CPU'nun^(CPU) içine yerleştirilmiştir . Çoğu modern CPU'da , ^(CPUs)video kodlama^{(video encoding)} ve şifreleme^(encryption) gibi görevler için kullanılan belirli matematik türlerini hızlandıran özel dahili bölümler bulunur .

Kısacası, donanım hızlandırma, tek bir ticaret krikosu olan benzersiz bir donanım parçasına belirli bir iş vermek anlamına gelir ve buna bayılır.

Donanım^{(Hardware Acceleration)} Hızlandırmasının Faydaları^(Benefits) Nelerdir ?

Donanım hızlandırma, kullandığınız uygulamaya nasıl fayda sağlar? Genellikle donanım türüne ve hızlanma türüne bağlıdır, ancak olağan faydalar çoğu durumda geçerlidir.

• Donanım^(Hardware) hızlandırma, performansı büyük ölçüde artırır. Uygulamanız daha sorunsuz çalışacak veya uygulama bir görevi çok daha kısa sürede tamamlayacaktır.

• Geliştirilmiş sistem performansına yol açan başka şeyler yapmak için CPU'nuzu^(CPU) serbest bırakır . CPU , işi özel donanıma devredebilir ve ardından örneğin video oyunlarını video akışıyla aynı anda çalıştırabilir veya Discord gibi bir uygulama kullanabilir .

• Donanım^(Hardware) hızlandırma, pille çalışan cihazlar için çok önemli olabilir. Akıllı telefonunuzun veya tabletinizin pilinizi tüketmeden bu kadar uzun süre video oynatabilmesinin nedeni budur. Küçük bir özel çip, neredeyse her zaman büyük, karmaşık bir CPU'dan^(CPU) daha az güç kullanır .

^(Are)Donanım^{(Hardware Acceleration)} Hızlandırmasının Dezavantajları^(Downsides) Var mı ?

Genel olarak, donanım hızlandırma, bırakmak isteyeceğiniz bir şeydir, ancak bunun bir dezavantaj olabileceği bazı durumlar vardır. 

• Donanım^(Hardware) hızlandırması genellikle kararsızlığa neden olur. Yavaş olmalarına rağmen, CPU'lar^(CPUs) oldukça güvenilir olma eğilimindedir. Örneğin, donanım hızlandırmanın video dışa aktarımını hızlandırmasının ve ardından işlemin bitmeden önce çökmesini sağlamanın pek bir anlamı yoktur.

• Donanım^(Hardware) hızlandırma yeni gelişmelere karşı esnek değildir. Örneğin, belirli bir video kodlama yöntemi için bilgisayarınızda donanım hızlandırmaya sahip olabilirsiniz, ancak daha iyi bir şey çıkarsa, onu desteklemek için yeni donanım satın almanız gerekir. 

• Sisteminizin desteklediği donanım hızlandırma türü en iyi sonuçları vermeyebilir. Bu nedenle, hız yerine kaliteyi tercih ediyorsanız , bazı durumlarda CPU'nun işi halletmesine izin vermek daha iyi olur. ^(CPU)Örneğin, HEVC kodlaması için donanım desteğiniz yoksa ancak ^(HEVC)H.264 CODEC'e^{(H.264 CODEC)} göre kalite avantajlarını istiyorsanız , CPU tabanlı kodlamaya güvenmeniz gerekir .

Donanım Hızlandırmasını^{(Use Hardware Acceleration)} Nerede Kullanabilirim ?

Hepsini burada listelemek için çok fazla donanım hızlandırma biçimi vardır, ancak burada ortalama bir bilgisayar kullanıcısı olarak karşılaşacağınız birkaç yaygın tür vardır.

Tarayıcı Donanım Hızlandırma^{(Browser Hardware Acceleration)}

Web tarayıcıları şaşırtıcı derecede CPU ağırlıklı^(CPU-heavy) uygulamalar olabilir. Modern web siteleri, süslü grafik efektlere ve aslına uygun görüntülere ve seslere sahiptir. 3B grafik kullanan web uygulamaları, ^(Web)GPU donanım hızlandırmasından yararlanır. 

Bu uygulamalarda donanım^(Hardware) hızlandırma genellikle varsayılan olarak açıktır ve yalnızca sorun giderme^{(troubleshooting)} için devre dışı bırakmalısınız .

Video Kodlama Hızlandırma^{(Video Encoding Acceleration)}

• Çoğu CPU'da artık ortak H.264 video standardı için hızlandırma var ve H.265 desteği de artıyor. 
• Son Nvidia GPU'larda^{(Nvidia GPUs)} ayrıca oyun performansını etkilememek için oyun görüntülerini kaydetme veya yayınlama işini devralan özel bir “NVENC” kodlayıcı çipi bulunur.
• Adobe Premiere Pro gibi uygulamalar, GPU tabanlı donanım hızlandırma sunar, böylece projeleri düzenlerken ve dışa aktarırken performansı artırır.

GPGPU (Genel Amaçlı GPU) Hızlandırma^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

Grafik İşlemciler hayata 3D grafik hızlandırıcıları olarak başladı, ancak modern GPU'lar^(GPUs) oldukça geniş bir yelpazedeki basit işlemleri çok hızlı bir şekilde yapabilir. Bu işlemciler, hepsi paralel olarak çalışan yüzlerce veya binlerce basit küçük işlemciden oluşur. 

Bu, onları bir algoritma aracılığıyla çalıştırılması gereken belirli veri kırma türleri için ideal hale getirir. GPU'lar^(GPUs) bu şekilde tasarlanmıştır çünkü grafik oluşturma, piksel değerlerinin paralel olarak işlenmesini içerir. Böylece ekrandaki milyonlarca pikselin her birinin aynı anda nasıl görünmesi gerektiğini GPU'nuz belirler. ^(GPU)Derin öğrenme ve veri madenciliği uygulamalarının da bu hesaplama yaklaşımından yararlandığı ortaya çıktı.

Işın İzleme ve Makine Öğrenimi Hızlandırma^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

GPU geliştiricileri artık ^(GPU)GPU çekirdeklerinden  daha özel bir iş yapan özel ortak işlemciler ekledi .

• En yeni nesil Nvidia GPU'lar^{(Nvidia GPUs)} , ışığın bir sahnede nasıl yayıldığını simüle ederek 3D grafikler çizme yöntemi olan ışın izlemenin^{(ray tracing)} matematiğini hızlandıran özel bileşenlere sahiptir .
• Bu GPU'lar^(GPUs) , "tensör" denilen matematik işlemlerini yapmakta çok iyi olan ek bir işlemciye sahiptir. Bunlar, günlük bilgi işlem görevlerinde daha yaygın hale gelen sinir ağı makine öğrenimini kullanan uygulamalarda kullanışlıdır.

Hızlanma Her Yerde

Bugünlerde hemen hemen her bilgi işlem cihazında donanım hızlandırma var ve belirli bilgi işlem işleri popüler hale geldikçe, bilgisayar bilimcileri daha hızlı ve daha verimli çalışmalarını sağlamak için daha da özel sistemler oluşturacaklar. 

Arkanıza yaslanın ve hızın tadını çıkarın!

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardware acceleratiоn uses specіally-built computer hаrdware (i.e., siliсon microchips) to do a narrow set of taѕks 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

• Devre Dışı Hardware Acceleration içinde Windows 11/10 kapatın veya nasıl

• Chrome or Firefox'de Hardware Acceleration Nasıl Devre Dışı Bırakılır

• Hardware Acceleration Microsoft Edge'da Hardware Acceleration'lar nasıl etkinleştirilir veya devre dışı bırakılır

• Razer Naga Pro review: Herhangi game genre için üst seviye fare

• ASUS Mini PC PN62 review: Mini PC Elindeki uyuyor!

• MSI GE66 Raider 10SGS incelemesi: Bir Bilim kurgu tasarımı ile güçlü oyun dizüstü

• Samsung Galaxy Tab S6 Lite review: orta sınıf tabletlerde son!

• Mercusys MR70X review: Uygun fiyatlı Wi-Fi 6!

• Sonos Move review: Süper bir akıllı wireless speaker

• Sony WH-1000XM4 review: Mükemmel gürültü iptali!

• Karıncaaslanı Audio ModMic Wireless review: Wireless microphone herhangi kulaklıklar için

• OnePlus 9 İnceleme: Güç Reloaded!

• Review ASUS RT-AX68U: Wi-Fi 6 için yeniden tasarlanan bir klasik!

• ASUS ROG Strix Go and Go Core review: İpucu üstü oyun kulaklıkları!

• Samsung AX60R5080WD review: Büyük daireler için air purifier!

• TP-Link Archer AX50 review: Wi-Fi 6 ve antivirüs, makul fiyatlı

• AMD Ryzen 9 5900X incelemesi: Dünyanın en iyi gaming processor?

• Trust GXT 259 Rudox review: Solo kayıtları için mükemmel mikrofon

• C21 review realme: ultra düşük bütçeli akıllı telefon!

• ASUS VivoWatch SP review: meraklılarının Smart giyilebilir health tracker!