ハードウェア^(Hardware)アクセラレーションは、特別に構築されたコンピューターハードウェア（つまり、シリコンマイクロチップ）を使用して、汎用CPU（中央処理装置）よりも高速に狭い一連のタスクを実行します。

それはユーザーとしてのあなたにとってどういう意味ですか？多くの場合、アプリケーションでハードウェアアクセラレーションをオンまたはオフにするオプションがあります。では、ハードウェアアクセラレーションはどれほど有用であり、それは何をするのでしょうか。

ハードウェアアクセラレーション^{(Hardware Acceleration)}とは（Simple Edition）

ハードウェアアクセラレーションの簡単な説明は次のとおりです。プロセスの詳細については、次のセクションに スキップしてください。^(Skip)

コンピュータのCPUは、ほぼすべての種類の数学の問題を解決できます。CPU回路は、より多くのコンポーネントを使用して、さまざまな種類のタスクを処理します。それらはより多くのスペースを占有し、より多くの熱を発生し、単一の仕事のために構築された回路ほどエレガントに設計されていません。 

ハードウェアアクセラレーションを使用すると、特別な集積回路またはマイクロプロセッサが1つの特定のタスクまたは関連する一連の狭いジョブを実行します。回路の設計は他の何にも無駄にならず、これはパフォーマンスに大きな利点をもたらします。 

そのハードウェアがCPU^(CPU)自体に組み込まれている場合があります。最新のCPUのほとんどには、^(CPUs)ビデオのエンコード^{(video encoding)}や暗号化^(encryption)などのタスクに使用される特定の種類の計算を高速化する専用の内部セクションがあります。

要するに、ハードウェアアクセラレーションとは、ある取引のジャックであり、それを揺るがすユニークなハードウェアに特定の仕事を与えることを意味します。

ハードウェアアクセラレーションの^{(Hardware Acceleration)}メリット^(Benefits)は何ですか？

ハードウェアアクセラレーションは、使用しているアプリケーションにどのように役立ちますか？多くの場合、ハードウェアのタイプとアクセラレーションのタイプによって異なりますが、通常の利点はほとんどの状況に当てはまります。

• ハードウェア^(Hardware)アクセラレーションにより、パフォーマンスが大幅に向上します。アプリケーションはよりスムーズに実行されるか、アプリケーションははるかに短い時間でタスクを完了します。

• CPUを解放して他のことを実行し、システムパフォーマンスを向上させます。CPUは、作業を専用のハードウェアにオフロードしてから、たとえば、ビデオのストリーミングと同時にビデオゲームを実行したり、Discordなどのアプリケーションを使用したりすることができます。

• ハードウェア^(Hardware)アクセラレーションは、バッテリ駆動のデバイスにとって非常に重要です。そのため、スマートフォンやタブレットは、バッテリーを消耗することなく、長時間ビデオを再生できます。小さな専用チップは、ほとんどの場合、大きくて複雑なCPUよりも消費電力が少なくなります。

^(Are)ハードウェアアクセラレーション^{(Hardware Acceleration)}には欠点^(Downsides)がありますか？

一般に、ハードウェアアクセラレーションはそのままにしておきたいものですが、欠点となる場合もあります。 

• ハードウェア^(Hardware)アクセラレーションはしばしば不安定さを引き起こします。CPU^(CPUs)は低速ですが、信頼性が高い傾向があります。たとえば、ハードウェアアクセラレーションによってビデオのエクスポートが高速化され、プロセスが終了する前にクラッシュすることにはほとんど意味がありません。

• ハードウェア^(Hardware)アクセラレーションは、新しい開発には柔軟性がありません。たとえば、特定のビデオエンコーディング方法のためにコンピュータにハードウェアアクセラレーションがある場合でも、何か良いことが起こった場合は、それをサポートするために新しいハードウェアを購入する必要があります。 

• システムがサポートするハードウェアアクセラレーションのタイプでは、最良の結果が得られない場合があります。したがって、速度よりも品質を優先する場合は、 CPU^(CPU)に作業を処理させる方がよい場合があります。たとえば、HEVCエンコーディングのハードウェアサポートがないが、 ^(HEVC)H.264 CODECよりも品質上の利点が必要な場合は、 CPUベースのエンコーディングに依存する必要があります。

ハードウェアアクセラレーション^{(Use Hardware Acceleration)}はどこで使用できますか？

ここにすべてをリストするには、利用できるハードウェアアクセラレーションの形式が多すぎますが、平均的なコンピューターユーザーとして遭遇する一般的な形式をいくつか示します。

ブラウザハードウェアアクセラレーション^{(Browser Hardware Acceleration)}

Webブラウザーは、驚くほどCPUを大量^(CPU-heavy)に消費するアプリケーションになる可能性があります。最新の^(Modern)Webサイトには、派手なグラフィック効果と忠実度の高い光景と音があります。3Dグラフィックスを使用するWebアプリケーションは、 ^(Web)GPUハードウェアアクセラレーション の恩恵を受けます。

これらのアプリケーションでは通常、ハードウェア^(Hardware)アクセラレーションはデフォルトでオンになっているため、トラブルシューティング^{(troubleshooting)}のためにのみ無効にする必要があります。

ビデオエンコーディングアクセラレーション^{(Video Encoding Acceleration)}

• 現在、ほとんどのCPUは、一般的なH.264ビデオ規格のアクセラレーションを備えており、H.265のサポートも拡大しています。 
• 最近のNvidiaGPU^{(Nvidia GPUs)}には、ゲームのパフォーマンスに影響を与えないように、ゲームの映像の記録またはストリーミングの作業を引き継ぐ専用の「NVENC」エンコーダチップも搭載されています。
• Adobe Premiere ProなどのアプリケーションはGPUベースのハードウェアアクセラレーションを提供するため、プロジェクトの編集およびエクスポート中のパフォーマンスが向上します。

GPGPU（汎用GPU）アクセラレーション^{(GPGPU (General Purpose GPU) Acceleration)}

グラフィックプロセッサは3Dグラフィックアクセラレータとして誕生しましたが、最新のGPU^(GPUs)は、かなり広範囲の単純な操作を非常に迅速に実行できます。これらのプロセッサは、すべて並列で動作する数百または数千の単純な小型プロセッサで構成されています。 

これにより、アルゴリズムを実行する必要がある特定の種類のデータ処理に最適です。グラフィックのレンダリングにはピクセル値の並列処理が含まれるため、GPUはこのように設計されています。^(GPUs)したがって、GPUは、画面上の数百万のピクセルのそれぞれが同時にどのように見えるかを決定します。ディープラーニングおよびデータマイニングアプリケーションも、この計算アプローチの恩恵を受けていることがわかりました。

レイトレーシングと機械学習の加速^{(Ray Tracing and Machine Learning Acceleration)}

GPU開発者は、 ^(GPU)GPUコア よりもさらに特殊な仕事をする専用のコプロセッサーを追加しました。

• 最新世代のNvidiaGPUには、^{(Nvidia GPUs)}レイトレーシング^{(ray tracing)}の数学を加速する特別なコンポーネントがあります。レイトレーシングは、光がシーン内をどのように伝播するかをシミュレートすることで3Dグラフィックスを描画する方法です。
• これらのGPU^(GPUs)には、いわゆる「テンソル」数学を実行するのに非常に優れた追加のプロセッサがあります。これらは、日常のコンピューティングタスクでより一般的になりつつあるニューラルネット機械学習を使用するアプリケーションで役立ちます。

加速はどこにでもあります

最近のほとんどすべてのコンピューティングデバイスでハードウェアアクセラレーションが発生しており、特定のコンピューティングジョブが普及するにつれて、コンピューターサイエンティストは、より高速かつ効率的に動作するように、さらに多くの専用システムを作成します。 

だから、座ってスピードを楽しんでください！

What Is Hardware Acceleration and How Is It Useful?

Hardwаre acceleration uses specially-built computer hardware (i.e., silicon microchіps) to do a narrow set of tasks fastеr than а 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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