การเร่งฮาร์ดแวร์คืออะไรและมีประโยชน์อย่างไร?

การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ใช้ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่สร้างขึ้นเป็นพิเศษ (เช่น ไมโครชิปซิลิกอน) เพื่อทำงานที่แคบกว่างานทั่วไป CPU (หน่วยประมวลผลกลาง)

ในฐานะผู้ใช้หมายความว่าอย่างไร คุณมักจะมีตัวเลือกในการเปิดหรือปิดการเร่งฮาร์ดแวร์ในแอปพลิเคชันของคุณ การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์มีประโยชน์เพียงใด และมีประโยชน์อย่างไร

การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์คืออะไร (Simple Edition)

ต่อไปนี้คือคำอธิบายง่ายๆ เกี่ยวกับการเร่งฮาร์ดแวร์ ข้ามไปยังส่วนถัดไปเพื่อดูกระบวนการในเชิงลึก

CPU ในคอมพิวเตอร์ของคุณสามารถแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ได้แทบทุกประเภท วงจร CPU ใช้ส่วนประกอบมากขึ้นเพื่อจัดการกับงานหลายประเภท พวกเขาใช้พื้นที่มากขึ้น สร้างความร้อนมากขึ้น และไม่ได้ออกแบบมาอย่างหรูหราเหมือนวงจรที่สร้างขึ้นสำหรับงานเดียว

ด้วยการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ วงจรรวมพิเศษหรือไมโครโปรเซสเซอร์ทำงานเฉพาะอย่างใดอย่างหนึ่งหรือชุดงานที่เกี่ยวข้องในวงแคบ การออกแบบของวงจรไม่สูญเปล่าไปกับสิ่งอื่นใด และให้ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพอย่างมาก

บางครั้งฮาร์ดแวร์นั้นก็ฝังอยู่ในตัว CPU เอง CPU ที่ทันสมัยส่วนใหญ่มีส่วนภายในที่เร่งความเร็วของคณิตศาสตร์บางประเภทที่ใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การเข้ารหัสวิดีโอและการเข้ารหัส

กล่าวโดยสรุป การเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์หมายถึงการมอบงานเฉพาะให้กับชิ้นส่วนฮาร์ดแวร์ที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งเป็นการแลกเปลี่ยนเพียงครั้งเดียวและลุยไปกับมัน

ประโยชน์ของการเร่งฮาร์ดแวร์มีอะไรบ้าง

การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์มีประโยชน์ต่อแอปพลิเคชันที่คุณใช้อย่างไร มักขึ้นอยู่กับประเภทของฮาร์ดแวร์และประเภทของการเร่งความเร็ว แต่ประโยชน์ตามปกติจะมีผลกับสถานการณ์ส่วนใหญ่

• การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก แอปพลิเคชันของคุณจะทำงานอย่างราบรื่นมากขึ้น หรือแอปพลิเคชันจะทำงานให้เสร็จภายในเวลาที่สั้นลงมาก

• ช่วยเพิ่มพื้นที่ให้ CPU ของคุณทำสิ่งอื่นที่นำไปสู่ ปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ ซีพียูสามารถถ่ายโอนงานไปยังฮาร์ดแวร์เฉพาะแล้วใช้งานต่อไปได้ เช่น เรียกใช้วิดีโอเกมพร้อมสตรีมวิดีโอหรือใช้แอปพลิเคชันเช่น Discord.

• การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับอุปกรณ์ที่ใช้แบตเตอรี่ นั่นเป็นสาเหตุที่สมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตของคุณสามารถเล่นวิดีโอได้เป็นเวลานานโดยไม่ต้องใช้แบตเตอรี ชิปเฉพาะทางขนาดเล็กมักจะใช้พลังงานน้อยกว่า CPU ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนแทบทุกครั้ง

การเร่งฮาร์ดแวร์มีข้อเสียหรือไม่

โดยทั่วไป การเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์เป็นสิ่งที่คุณต้องการปล่อยทิ้งไว้ แต่มีบางกรณีที่การเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์อาจเป็นข้อเสีย

• การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์มักทำให้เกิดความไม่เสถียร แม้ว่า CPU จะช้า แต่ CPU ก็มีความน่าเชื่อถือสูง ตัวอย่างเช่น แทบไม่มีประโยชน์ในการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์เพื่อเร่งการส่งออกวิดีโอ จากนั้นให้กระบวนการหยุดทำงานก่อนที่จะเสร็จสิ้น

• การเร่งฮาร์ดแวร์ไม่ยืดหยุ่นต่อการพัฒนาใหม่ๆ ตัวอย่างเช่น คุณอาจมีการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ในคอมพิวเตอร์ของคุณสำหรับวิธีการเข้ารหัสวิดีโอเฉพาะ แต่ถ้ามีบางอย่างที่ดีกว่าเข้ามา คุณจะต้องซื้อฮาร์ดแวร์ใหม่เพื่อรองรับ

• ประเภทของการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ที่ระบบของคุณสนับสนุนอาจไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ดังนั้น หากคุณชอบคุณภาพมากกว่าความเร็ว จะดีกว่าถ้าให้ CPU จัดการงานในบางกรณี ตัวอย่างเช่น หากคุณไม่มีฮาร์ดแวร์รองรับการเข้ารหัส HEVC แต่ต้องการข้อได้เปรียบด้านคุณภาพเหนือ H.264 CODEC คุณจะต้องใช้การเข้ารหัสแบบ CPU

ฉันจะใช้การเร่งฮาร์ดแวร์ได้ที่ไหน

มีรูปแบบการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์หลายรูปแบบเกินไปที่จะแสดงรายการทั้งหมดที่นี่ แต่ต่อไปนี้คือรูปแบบทั่วไปบางประการที่คุณจะพบในฐานะผู้ใช้คอมพิวเตอร์ทั่วไป

การเร่งฮาร์ดแวร์ของเบราว์เซอร์

เว็บเบราว์เซอร์อาจเป็นแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ CPU มากจนน่าประหลาดใจ เว็บไซต์สมัยใหม่มีเอฟเฟกต์กราฟิกที่สวยงามและภาพและเสียงที่มีความเที่ยงตรงสูง เว็บแอปพลิเคชันที่ใช้กราฟิก 3D ได้ประโยชน์จากการเร่งฮาร์ดแวร์ GPU

การเร่งฮาร์ดแวร์มักจะเปิดไว้โดยค่าเริ่มต้นในแอปพลิเคชันเหล่านี้ และคุณควรปิดใช้งานเฉพาะสำหรับ การแก้ปัญหา

การเร่งการเข้ารหัสวิดีโอ

• ขณะนี้ CPU ส่วนใหญ่มีการเร่งความเร็วสำหรับ H.264 มาตรฐานวิดีโอ และการรองรับ H.265 ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน
• Nvidia GPU ล่าสุดยังมีชิปเข้ารหัส “NVENC” โดยเฉพาะ ซึ่งทำหน้าที่แทนการบันทึกหรือสตรีมฟุตเทจเกม เพื่อไม่ให้กระทบต่อประสิทธิภาพของเกม
• แอปพลิเคชันต่างๆ เช่น Adobe Premiere Pro เสนอการเร่งฮาร์ดแวร์โดยใช้ GPU ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในขณะที่แก้ไขและส่งออกโครงการ

การเร่งความเร็ว GPGPU ( GPU วัตถุประสงค์ทั่วไป)

ตัวประมวลผลกราฟิกเริ่มต้นใช้งานเป็นตัวเร่งกราฟิก 3 มิติ แต่ GPU ที่ทันสมัยสามารถดำเนินการอย่างง่ายได้ค่อนข้างหลากหลายอย่างรวดเร็ว โปรเซสเซอร์เหล่านี้ประกอบด้วยโปรเซสเซอร์ขนาดเล็กที่เรียบง่ายหลายร้อยหรือหลายพันตัวซึ่งทำงานพร้อมกันทั้งหมด

สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลบางประเภทที่ต้องเรียกใช้ผ่านอัลกอริทึม GPU ได้รับการออกแบบในลักษณะนี้เนื่องจากการเรนเดอร์กราฟิกเกี่ยวข้องกับการประมวลผลค่าพิกเซลในแบบคู่ขนาน ดังนั้น GPU ของคุณจะกำหนดว่าแต่ละล้านพิกเซลบนหน้าจอควรมีลักษณะอย่างไรในเวลาเดียวกัน ปรากฎว่าแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกและการขุดข้อมูลยังได้รับประโยชน์จากแนวทางการคำนวณนี้ด้วย

การติดตามเรย์และการเร่งความเร็วของแมชชีนเลิร์นนิง

ตอนนี้นักพัฒนา GPU ได้เพิ่มโปรเซสเซอร์ร่วมโดยเฉพาะซึ่งทำงานเฉพาะทางมากกว่าแกน GPU

• GPU Nvidia รุ่นล่าสุดมีส่วนประกอบพิเศษที่ช่วยเร่งการคำนวณทางคณิตศาสตร์ของ ray tracing ซึ่งเป็นวิธีการวาดกราฟิก 3 มิติ โดยจำลองวิธีการ แสงจะกระจายไปทั่วฉาก
• GPU เหล่านี้มีโปรเซสเซอร์เพิ่มเติมที่ทำได้ดีมากในการทำสิ่งที่เรียกว่า”เทนเซอร์”ทางคณิตศาสตร์ สิ่งเหล่านี้มีประโยชน์ในแอปพลิเคชันที่ใช้ Neural Net Machine Learning ซึ่งพบได้ทั่วไปในงานคอมพิวเตอร์ทุกวัน

อัตราเร่งอยู่ทุกที่

ปัจจุบันมีการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ในอุปกรณ์คอมพิวเตอร์เกือบทุกเครื่อง และเมื่องานคอมพิวเตอร์บางประเภทได้รับความนิยม นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์จะสร้างระบบเฉพาะมากขึ้นเพื่อให้ทำงานเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นั่งลงและเพลิดเพลินไปกับความเร็ว!