Acceleració per maquinari
L'acceleració per maquinari, en el camp informàtic, és la utilització de maquinari especialment dissenyat per a implementar determinades funcions de manera més eficient que executant programari en una CPU (Unitat central de processament) de propòsit general. L'objectiu d'aquesta acceleració és la reducció del temps de latència i l'augmentla de velocitat de processament de dades.[1][2][3]
Aplicacions
modificaApplicació | Accelerador | Acrònim |
---|---|---|
Pantalles de vusualització : ordinadors, TV... | GPU (Graphic processor Unit) | GPU |
Càlcul numèric i processat de dades digitals | DSP (Digital signal processor) | DSP |
Processat de senyals analògics | Field-programmable analog array | FPAA |
Processat de senyals d'àudio | Natural-language understanding | NLU |
Processat de dades en xarxa | Processador de xarxa | NPU i NIC |
Criptografia | Processador criptogràfic | - |
Intel·ligència artificial | AI accelerator |
|
Àlgebra Multilineal | Tensor processing unit | TPU |
Simulació de variables físiques | Physics processing unit | PPU |
Compressió de dades | Accelerador o compressor de dades | - |
In-memory processing | Network on a chip and Systolic array | NoC |
Visió general
modificaL'acceleració per maquinari es fa servir des de fa molt en aplicacions amb una gran càrrega de gràfics, com per exemple, programes CAD, de disseny 3D o en videojocs. El que passa és que ara altres programes que al principi no treballen tant amb gràfics, com els navegadors o reproductors de vídeo, també s'estan aprofitant d'aquesta característica.
Acceleració per maquinari i programari
modificaLa diferència que hi ha entre cadascuna d'elles és que, quan parlem d'una acceleració per programari, cada una de les dades que gestiona el processador són realitzats un a un de manera seqüencial, o millor dit un darrere de l'altre.
D'això que quan es parla d'una acceleració gràfica per maquinari, aquests processos venen a ser més ràpids i eficients a causa que l'anàlisi d'informació es realitza per blocs o sèrie de dades, obtenint-se d'aquesta manera una velocitat significativament més ràpida que el procés anterior.
Ús d'acceleració per maquinari
modificaL'acceleració del maquinari es pot utilitzar en molts àmbits, alguns casos d'ús populars són:
Les targetes de so es poden utilitzar per acceleració de maquinari per permetre la reproducció i la gravació de so de major qualitat.
Les targetes gràfiques poden ser utilitzades per acceleració de maquinari per permetre una reproducció més ràpida i de major qualitat de pel·lícules, vídeos i jocs. També són millors en física i càlculs matemàtics ràpids que una CPU.
Tot i així, es aplicable a totes les tasques que es desconnectin d'alguna cosa que no sigui la CPU.
Avantatges
modificaLa CPU és una unitat de processament general, està preparada per a operacions matemàtiques i lògiques perquè amb ella puguem realitzar gairebé qualsevol tasca a una velocitat més que suficient. El problema ve quan ens fiquem en programes amb una càrrega gràfica molt gran, com poden ser videojocs o programes de disseny 3D. Aquests programes estan contínuament processant formes i textures, i fer-ho per mitjà de la CPU no sol ser molt bona idea, ja que no està específicament dissenyada per a aquestes tasques. Per això hi ha la GPU, que aporta diversos avantatges.
La primera i més evident: que tenim un processador més. A més, aquest processador està específicament dissenyat per treballar amb gràfics, amb funcions específiques i una arquitectura molt basada en el processament en paral·lel. En poques paraules, amb l'acceleració per GPU el que fem és treure treball a la CPU i donar-lo a la GPU, que ho farà més ràpid i millor.
Referències
modifica- ↑ «What Is Hardware Acceleration And Should You Use It?» (en anglès). www.addictivetips.com. [Consulta: 5 novembre 2018].
- ↑ «What Is Hardware Acceleration and Why Does It Matter - Make Tech Easier» (en anglès). Make Tech Easier, 11-01-2017.
- ↑ «r/explainlikeimfive - ELI5:What is "Hardware Acceleration" and how does it work?» (en anglès). https://www.reddit.com.+[Consulta: 5 novembre 2018].