如题所述
计算机显示使用硬件加速会快些,但有时会带来负面效果,如会在投影仪或截图时发现显示区是黑的,这时就要关闭硬件加速(硬件加速反方向操作)。
硬件加速(Hardware acceleration)就是利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性。硬件加速通常比软件算法的效率要高。
区别:功耗高了一部分,性能发生了一部分变化,调节硬件加速设置,增加、减少或关闭,对电脑本身没有什么危害,仅仅只是对电脑的系统和程序运行产生了性能上的变化。
硬件加速是用显卡的GPU解码视频,几乎不占用CPU,在播放高清视频时如果你的CPU不给力就会卡,不卡也会占用率很高,开启硬件加速就是让显卡分担了CPU的解码工作,所以你可以再开别的程序也不会卡。
扩展资料:
硬件加速技术:
中央处理器的结构使得它能够在短时间内完成各种各样不同的指令。它能够处理什么指令主要由软件限制。但是由于中央处理器的结构有些重复任务无法非常有效和迅速地被处理。由于软件的原因处理器优化的可能性有限。
通过使用专门为这样的重复任务设计的特殊硬件元件(芯片或者处理器)可以解决这个问题。这些特殊硬件元件不必像中央处理器那样灵活,因此它们的硬件设计就已经顾及了优化处理这些特殊问题的需要,这样一来中央处理器有时间去处理其它任务。
有些任务能够通过把它们分解为上千小任务非常有效地被解决。比如对一定的频率带做傅里叶变换或者渲染一小块图像。这些小任务可以互相之间不相关地平行计算。
通过大量平行计算,即适用大量平行运行的小处理器来处理这些特殊任务总的计算速度可以大大提高。在许多情况下计算速度随平行处理器的数量线性提高。比如在GeForce 200图像卡上192个流处理器平行运行。
从有效利用能源的角度出发这样的平行计算也有意义。能源使用随平行处理器的数量线性提高,而随处理器频率成平方比提高。因此通过平行运算处理器的频率不必过高,使用的能量也比较少。
参考资料来源:百度百科-硬件加速
例如,早年的高清视频解码功能,是由CPU负责的。由于高清视频码流率很高、压缩率也很高,解码运算非常复杂运算量很大,单纯由CPU进行解码运算,CPU占用率很高,性能较差的CPU甚至不堪重负,导致无法满帧播放,音画不同步,播放卡顿明显。如果显卡支持硬件解码,就可以让显卡将一部分视频解码功能接管过来,利用显卡强大的并行处理器能力对解码进行加速计算,就能将CPU解放出来,CPU的占用率可以由软解码的的90%以上降到10%不到,既节省了电能,也保证了播放的流畅度。
当然,除了视频解码可以利用显卡进行硬件加速,视频编码、特效制作等很多功能都可以。随着AI科技的兴起,如今的高端显卡还可以在AI模型训练、大数据采集分析处理、AI实时运算方面发挥硬件加速运算的恐怖实力。
不过,视频解码有时候受到驱动、解码器BUG等的影响和限制,播放高清视频的画质可能不如软解码的画质出色。随之硬件解码的不断优化,很多播放器调用硬件解码同样可以做到高画质。