硬件加速是指应用程序将某些计算任务卸载到系统内的专用硬件组件上的过程，从而实现比仅在通用CPU上运行的软件更高的效率。

　　GPU常见问题

　　什么是硬件加速?

　　硬件加速将通用处理器(例如CPU)的灵活性与完全定制的硬件(例如GPU和ASIC)的效率结合在一起，当在数字计算系统的更高层级实现任何应用程序时，效率都会提高几个数量级。例如，可视化过程可以卸载到图形卡上，以便能够更快，更高质量地播放视频和游戏，同时还释放CPU来执行其他任务。

　　有各种各样的专用硬件加速系统。一种流行的形式是网络共享硬件加速，当充当WiFi热点时，它将卸载涉及将网络共享连接到WiFi芯片上的操作，从而减轻系统工作量并提高能效。硬件图形加速(也称为GPU渲染)在服务器端使用缓冲区缓存和现代图形API进行工作，以提供高基数数据的交互式可视化。 AI硬件加速是为诸如机器人神经网络和物联网领域中常见的人工神经网络，机器视觉和机器学习硬件加速之类的应用而设计的。

　　系统通常提供启用或禁用硬件加速的选项。例如，默认情况下，Google Chrome浏览器会启用硬件加速功能，但可以在“可用时使用硬件加速功能”下的系统设置中关闭或重新启动此功能。为了确定硬件加速是否正常工作，开发人员可以执行浏览器硬件加速测试，该测试将检测任何兼容性问题。

　　用于加速的最常见硬件包括：

　　图形处理单元(GPU)：最初设计用于处理图像的运动，现在用于计算涉及大量数据的GPU，从而加速了应用程序的某些部分，而其余部分则继续在CPU上运行。现代GPU的大规模并行性使用户可以立即处理数十亿条记录。

　　现场可编程门阵列(FPGA)：一种硬件描述语言(HDL)指定的半导体集成电路，旨在使用户能够配置大部分电子功能。 FPGA可用于加速算法的各个部分，在FPGA与通用处理器之间共享部分计算。

　　专用集成电路(ASIC)：一种专门为特定目的或应用定制的集成电路，由于它仅专注于执行其一项功能，因此提高了整体速度。现代ASIC的最大复杂度已增长到超过1亿个逻辑门。

　　什么是网络共享硬件加速?

　　共享硬件加速是指通过调制解调器与外围设备之间的直接路径将共享流量传输到硬件上，以提高设备的性能并降低功耗。网络共享的实现需要硬件能够绕过主处理器直接在Wi-Fi / USB和调制解调器之间传输网络数据包。网络共享可以通过蓝牙，无线局域网或物理电缆完成。

　　硬件加速与软件加速

　　软件加速是指在软件中实现最大可能的系统功能并将性能关键功能委派给专用外部硬件以减少程序执行时间的技术。尽管软件加速在有限的特殊用途应用中是有利的，但是现代工具(例如现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC))的出现将硬件加速的限制解除了对完全固定算法的限制，从而使硬件加速在处理各种常见的图形密集型任务时具有优势。

　　何时使用硬件加速

　　硬件加速用于提高各个领域的应用程序性能，其中包括但不限于以下应用程序：

　　通过图形处理单元(GPU)的计算机图形

　　通过数字信号处理器处理数字信号

　　通过现场可编程模拟阵列进行模拟信号处理

　　通过声卡进行声音处理

　　通过网络处理器和网络接口控制器进行计算机联网

　　通过密码加速器和安全密码处理器进行密码学

　　通过AI加速器进行人工智能

　　通过芯片上的网络和脉动阵列进行内存中处理

　　通过现场可编程门阵列(FPGA)，专用集成电路(ASIC)，复杂可编程逻辑器件(CPLD)和片上系统(SoC)进行的任何给定计算任务

　　OmniSci是否提供硬件加速解决方案?

　　OmniSci平台旨在克服传统分析工具面对当今大数据集的规模，速度和位置属性所面临的可扩展性和性能限制，从而以思想的速度提供GPU硬件加速大数据探索的能力。

　　OmniSciDB利用现代GPU的大规模并行性，并以毫秒为单位返回SQL查询结果，允许用户以交互方式查询，可视化和增强数十亿条记录的数据科学工作流。 OmniSciDB通过对本机SQL的支持，快速查询编译，查询矢量化和高级三层内存管理相结合，提供了卓越的大数据分析性能。