什么是硬件加速？
硬件加速是指在计算机中通过把计算量非常大的工作分配给专门的硬件来处理以减轻中央处理器的工作量之技术。尤其是在图像处理中这个技术经常被使用。
雷神之锤3是第一个必须要求硬件加速的3D游戏。Google Chrome浏览器也设置了“硬件加速”选项，用户可根据需求开启或关闭此功能。
硬件解码生效的时候，硬件有三个处理器，CPU、GPU和APU（不是加速处理器是声音处理器）。他们通过PCI/AGP/PCIE总线交换数据。
扩展资料：
3D加速：
1、3D加速的分类
3D硬件加速：是指借用显卡的DirectX或OpenGL加速，一般需要显卡支持。
3D软件加速：是指借用CPU加速，效率较低。
2、3D加速的实现方法
在显卡支持3D加速的条件下，下载安装相应显卡驱动。
3、3D加速效果
画面细致、细节完美、声音逼真。
参考资料来源：百度百科--硬件加速
硬件加速是指在计算机中通过把计算量非常大的工作分配给专门的硬件来处理以减轻中央处理器的工作量之技术。尤其是在图像处理中这个技术经常被使用。
以下是设置硬件加速的具体操作方法：
1、在电脑桌面空白处按一下鼠标右键，打开快捷菜单。
2、在弹出的快捷菜单中点属性。
3、进入显示属性对话框。
4、点一下最右边的设置标签。
5、点击下面的高级选项。
6、点一下疑难解答。
7、在硬件加速中，将滑杆向右移动到下图位置，设置成全时，就启用了硬件的全部加速功能。
电脑硬件加速即是利用硬件模块来代替软件算法以补充利用硬件所固有的快速特性。简单的说就是利用显卡的GPU来代替CPU处理，显卡的GPU在处理速度上圆圆高于CPU，因此有很多人启用硬件加速来加速显卡的流畅度。
由于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。
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，通常是用GPU完成）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。
扩展资料：
硬件加速的本质就是，利用GPU来完成图形相关的操作(比如绘图和数学计算)，从而让CPU空闲出来做其该做的事。
至于为什么要用GPU处理CPU的任务，简单来说，CPU的逻辑计算能力确实比GPU强，主频也比GPU高很多，但是所谓各有所长，CPU和GPU各自擅长的领域不同，GPU专为图形而生，在图形相关的操作方面，能力确实会比CPU表现好很多。
由于图形相关操作中，涉及复杂的数学计算，任何一副生动的图像出现在我们面前，都经历了普通人无法想象的数学运算的过程，从最简单的点、直线、曲线，到曲面、纹理、光线等，在常见的游戏场景中，人们看到的逼真的人物表情，各种场景，都是通过数学公式计算出来的。
这其中的数学公式放到任何人面前，都足以让他崩溃。对于CPU来说，也是如此，CPU并不擅长做这些事，CPU内部设计的流水线，主要是用来执行指令，可没有专门用来做数学题的硬件单元。
试想，如果让CPU去画一条直线，从起始端点到结束端点之间的所有点 ，CPU可能都需要去计算具体位置、像素值，直线涉及的计算工作量还好，如果是画一条曲线 、或者一张曲面呢，复杂度恐怕要呈指数级上升了，恐怕要把CPU累趴下。
而GPU天生就是用来处理这些复杂度的，就是用来解决这些问题的，就是用来干这些CPU不愿意干的脏活和累活的，其硬件设计、流水线设计都围绕着解决这些问题的初衷出发，并且随着问题的不断更新和升级，GPU的硬件设计也在飞速的变化和演进。
也就是说GPU擅长做图形相关的操作，而CPU不擅长，所以，利用GPU来做图形相关的操作就意味着利用了硬件加速，此时CPU仅专注于它擅长的工作，做起来也一点不觉得累，对CPU来说，即使图形再复杂、公式再复杂，它只会觉得都与自己无关，全部交给GPU去做就好了。
参考资料来源：百度百科——硬件加速
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。
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）
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。
1、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。
2、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。
3、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。
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