開啟加速演算法

㈠ 觀看視頻時啟用硬體加速有什麼用如果關閉硬體加速又有什麼區別呢

計算機顯示使用硬體加速會快些，但有時會帶來負面效果，如會在投影儀或截圖時發現顯示區是黑的，這時就要關閉硬體加速（讓如硬體加速反方向操作）。

硬體加速（Hardware acceleration）就是利用硬體模塊來替代軟體演算法以充分利用硬體所固有的快速特性。硬體加速通常比軟體演算法的效率要高。

區別：功耗高了一部分，性能發生了一部分變化，調節硬體加速設置，增加、減少或關閉，對電腦本身沒有什麼危害，僅僅只是對電腦的系統和程序運行產生了性能上的變化。

硬體加速是用顯卡的GPU解碼視頻，幾乎不佔用CPU，在播放高清視頻時如果你的CPU不給力就會卡，不卡也會佔用率很高，開啟硬體加速就是讓顯卡分擔了CPU的解碼工作，所以你坦肢啟可以再開別的程序也不會卡。

(1)開啟加速演算法擴展閱讀：

硬體加速技術：

中央處理器的結構使得它能夠在短時間內完成各種各樣不同的指令。它能夠處理什麼指令主要由軟體限制。但是由於中央處理器的結構有些重復任務無法非常有效和迅速地被處理。由於軟體的原因處理器優化的可能性有限。

通過使用專門為這樣的重復任務設計的特殊硬體元件（晶元或者處理器）可以解決這個問題。這些特殊硬體元件不必像中央處理器那樣靈活，因此它們的硬體設計就已經顧及了優化處理這些特殊問題的需要，這樣一來中央處理器有時間去處理其它任務。

有些任務能夠通過把它們分解為上千小任務非常有效地被解決。比如對一定的頻率帶做傅里葉變換或者渲染一小塊圖像。這些小任務可以互相之間不相關地平行計算。

通過大量平行計算，即適用大量平行運行的小處理器來處理這些特殊任務總的計算速度可以大大提高。在許多情況下計算速度隨平行處理器的數量線性提高。比如在GeForce 200圖像卡上192個流處理器平行運行。

從有效利用能源的角度出發這樣的平行計算也有意義。能源使用隨平行處理器的數量線性提高，而隨處理器頻率成平方比提高。飢沒因此通過平行運算處理器的頻率不必過高，使用的能量也比較少。

㈡ AE 在哪裡打開GPU加速

工具/材料：電腦、Adobe Premiere Pro CS5。

第一步，右鍵打開我的電腦點-屬性-設備管理器-顯示適配器-記住型號。

㈢ QQ等級加速演算法，求教大神。

使用超級QQvip7可獲得1.9倍加速+QQ管家+QQ輸入法+騰訊微博+日常加速
演算法為：1.9*(1+0.1+0.1+1)=4.18(天) 你每天就可以獲得4.18天的速度。

㈣ biosio加速演算法

1、BIOS無法加快開機速度，但可以通過關閉不必要的啟動軟體來提高速度；
2、BIOS是一組固化到計算機內主板上一個ROM晶元上的程序，它保存著計算機最重要的基本輸入輸出的程序、開機後自檢程序和系統自啟動程序，它可從CMOS中讀寫系統設置的具體信息；
3、其主要功能是為計算機提供最底層的、最直接的硬體設置和控制。

㈤ 2012年3月7號推出的新的QQ等級加速規則是什麼

新的QQ等級規則正式實行後，好友或群活躍互動，發送50條QQ消息，連續登錄，使用Q+和新版QQ等方式將無法再獲得活躍天數加速，算起來每天至少0.6天的加速就丟掉了。另外QQ輸入法的加速昨天也停止了，總共算下來每天0.7天的等級天數就「消失」了！
在即將登場的QQ2012新版加速演算法畢虛如下：
1、騰訊QQ或Q+在線5小時加速1.3天，不滿5小時但超過2小時累計1天，不滿2小時但在線超半小時算作0.5天，不滿0.5小時的部分不算；
2、每天中使用QQ和Q+同時在線超過5小時，額外追加0.個活躍天數；
3、當天非隱身狀態下登錄QQ超過2小時，額外加速0.2天。
4、通過QQ電腦答數跡管家和騰訊微博等服務加速規則不變，QQ管家額外加速1天，騰訊微清並博根據等級不同加速天數也不等。QQ會員Vip7最高2倍加速，超級QQ7級最高1.9倍升級

㈥ QQ等級加速演算法是什麼

基礎加速最高只有1.3+0.2+0.2 1.7天 1.7*1.1+1+0.2 最高3.07天看清規則吧

㈦ 如何用fpga實現演算法的硬體加速

首先，利用傳統的軟體技巧來優化演算法，然後將其轉向定製指令以加速演算法。我們將討論不同實現方法的性能比較和折衷。
CRC演算法可用來校驗數據在傳輸過程中是否被破壞。這些演算法很流行，因為它們具有很高的檢錯率，而且不會對數據吞吐量造成太大影響，因為CRC校驗位被添加進數據信息中。但是，CRC演算法比一些簡單的校驗和演算法有更大的計算量要求。盡管如此，檢錯率的提高使得這種演算法值得去實施。
一般說來，發送端對要被發送的消息執行CRC演算法，並將CRC結果添加進該消息中。消息的接收端對包括CRC結果在內的消息執行同樣的CRC操作。如果接收端的結果與發送端的不同，這說明數據被破壞了。
CRC演算法是一種密集的數學運算，涉及到二元模數除法(molo-2 division)，即數據消息被16或32位多項式(取決於所用CRC標准)除所得的余數。這種操作一般通過異或和移位的迭代過程來實現，當採用16位多項式時，這相當於每數據位元組要執行數百條指令。如果發送數百個位元組，計算量就會高達數萬條指令。因此，任何優化都會大幅提高吞吐量。
代碼列表1中的CRC函數有兩個自變數(消息指針和消息中的位元組數)，它可返回所計算的CRC值(余數)。盡管該函數的自變數是一些位元組，但計算要逐位來執行。該演算法並不高效，因為所有操作(與、移位、異或和循環控制)都必須逐位地執行。
列表1：逐位執行的CRC演算法C代碼。
/*
* The width of the CRC calculation and result.
* Modify the typedef for a 16 or 32-bit CRC standard.
*/
typedef unsigned char crc;
#define WIDTH (8 * sizeof(crc))
#define TOPBIT (1 << (WIDTH - 1))
crc crcSlow(unsigned char const message[], int nBytes)
{
crc remainder = 0;
/*
* Perform molo-2 division, a byte at a time.
*/
for (int byte = 0; byte < nBytes; ++byte)
{
/*
* Bring the next byte into the remainder.
*/
remainder ^= (message[byte] << (WIDTH - 8));
/*
* Perform molo-2 division, a bit at a time.
*/
for (unsigned char bit = 8; bit > 0; "bit)
{
/*
* Try to divide the current data bit.
*/
if (remainder & TOPBIT)
{
remainder = (remainder << 1) ^ POLYNOMIAL;
}
else
{
remainder = (remainder << 1);
}
}
}
/*
* The final remainder is the CRC result.
*/
return (remainder);
}
1.傳統的軟體優化
圖3：帶CRC外圍電路和DMA的系統模塊示意圖。
讓我們看一下如何利用傳統的軟體技巧來優化CRC演算法。因為CRC操作中的一個操作數，即多項式(除數)是常數，位元組寬CRC操作的所有可能結果都可以預先計算並存儲在一個查找表中。這樣，通過一個讀查找表動作就可讓操作按逐個位元組執行下去。
採用這一演算法時，需要將這些預先計算好的值存儲在存儲器中。選擇ROM或RAM都可以，只要在啟動CRC計算之前將存儲器初始化就行。查找表有256個位元組，表中每個位元組位置包含一個CRC結果，共有256種可能的8位消息(與多項式大小無關)。
列表2示出了採用查找表方法的C代碼，包括生成查找表crcInit()中數值的代碼。
列表2：採用查找表方法的CRC演算法C代碼。
crc crcTable[256];
void crcInit(void)
{
crc remainder;
/*
* Compute the remainder of each possible dividend.
*/
for (int dividend = 0; dividend < 256; ++dividend)
{
/*
* Start with the dividend followed by zeros.
*/
remainder = dividend << (WIDTH - 8);
/*
* Perform molo-2 division, a bit at a time.
*/
for (unsigned char bit = 8; bit > 0; "bit)
{
/*
* Try to divide the current data bit.
*/
if (remainder & TOPBIT)
{
remainder = (remainder << 1) ^ POLYNOMIAL;
}
else
{
remainder = (remainder << 1);
}
}
/*
* Store the result into the table.
*/
crcTable[dividend] = remainder;
}
} /* crcInit() */
crc crcFast(unsigned char const message[], int nBytes)
{
unsigned char data;
crc remainder = 0;
/*
* Divide the message by the polynomial, a byte at a time.
*/
for (int byte = 0; byte < nBytes; ++byte)
{
data = message[byte] ^ (remainder >> (WIDTH - 8));
remainder = crcTable[data] ^ (remainder << 8);
}
/*
* The final remainder is the CRC.
*/
return (remainder);
} /* crcFast() */
整個計算減少為一個循環，每位元組(不是每位)有兩個異或、兩個移位操作和兩個裝載指令。基本上，這里是用查找表的存儲空間來換取速度。該方法比逐位計算的方法要快9.9倍，這一提高對某些應用已經足夠。如果需要更高的性能，可以嘗試編寫匯編代碼或增加查找表容量以擠出更多性能來。但是，如果需要20、50甚至500倍的性能提高，就要考慮採用硬體加速來實現該演算法了。
表1：各種規模的數據模塊下CRC演算法測試比較結果。
2.採用定製指令方法
CRC演算法由連續的異或和移位操作構成，用很少的邏輯即可在硬體中簡單實現。由於這一硬體模塊僅需幾個周期來計算CRC，採用定製指令來實現CRC計算要比採用外圍電路更好。此外，無須涉及系統中任何其它外圍電路或存儲器。僅需要一個微處理器來支持定製指令即可，一般是指可配置微處理器。
當在硬體中實現時，演算法應該每次執行16或32位計算，這取決於所採用的CRC標准。如果採用CRC-CCITT標准(16位多項式)，最好每次執行16位計算。如果使用8位微處理器，效率可能不太高，因為裝載操作數值及返回CRC值需要額外的周期。圖2示出了用硬體實現16位CRC演算法的內核。
信號msg(15..0)每次被移入異或/移位硬體一位。列表3示出了在64KB數據模塊上計算CRC的一些C代碼例子。該實例是針對Nios嵌入式處理器。
列表3：採用定製指令的CRC計算C代碼。
unsigned short crcCompute(unsigned short *data_block, unsigned int nWords)
{
unsigned short* pointer;
unsigned short word;
/*
* initialize crc reg to 0xFFFF
*/
word = nm_crc (0xFFFF, 1); /* nm_crc() is the CRC custom instruction */
/*
* calculate CRC on block of data
* nm_crc() is the CRC custom instruction
*
*/
for (pointer = data_block; pointer < (data_block + nWords); pointer ++)
word = nm_crc(*pointer, 0) return (word);
}
int main(void)
{
#define data_block_begin (na_onchip_memory)
#define data_block_end (na_onchip_memory + 0xffff)
unsigned short crc_result;
unsigned int data_block_length = (unsigned short *)data_block_end - (unsigned short
*)data_block_begin + 1;
crc_result = crcCompute((unsigned short *)data_block_begin, data_block_length);
}
採用定製指令時，用於計算CRC值的代碼是一個函數調用，或宏。當針對Nios處理器實現定製指令時，系統構建工具會生成一個宏。在本例中為nm_crc()，可用它來調用定製指令。
在啟動CRC計算之前，定製指令內的CRC寄存器需要先初始化。裝載初始值是CRC標準的一部分，而且每種CRC標准都不一樣。接著，循環將為數據模塊中的每16位數據調用一次CRC定製指令。這種定製指令實現方式要比逐位實現的方法快27倍。
3.CRC外圍電路方法
如果將CRC演算法作為硬體外圍電路來實現，並利用DMA將數據從存儲器轉移到外圍電路，這樣還可以進一步提高速度。這種方法將省去處理器為每次計算而裝載數據所需要的額外周期。DMA可在此外圍電路完成前一次CRC計算的時鍾周期內提供新的數據。圖3示出了利用DMA、CRC外圍電路來實現加速的系統模塊示意圖。
在64KB數據模塊上，利用帶DMA的定製外圍電路可獲得比逐位計算的純軟體演算法快500倍的性能。要知道，隨著數據模塊規模的增加，使用DMA所獲得的性能也隨之提高。這是因為設置DMA僅需很少的開銷，設置之後DMA運行得特別快，因為每個周期它都可以傳遞數據。因此，若只有少數位元組的數據，用DMA並不劃算。
這里所討論的所有採用CRC-CCITT標准(16位多項式)的演算法都是在Altera Stratix FPGA的Nios處理器上實現的。表1示出了各種數據長度的測試比較結果，以及大致的硬體使用情況(FPGA中的存儲器或邏輯單元)。
可以看出，演算法所用的硬體越多，演算法速度越快。這是用硬體資源來換取速度。

㈧ 怎麼開啟睿頻加速技術 Turbo Mode和C-STATE

正確設置BIOS，開啟睿頻加速技術。步驟如下：

1、首先在CPU技術設置選項中，找到「Intel Turbo Mode Tech」選項，有的主板可能會顯示「Intel Turbo Boost Tech」，設置為開啟，這樣睿頻加速技術就開啟了。除此之外，在主板BIOS界面開啟睿頻功能也是很重要的。

要得到完全開啟處理器睿頻功能，C-STATE是CPU的電源管理功能，它會根據CPU的負載中汪來管理CPU的能耗，和睿頻加速技術結合，在運行單線程應用時，C-STATE會關閉或降低其他核心的能耗，把這些能源加到執行程序的核心上，從而能平衡個別處理器核心睿頻時帶來的功耗增幅。

(8)開啟加速演算法擴展閱讀：

睿頻加速技術是新一代cpu的趨勢，使得cpu更智能。

我們經常在進行多任務處理。編輯照片、發送電子郵件、觀看視頻以及保持 iPods與 mdash 的同步運行；我們希望所有這些任務能同時順暢進行。專為實現智能多任務處理而打造的英特爾處理器可為您帶來事半功倍的效果。英特爾reg;超線程（HT）技術支持處理器的每枚內核同時處理兩項應用。

CPU會確定其當前工作功率、電流和溫度是否已達到最高極限，如仍有多餘空間，CPU會逐漸提高活動內核的頻率，以進一步提高當前任務的處理速度，當程序只用到其中的某些核心時，CPU會自動關閉其它未使用的核心，睿頻加速技術無需用戶干預，自動實現。

㈨ 開通qqsvip2加速多少

SVIP2的加速倍拆備數是1.6倍
加速的具體演算法是：
今日總加速天數=今日加速倍數 X 基礎活躍+服務和散加速
SVIP2的今日加速倍數就是1.6倍了
基礎活躍就喚御氏是你登電腦QQ在線多久，手機QQ 最高1.7天
服務加速就是那些QQ音樂、游戲、勛章、電腦管家加速等等
就這樣算的

㈩ gd32f450程序怎麼提升演算法的加速

gd32f450程序提升演算法加速：
1、合理使用多線程。
2、減少不必要的調用。
3、優化演算法。
4、演算法並行化
冒泡排序演算法和選擇排序演算法的時間復雜度為N的平方，快速排序演算法的時間復雜度為N logn。這樣的方法實際上是演算法並行化的核心思想。以空間交換時間，增氏拆加存儲資源的開銷，以保證數據的快速處理。這是唯一適合GPU的特性。
5、數據並行化
原則上，數則核斗據越規則，如16 × 16、32 × 32數據塊。當然，最好匹配硬體的特性，比如硬體的位寬。
6、並行化操作
在這一步中，嚴格地說，其實就是對演算法的一些細節進行了優化。孫磨