Еще в марте Google нанял бывшего вице-президента Intel для руководства разработкой серверных чипов в рамках «удвоения усилий» в области пользовательских вычислений. Google уже имеет опыт в этой области, и на этой неделе подробно рассказал об использовании YouTube чипов «Argos» Video Coding Units (VCU) для существенной помощи в транскодировании.
Перед отправкой пользователям видео сжимаются, чтобы YouTube мог отправлять «минимальный объем данных на выбранное вами устройство с максимально возможным качеством видео». Это транскодирование дорого, медленно и неэффективно на существующих ЦП.
Это также происходит на фоне «растущего спроса на видео более высокого качества» и того, что эффективные по трафику видеокодеки (такие как VP9 и AV1) требуют больше вычислительных ресурсов.
Решение Google заключается в разработке специализированных чипов, оптимизированных для этой обработки. Чип «Video (trans)Coding Unit», названный «Argos» (по данным CNET), идет по стопам TPU для машинного обучения и обеспечивает 20-33-кратное повышение вычислительной эффективности по сравнению с «предыдущей оптимизированной системой Google, работавшей на программном обеспечении на традиционных серверах».
Argos имеет 10 ядер для обработки видео, расположенных под довольно большим радиатором, причем два чипа установлены на каждой плате. Вместо дней обработка видео 4K занимает всего несколько часов.
Проект чипа для YouTube начался в 2015 году и уже развернут в дата-центрах Google. Фактически, внедряется чип второго поколения с акцентом на AV1, кодек, который обеспечивает лучшее сжатие, но является еще более вычислительно интенсивным.
Больше о YouTube:
- YouTube Select расширяется для рекламодателей с сезонными спонсорскими возможностями
- YouTube TV в веб-версии теперь позволяет контролировать скорость воспроизведения
- Поиск в YouTube Music теперь различает плейлисты «Избранное» и «Сообщество»
- YouTube экспериментирует с «советами по медиаграмотности» в качестве рекламы перед видео