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摩尔定律放缓 迫使谷歌为YouTube转码基础设施打造定制芯片

摩尔定律放缓 迫使谷歌为YouTube转码基础设施打造定制芯片

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大约七年前,谷歌工程副总裁 Partha Ranganathan 就已意识到摩尔定律的衰落 —— 此前大约每隔 18 个月,芯片性能都都有望迎来翻番,而不会大幅增加成本。考虑到谷歌拥有的巨大用户体量和基础设施,预算的超支迟早会成为一个沉重的负担。在审视了整体状况后,Ranganathan 与同事们意识到转码(以 YouTube 为例)在其数据中心中消耗了很大一部分计算周期。

据悉,该公司长期用于支持 YouTube 等服务的现成芯片,在转码等特殊任务场景下的表现不佳。
在基础架构层面上,该流媒体视频服务已考虑到将视频压缩到最适合终端设备的各种尺寸、同时尽可能维持呈现质量。
有鉴于此,谷歌工程师们决定采用更具针对性的专用集成电路(简称 ASIC)—— 作为一种定制芯片,它很适合高效地完成特定任务。
YouTube 工程副总裁 Scott Silver 表示,他们很想将所有上传到该平台的视频,转码成各种困难的格式,从而交付最佳的体验。
不久后,他们就向高层推销了这一理念。在与 YouTube 负责人Susan Wojcicki 进行了 10 分钟的会谈后,该公司的首个视频芯片项目顺利获得了批准。

2018 年的时候,谷歌开始部署名为 Argos 的视频编码单元(VCU),但直到 2021 年才官宣。
可知与传统服务器硬件相比,Argos VCU 可在调教良好的转码软件上,实现 20~33 倍的效率提升。
之后,谷歌又在全球服务器集群中部署了成千上万的第二代 Argos 芯片,并且至少有两代新品正在预研中。
需要指出的是,Argos 并不是谷歌推出的首款定制芯片,比如 2016 年,该公司就发布了所谓的张量处理单元(TPU)。
作为一款定制 ASIC,其专注于为 AI 应用提供助力。后来谷歌还提供了超过四次迭代,以维持自身的竞争优势。

此外谷歌为 Pixel 6 系列智能机采用了定制的 Tensor SoC,期望通过软硬件两手抓来引领技术发展和客户体验。
遗憾的是,在许多情况下,大型科技企业仅希望通过定制芯片来确保战略优势 —— 即便芯片长代工的通用处理器在特定任务上并不是那么擅长。
D2D Advisory 负责人 Jonathan Goldberg 指出,问题在于半导体公司掌控了它们的产品路线图,并通过这种方式而获得战略优势。

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新闻来源: cnbeta
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