Google заменит процессоры Intel своими чипами для обработки видео YouTube
Google разработал свои собственные новые процессоры, блоки кодирования видео Argos (VCU), которые имеют одну единственную цель: обработку видео. Новые высокоэффективные чипы позволили технологическому гиганту заменить десятки миллионов процессоров Intel на собственные.
В течение многих лет механизмы декодирования/кодирования видео Intel, встроенные в его процессоры, доминировали на рынке потому что они предлагали передовую производительность и возможности. Но специализированные интегральные схемы для конкретных приложений (ASIC) имеют тенденцию превосходить оборудование общего назначения, поскольку они предназначены только для одной рабочей нагрузки. Таким образом, Google обратился к разработке собственного специализированного оборудования для задач обработки видео для YouTube.
Тем не менее у Intel может быть хитрость в рукаве со своими новейшими технологиями, которые могут отвоевать специализированный бизнес Google по обработке видео.
Каждую минуту на YouTube пользователи загружают более 500 часов видеоконтента в различных форматах. Google необходимо быстро перекодировать этот контент в несколько разрешений (включая 144p, 240p, 360p, 480p, 720p, 1080p, 1440p, 2160p и 4320p) и форматы, эффективные для обработки данных (например, H.264, VP9 или AV1), что требует огромная мощность кодирования.
Исторически у Google было два варианта перекодирования / кодирования контента. Первым вариантом был Visual Computing Accelerator (VCA) от Intel, в который были включены три процессора Xeon E3 со встроенными встроенными графическими ядрами Iris Pro P6300 / P580 GT4e с передовыми аппаратными кодировщиками. Второй вариант заключался в использовании программного кодирования и универсальных процессоров Intel Xeon.
Google решил, что ни один из вариантов не был достаточно энергоэффективным для новых рабочих нагрузок YouTube — Visual Computing Accelerator сам по себе был довольно энергоемким, тогда как масштабирование количества процессоров Xeon по сути означало увеличение количества серверов, что означает дополнительную мощность и площадь центра обработки данных. В результате Google решила использовать собственное оборудование.
