Google заменит процессоры Intel своими чипами для обработки видео YouTube (8a3cbght3ifkafgupgpyeb 970 80)

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.

Google заменит процессоры Intel своими чипами для обработки видео YouTube (ujgjupihho3mzlq6zmtb9b 970 80)

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.

0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии