Google 为加速 YouTube 影像处理,在系统架构添加代号 Argos 的自研 VPU

近年不少网路服务业者为了提升系统效率,纷纷投入自研晶片开发,例如亚马逊 AWS 自行开发基于 Arm 架构的 EC2 CPU , Google 也针对机器学习开发 TPU ,现在 Google 再推出应用于 YouTube 影像处理的 VP

近年不少网络服务业者为了提升系统效率,纷纷投入自研晶片开发,例如亚马逊 AWS 自行开发基于 Arm 架构的 EC2 CPU , Google 也针对机器学习开发 TPU ,现在 Google 再推出应用于 YouTube 影像处理的 VPU ,代号 Argos 的自研晶片,作为进行影像压缩加速的机制。

虽然多数 youTube 可能不特别在意,不过当使用者把短片上传到 YouTube 后, YouTube 并非直接把上传的短片直接进行串流服务,会重新针对不同的解析度、编码等进行处理,但传统这些程序是透过 CPU 的软体方式进行,虽然 CPU 软体编码可以对应丰富的影像编码方式。

▲ Argos 扮演将使用者上传到 YouTube 的短片转换为高效率编码模式与各种解析度的影像处理角色

但毕竟原为通用运算开发的 CPU 处理速度并不快,像是当前在消费级产品的 GPU 架构多半有专属的硬体编码加速器,不过从 Google 的角度,它们的资料中心并非个人电脑,每天需要处理庞大的影像资料编码,若添购 GPU 只为处理影像编码似乎杀鸡焉用牛刀,同时也需要特定的 GPU 才会整合 Google 当前主流的 VP9 与 AV1 先进编码与更高的解析度。

故 Google 自 2015 年投入自研 VPU 计画,藉由自研方式开发支援 YouTube 所支援的影像编码的 VPU 影像处理单元,透过硬体加速方式大幅提升处理效率,相较原本 Google 的软体编码方式效率提升 20-33 倍;每一颗 Argos 具备 10 个影像处理核心,而单张模组板有两颗 Argos 核心,当前已经导入 Google 的 YouTube 伺服器当中,为使用者加速上传的影片处理速度。

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