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視頻網(wǎng)站為了降本紛紛砍畫質(zhì),為何只有谷歌仍在堅持?

E4Life ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:周凱揚(yáng) ? 2022-08-30 07:54 ? 次閱讀
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/周凱揚(yáng))在大型數(shù)據(jù)中心里,視頻處理或許是當(dāng)下占比最高的關(guān)鍵工作負(fù)載,疫情期間,人們在視頻細(xì)分的產(chǎn)品上所花時間越來越多。對于云服務(wù)廠商來說,視頻市場帶來的紅利仍然在持續(xù),但對于視頻網(wǎng)站和視頻app等產(chǎn)品來說,他們面臨的服務(wù)器成本壓力也在與日俱增。
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云平臺的視頻轉(zhuǎn)碼單價/ 華為云
比如隨著流量激增,Teams、Zoom和騰訊會議等服務(wù)都出現(xiàn)了崩潰的事故,有的視頻網(wǎng)站面臨巨額的服務(wù)器費(fèi)用和下跌的營收,也開始采取壓縮畫質(zhì)等策略。盡管服務(wù)器端的摩爾定律依然在延續(xù),但面對視頻處理的計算需求,已經(jīng)開始有些力不從心了,哪怕在專業(yè)處理圖形的GPU加持下也是如此。如果不采用特定領(lǐng)域的ASIC硬件加速器,成本壓力將會繼續(xù)堆積。

全球最大視頻網(wǎng)站的策略

作為全球最大視頻網(wǎng)站Youtube的所有者,照理說谷歌面臨的壓力是最大的,但Youtube從疫情至今,卻基本維持著穩(wěn)定的狀態(tài),而且視頻質(zhì)量也是同行中最高的那一檔。能維持住這樣服務(wù)器壓力,靠的并不是傳統(tǒng)的CPU+GPU商用服務(wù)器組合,而是谷歌自研的視頻處理芯片VCU。

谷歌預(yù)見了真正大規(guī)模視頻處理和其他消費(fèi)級服務(wù)器用例的根本差異,尤其是在數(shù)據(jù)多樣性、質(zhì)量要求、吞吐量和成本上。所以谷歌打算從計算資源最昂貴的一塊,也就是視頻處理這塊著手,設(shè)計自己的VCU處理單元,解決從視頻共享、照片與視頻云存儲、直播到云游戲等一眾業(yè)務(wù)上的視頻處理難題。

VCU的設(shè)計思路

谷歌的VCU全名為視頻編碼單元,單個芯片集成了10個編碼核心、3個解碼核心。從谷歌VCU芯片的布圖規(guī)劃也可以看出,大部分區(qū)域都分配給了編碼器核心,其次是四通道的LPDDR4內(nèi)存,不僅提供邊帶錯誤糾正,也提供芯片所需的帶寬。
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VCU芯片布圖規(guī)劃/ 谷歌

每個VCU服務(wù)器系統(tǒng)由10塊板卡組成,每塊板卡上配有2個VCU芯片。谷歌將一切非轉(zhuǎn)碼的處理工作丟給非VCU服務(wù)器,而VCU服務(wù)器則盡可能靠近視頻上傳的位置,降低延遲從而降低轉(zhuǎn)碼所需時間。

但我們要知道一點(diǎn),視頻處理專用的服務(wù)器成本之所以如此之高,并不是只有GPU價格高、性能要求高等原因,還有就是低利用率的問題。并非所有的轉(zhuǎn)碼工作都能用滿芯片的硬件資源,所以谷歌采用了固件管理的隊(duì)列來啟用并發(fā)轉(zhuǎn)碼。
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VCU加速卡/ 谷歌
比如某個操作是“將這一幀的畫面編碼為VP9位流,”那么應(yīng)用程序負(fù)責(zé)將指令寫入隊(duì)列中,固件則只負(fù)責(zé)隊(duì)列調(diào)度和編解碼器核心的激活。如此一來編程只發(fā)生在應(yīng)用層面,避免了ASIC這類硬件先天缺乏FPGA那樣靈活的可編程性,也符合數(shù)據(jù)中心快節(jié)奏的軟件迭代速度,同時又確保了沒有一個編碼核心能閑下來。

谷歌也給出了VCU與主流方案的差距,比如與純英特爾SkylakeCPU轉(zhuǎn)碼或4個英偉達(dá)T4 GPU轉(zhuǎn)碼的對比,8個VCU的配置在進(jìn)行H.264或VP9轉(zhuǎn)碼時,性價比最高可達(dá)前兩種方案的20倍以上。

專用視頻處理硬件的未來

對于流量快速增長,負(fù)載持續(xù)增加的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和云服務(wù)來說,谷歌這種方案無疑是最省成本的。阿里巴巴、亞馬遜等云服務(wù)廠商紛紛開始了自研服務(wù)器芯片計劃,這點(diǎn)人盡皆知,但從設(shè)計上就可以看出,這些芯片還是面向在通用服務(wù)器或AI服務(wù)器的,與視頻沾邊的應(yīng)用也大部分是AI視頻識別類的。

而目前最讓視頻產(chǎn)品頭疼的轉(zhuǎn)碼這塊,卻少有ASIC產(chǎn)品的出現(xiàn),不少加速卡做成了PCIe的尺寸規(guī)格,但其實(shí)仍是基于CPU,尤其是編解碼性能稍強(qiáng)的英特爾CPU。反倒是Xilinx的AlveoU200/250 FPGA加速卡在性能上更有優(yōu)勢,但考慮到這些加速卡高昂的價格,目前云服務(wù)平臺還沒有普及開來,甚至還在用老版的UltraScaleFPGA。

與此同時,AV1這類壓縮率更高編碼的編碼標(biāo)準(zhǔn)提出了更高的硬件要求,谷歌的VCU雖然性價比極高,也沒有支持AV1這一標(biāo)準(zhǔn),或許我們會在下一代VCU上看到。
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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