Redazione RHC : 24 Luglio 2021 08:04
Le aziende tecnologiche da trilioni di dollari cercano di diventare mostri integrati verticalmente. Google non ha trascurato questo fronte e ha una miriade di progetti in silicio personalizzati e semi-personalizzati dal famoso TPU per AI, al chip di sicurezza Titan alle prossime versioni del SOC Pixel/Chromebook, CPU server Arm Neoverse e sistemi di guida automatica con Waymo.
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Google ha continuato le sue ambizioni “al silicio” personalizzato creando Argos, una nuova classe di ASIC (Application specific integrated circuit, un circuito integrato creato appositamente per risolvere un’applicazione di calcolo/elaborazione ben precisa) chiamata VCU (Video Coding Unit).
Implementando questo modello personalizzato nei propri data center, Google sostituisce milioni di CPU x86 e migliora la propria offerta di servizi.
Questi processori personalizzati sono in progettazione da diverso tempo e Google si sta già avvicinando all’implementazione della sua VCU di seconda generazione che includerà miglioramenti come il supporto della codifica AV1.
La VCU è progettata specificamente per accelerare i carichi di lavoro video su offerte di prodotti come YouTube, Google Foto, Google Drive e Stadia Game Streaming.
Sebbene vi sia una maggiore richiesta di capacità di condivisione video con risoluzioni maggiori, i miglioramenti nell’elaborazione video sono lenti.
La crescita futura dell’accelerazione video non è sostenibile senza l’adozione di acceleratori hardware specifici del dominio trattato. Google riceve oltre 500 ore di filmati YouTube ogni minuto da maggio del 2019.
Ciò equivale a una quantità gigantesca di dati che devono essere codificati in formati standard, archiviati e trasmessi agli utenti.
Il nuovo silicio personalizzato di Google sostituisce 10 milioni di CPU Intel | Google Argos VPU.
Google prende il video in ingresso e lo codifica a ogni risoluzione visualizzabile in H264. Inoltre, i video più visti sono anche codificati in VP9. VP9 è un codec video più complesso che consente a un file video di essere più piccolo come dimensioni, garantendo la stessa qualità video.
Può anche memorizzare il video alla stessa dimensione ma essere un video di qualità superiore. VP9 consente a Google di risparmiare grandi quantità di larghezza di banda che trasmette in streaming dal proprio data center al consumatore attraverso la propria rete di distribuzione dei contenuti. Questo a sua volta riduce drasticamente i loro costi.
Se Google potesse passare interamente a VP9, potrebbe anche utilizzare meno spazio di archiviazione nell’intera libreria di video archiviati.
Tuttavia, questo codec non ha solo vantaggi, le CPU hanno difficoltà a codificare questo formato e sono quasi 5 volte più lente.
Utilizzando le prestazioni citate, se assumiamo che i server di Google siano utilizzati al 100% (non lo sono), tutti i filmati video di YouTube/Google Foto/Google Drive sono 1080p 30FPS e l’obiettivo è H264, il carico di lavoro richiederebbe ~904.000 CPU Intel Skylake.
Il passaggio a VP9, richiederebbe circa 4.193.000 CPU Intel Skylake.
Se il filmato importato è di qualità superiore, ovvero 4K 60FPS, il numero di CPU richieste per H264 è ~7,205,000 e in formato VP9 richiederebbe ~33.407.000 di CPU.
Quindi il problema è grande e nella logica dell’Advertising, minore il costo di energia, hardware, software e manutenzione, maggiori sono i guadagni, ed in questo caso il costo hardware sarebbe improponibile.
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