視頻行業新應用,CPU、FPGA勝過GPU?

摘要:北京時間20200120關于【視頻行業新應用,CPU、FPGA勝過GPU?】的具體情況和說明,讓www.iolgef.tw新聞頻道以圖文形式為您慢慢道來。

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雖然GPU是AI的第一批受益者,快手、搜狐視頻等頭部視頻企業的創新應用也正在大量采用CPU和FPGA技術。

春節將至,是選擇傳統春晚還是網絡綜藝?

這在前幾年還不會成為一種選擇。盡管2019年中國電視用戶總規模超13.7億,仍然是最大的視聽媒介平臺,但中國網絡視頻用戶(含短視頻)規模在2019年6月已達7.59億,且增速依然強勁。即便是春晚這樣的電視節目在2020年也選擇和快手這樣的視頻企業合作互動,開展融合創新式體驗,足以見證視頻行業的崛起。

在視頻行業繁榮發展的背后,離不開互聯網技術的日新月異。其中,視頻行業的創新更是其中的佼佼者:從商業模式上看,在短短幾年中視頻喊個也就進行了三次迭代——搜狐視頻、優酷為代表的點播平臺;’花椒、斗魚為代表的直播平臺;快手、抖音為代表的短視頻平臺。從內容上看,從網劇的日漸精良、到網絡綜藝的“奇葩”紛呈,甚至是用戶原創內容UGC的全民火爆,視頻行業大有取代傳統娛樂的發展之勢。

前端應用的精彩紛呈,體現的是業務的變化,也導致了視頻行業對數據中心底層技術需求的變化。這種變化與云、大數據和AI的發展息息相關——工作負載的多樣化,云原生應用模型的興起都讓數據中心從統一平臺向著多樣化平臺轉變。

第一批進入視頻行業的搜狐視頻,經歷過天價購買國外頭部網劇版權的時代,如今將更多精力放在自制網劇的精良制作上,其中“法醫秦明”,“無心法師”等口碑與流量俱佳的網劇作品奠定了搜狐視頻的業界地位。

隨著視頻行業逐漸進入全平臺、全媒體化后,視頻行業在數據中心的底層技術上不要不斷投入,更要求快速創新。這也促使搜狐和英特爾早在2011年就創建了聯合實驗室,英特爾最新技術會早于上市之前數月就率先引入搜狐;搜狐也會將新的業務場景遷移到英特爾的最新技術和產品,以新場景+新技術的方式確保視頻用戶的視聽體驗。

其中,視頻轉碼是一項關乎視覺體驗的重要技術:一是HDR轉碼,搜狐視頻自主研發的HDR轉碼系統,將線上各種片庫進行HDR轉碼,彌補了HDR視頻源不足的缺陷,從而大幅提升了視頻效果;二是超分辨率,搜狐視頻開發了基于深度學習的視頻超分辨率轉碼系統,實現將現有的藍光視頻到4k視頻的無損轉換,可以提供大量的高質量4k視頻源超分辨率;三是老片翻新,搜狐視頻利用AI與轉碼系統相結合構建了全自動的老片翻新轉碼系統,提升了大量老片的畫面質量。

值得一提的是,云轉碼是搜狐視頻的強項,可以實現實時轉碼,即用戶在上傳的時候就已經實現轉碼,上傳完成時轉碼也基本完成,可以立即分發。此外,一鍵實現添加濾鏡,人臉識別,也是AI提升用戶體驗的用武之地。

帶寬成本高、時延時間長是視頻行業面臨的首要技術問題,而搜狐視頻多地互連,多點同步,多種轉碼,就要求具備穩定性高,性能高效,技術協同的計算平臺。尤其值得一提的是,目前搜狐線上視頻全部采用CPU進行轉碼,發揮了英特爾CPU技術和生態的巨大優勢,因為英特爾CPU的指令級優化是GPU上完全不具備的。據悉,應用CPU轉碼,片源數量龐大的搜狐視頻片庫在三個月內就完成了所有片源的視頻轉碼,將老片改頭換面。為此,搜狐視頻在視頻轉碼系統中最新應用了英特爾第二代至強可擴展處理器和英特爾傲騰固態硬盤。據悉,代號為Skylake的英特爾6130系列處理器已經廣泛應用,最新的Cascade Lake的6240系列處理器也已進入計劃列表。

此外,搜狐視頻和英特爾展開了多項聯合創新,除了硬件在軟件和人工智能等方面也一同合作,比如搜狐視頻與英特爾在軟件定義存儲的性能優化、語音識別應用和推薦系統的加速與優化、DPDK網絡負載均衡加速等方面也有很多探索,這對加速搜狐視頻在深度學習領域的應用發揮了重要的作用。

大數據和AI融入工作負載已經是大勢所趨,它們在最火爆的短視頻領域應用更是如火如荼。快手的 崛起首先讓業界看到了視頻行業還可以迅速切分出短視頻這個潛力巨大的細分領域。

誕生于2013年7月,彼時4G網絡和智能手機開始普及,快手也算自帶科技基因。在后續的發展中,快手逐步證明自己“應科技而生”——使用包括大數據、機器學習、深度學習等技術用機器代替人力完成內容審核,并在內容生產、理解、分發、消費、互動等業務閉環的各個環節優化用戶體驗。

如果你是短視頻app深度用戶,“娃娃臉”模板你肯定玩過。別小看這么一個看似簡單快捷的功能,它實際上是在移動端實時實現的GAN技術,類似于iPhone手機上的emoji功能。最大的不同是只有在iPhone X以上的機型才能實現的emoji功能,到了快手這里,哪怕用戶使用的是一千元以下的機型依舊可以變換自如。

這就是快手商業模式背后的技術突破。

現在,快手數據總量超過EB級,每天的請求數超過2億,已經儼然成為一家AI+大數據驅動的公司。它對數據中心在存儲、網絡、計算三個方面的需求很明確:日均新增超過1500萬個短視頻,帶來內容數據、行為數據以及隨之而來的要對數據進行特征提取對存儲的挑戰;在訓練和推理中因為特征參數越來越多,深度學習模型越來越深,模型越來越大,對傳輸網絡帶來挑戰;千億級的展示給計算和內存帶來挑戰。

這也使得快手成為第一批采用CPU+FPGA異構計算的企業。與GPU相比,FPGA因低功耗、低延遲、高性能、可編程等特點,已成為線上AI推理平臺的重要選項;而GPU并不擅長推理應用場景,而被廣泛應用在AI訓練平臺。此外,FPGA相對GPU還有一個獨特的優勢——具備網卡口,這也源于它最早應用在通信領域。而針對FPGA相對劣勢——軟件開發難,英特爾推出了OpenCL的開發語言,從而降低了開發難度和開發周期。

為此,快手基于英特爾FPGA提供的PAC A10、E3S10和PAC S10板卡,已經構建出了三大類型的異構計算平臺,并將在數據中心部署FPGA的創新應用歸結為既要“上天”,又要“入地”。

“上天”指的是FPGA是部署在云上的,首要問題是需要在數據中心找到合適的業務場景,能夠提供有價值的解決方案,它需有一定的通用性和規模化。具體體現為提高業務的服務容量,這需要充分利用FPGA的優勢之一:確定性的低延時,來降低線上服務的延時。另外也需要采用一些高層次的開發語言(如OpenCL,甚至OpenVINO這種推理應用框架)來加速硬件交付,以匹配軟件開發的速度。

“入地”則針對的是部署,成本、可靠性、穩定性、能耗比上的競爭力一個也不能少。另外,快手還利用容器實現規模化和彈性部署。具體實現來說,讓FPGA分擔計算為主的工作負載實現DRN(Deep Ranking Network)加速,消除排序網絡在業務高峰期的抖動;通過分塊完成矩陣乘法來實現算法到FGPA陣列結構的映射;采用Systolic Array結構,通過片上大容量分布式SRAM,滿足計算單元高算力、高帶寬的需求,并降低了功耗。用三個簡潔的接口將用軟件封裝好的硬件交付給業務使用,滿足動態更新的要求,提供充足的算力。

此外,在數據處理方面,為了優化視頻檢索的時間,提升高并發下的檢索效率,快手拋棄了受限于內存價格和單臺服務器上內存容量的KV數據庫,轉投英特爾傲騰數據中心級持久內存構建了異構存儲,在Redis和推薦系統中都所有應用。通過實踐,快手發現在滿足業務性能需求的前提下,用傲騰持久內存代替DRAM內存,使得快手該存儲系統整體TCO大幅降低,AI算法效率大幅提升。

從搜狐視頻和快手的最新實踐中可以發現,它們在創新應用場景下都大量采用了CPU和FPGA技術,雖然GPU因為AI的興起成為第一批異構計算的受益者,但是FPGA真正崛起,而CPU也隨著新一代技術的更新向多元化應用進一步拓展。


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