YouTube, bugün hala var olabilecek video yükleme sorunlarına son vermek amacıyla yaklaşık bir yıl önce kendi ısmarlama mikroçipini tasarlamaya karar verdi. Videoların farklı ortamlarda oynatılması için gerekli olan kod dönüştürme sürecini iyileştirmeyi amaçlayan bir projenin giriş ve çıkışlarına bir bakış.
YouTube, videoları minimum sürede tüm medyalarda sunmak istiyor
Yedi yıl önce, Google tasarım mühendisi Parthasarathy Ranganathan, elektronik bileşenlerin gücünün her 18 ayda ikiye katlandığını belirten Moore yasasının artık doğru olmama eğiliminde olduğunu fark etti. Google onun yorumunu dikkate aldı ve rakiplerine karşı mümkün olan en büyük liderliği almanın gerekli olduğu alanı birlikte düşündüler.
Doctolib: platformda iki sahte doktor çalıştı
Daha sonra tüm hizmetlerini birkaç yıl boyunca analiz ettiler ve YouTube’un dünya çapında yaygın olarak kullanıldığını, ancak şirketin platformunda milyarlarca videoyu entegre etmek, dönüştürmek ve oynatmak için kullandığı çiplerin özellikle etkili olmadığını buldular. Daha da kötüsü: bu çipler, uzun video içe aktarma sürelerinden ve kullanıcıların video içeriklerini tüketirken karşılaşabilecekleri yüklemelerden kısmen sorumludur.
Bir video tek bir biçimde oluşturulur ve yüklenirse, farklı cihazlarda tüketilecektir: akıllı telefonlar, televizyonlar, bilgisayarlar vb. ve bu, 4K kalitesinde videolar için 144p’den 2160p’ye kadar farklı çözünürlüklerde. Bu geniş görüntüleme aralığı, firmayı videoları bu parametrelere göre önemli bir süreç aracılığıyla kodlamaya zorlar: kod çevrimi.
YouTube, ısmarlama bir çip tasarımına başladı
Bir videoyu başarılı bir şekilde dönüştürmek için, hesaplama kaynakları oldukça fazladır, ancak görevin kendisi, ASIC tipi özel bir çip tasarlamanın mümkün olduğu kadar basittir. Kod dönüştürme için gerekli olan her şeyi tek bir bileşende merkezileştirmeyi mümkün kılar. Bir yıldan fazla bir süre önce, Mountain View firması duyurdu bir blog yazısıbu projenin lansmanı.
Argos veya Video Coding Units (VCU) olarak adlandırılan bu ASIC yongası, bir CPU ile video kodlamaya ayrılmış on çekirdeği birleştirir. Geleneksel işlemcilerden veya GPU’lardan daha hızlı ve daha verimli, video içeriğini daha iyi sıkıştırarak her cihazdaki dağıtımın optimum olmasını sağlar. İçerik oluşturucular, internet bağlantıları izin veriyorsa içeriklerini eskisinden daha hızlı içe aktarabilecekler.
YouTube tarafından geliştirilen Argos ASIC çipi böyle görünüyor. Fotoğraf: Google.
Google için bu, AI ve makine öğrenimi işlemeyi hızlandırmak için Tensör İşleme Birimi’nden (TPU) ve güvenlik için Titan devresinden sonra hizmetlerini iyileştirmek için dahili olarak geliştirilen üçüncü bileşendir.
