電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)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?cè)谝曨l細(xì)分的產(chǎn)品上所花時(shí)間越來(lái)越多。對(duì)于云服務(wù)廠商來(lái)說(shuō)，視頻市場(chǎng)帶來(lái)的紅利仍然在持續(xù)，但對(duì)于視頻網(wǎng)站和視頻app等產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，他們面臨的服務(wù)器成本壓力也在與日俱增。
比如隨著流量激增，Teams、Zoom和騰訊會(huì)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(yíng)收，也開(kāi)始采取壓縮畫(huà)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(duì)視頻處理的計(jì)算需求，已經(jīng)開(kāi)始有些力不從心了，哪怕在專(zhuān)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(huì)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(shuō)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(jiàn)了真正大規(guī)模視頻處理和其他消費(fèi)級(jí)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(jì)算資源最昂貴的一塊，也就是視頻處理這塊著手，設(shè)計(jì)自己的VCU處理單元，解決從視頻共享、照片與視頻云存儲(chǔ)、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(jì)思路

谷歌的VCU全名為視頻編碼單元，單個(gè)芯片集成了10個(gè)編碼核心、3個(gè)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(cuò)誤糾正，也提供芯片所需的帶寬。

每個(gè)VCU服務(wù)器系統(tǒng)由10塊板卡組成，每塊板卡上配有2個(gè)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(shí)間。

但我們要知道一點(diǎn)，視頻處理專(zhuān)用的服務(wù)器成本之所以如此之高，并不是只有GPU價(jià)格高、性能要求高等原因，還有就是低利用率的問(wèn)題。并非所有的轉(zhuǎn)碼工作都能用滿(mǎn)芯片的硬件資源，所以谷歌采用了固件管理的隊(duì)列來(lái)啟用并發(fā)轉(zhuǎn)碼。
比如某個(gè)操作是“將這一幀的畫(huà)面編碼為VP9位流，”那么應(yīng)用程序負(fù)責(zé)將指令寫(xiě)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(lái)編程只發(fā)生在應(yīng)用層面，避免了ASIC這類(lèi)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(shí)又確保了沒(méi)有一個(gè)編碼核心能閑下來(lái)。

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(gè)英偉達(dá)T4 GPU轉(zhuǎn)碼的對(duì)比，8個(gè)VCU的配置在進(jìn)行H.264或VP9轉(zhuǎn)碼時(shí)，性?xún)r(jià)比最高可達(dá)前兩種方案的20倍以上。

專(zhuān)用視頻處理硬件的未來(lái)

對(duì)于流量快速增長(zhǎng)，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(lái)說(shuō)，谷歌這種方案無(wú)疑是最省成本的。阿里巴巴、亞馬遜等云服務(wù)廠商紛紛開(kāi)始了自研服務(wù)器芯片計(jì)劃，這點(diǎn)人盡皆知，但從設(shè)計(jì)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(shí)別類(lèi)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(shì)，但考慮到這些加速卡高昂的價(jià)格，目前云服務(wù)平臺(tái)還沒(méi)有普及開(kāi)來(lái)，甚至還在用老版的UltraScaleFPGA。

與此同時(shí)，AV1這類(lèi)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?xún)r(jià)比極高，也沒(méi)有支持AV1這一標(biāo)準(zhǔn)，或許我們會(huì)在下一代VCU上看到。