Google está construindo silício personalizado para transcodificação de vídeo do YouTube

Consumimos tantos vídeos no YouTube, mas raramente paramos para pensar na mágica que está acontecendo nos bastidores que nos torna mais fácil assistir a vídeos e transmissões ao vivo em uma variedade de dispositivos. Nos últimos seis anos, o Google tem se ocupado aprimorando o processo de fazer um vídeo carregado no YouTube e transformá-lo em 10 a 15 variações com diferentes resoluções e formatos de compressão.

No mês passado, o Google disse que estava “dobrando para baixo” o silício customizado em um esforço para “aumentar o desempenho e a eficiência agora que a Lei de Moore não oferece mais melhorias rápidas para todos”. Para esse fim, a empresa contratou o ex-chefe da Intel do Grupo de Desenvolvimento de Núcleos e Clientes Uri Frank para liderar uma equipe de design de chips para servidores em Israel.

Uri está trazendo 25 anos de experiência em design e entrega de CPU personalizada, o que será útil em uma série de projetos do Google, incluindo um SoC personalizado para seus smartphones Pixel. A empresa diz estar interessada em uma integração mais profunda entre CPU, rede, armazenamento, memória e vários aceleradores para transcodificação de vídeo, aprendizado de máquina, criptografia, compactação, sumarização de dados segura e comunicação remota.

O objetivo final é obter melhor desempenho em várias cargas de trabalho com menos consumo de energia e menor custo total de propriedade, algo que é ainda mais aparente no nível do data center do que, digamos, um dispositivo de consumidor. Por exemplo, o Google em 2018 começou a empregar Unidades de Codificação de Vídeo (VCUs) ” Argos ” para acelerar a transcodificação de vídeos enviados ao YouTube, e agora sabemos mais sobre esses novos sistemas.

A transcodificação não é uma tarefa fácil para a empresa, já que usuários casuais e criadores enviam mais de 500 horas de conteúdo de vídeo por minuto, e as pessoas passam mais tempo assistindo a vídeos e transmissões ao vivo a cada ano que passa. Tradicionalmente, a infraestrutura do YouTube dependia de transcodificação baseada em CPU para compactar vídeos de forma que enviasse a menor quantidade possível de dados para o seu dispositivo com a mais alta qualidade possível, o que era caro, lento e ineficiente.

Em comparação, a introdução de Argos VCUs trouxe um aumento de desempenho de 20 a 33 vezes em comparação com a solução anterior do Google que dependia de transcodificação de software bem ajustada em servidores tradicionais. A VCU da empresa é uma placa PCIe de comprimento total que hospeda dois chips Argos resfriados por um dissipador de calor de alumínio bastante grande e parece precisar apenas de um conector de alimentação de 8 pinos para alimentação adicional, semelhante ao que normalmente vemos em placas de vídeo de gama média .

Cada chip Argos tem 10 núcleos que o Google diz serem “núcleos IP prontos para uso” que se conectam a seis chips externos LPDDR4-3200 RAM em quatro canais, para uma capacidade total de 8 GB dedicados para cada Argos ASIC. Cada núcleo é capaz de codificar uma fonte 2160p em tempo real a até 60 quadros por segundo usando três quadros de referência. Ainda assim, por mais poderosas que sejam as VCUs da Argos, o Google as está implantando em um cluster relativamente pequeno de máquinas dedicadas dentro do sistema de servidor existente do YouTube, que é baseado em CPUs Intel Skylake e GPUs Nvidia T4 Tensor Core.

O Google nunca perde uma ocasião para exaltar as virtudes de seu codec VP9 e como ele se compara favoravelmente em termos de qualidade de vídeo com o H264. Desta vez não é diferente, mas a empresa admitiu que leva cinco vezes mais recursos de hardware para codificar, razão pela qual passou os últimos seis anos melhorando a infraestrutura do YouTube com aceleradores de transcodificação personalizados.

Um Argos VPU de segunda geração já está em obras, com suporte para o codec AV1, que oferece até 30 por cento a mais de compressão quando comparado ao VP9 com uma perda de qualidade imperceptível. AV1 requer ainda mais poder de computador para codificar (bem como decodificar para reprodução), mas conta com o suporte de várias empresas, incluindo Amazon, Netflix, Microsoft, Mozilla, Qualcomm, MediaTek e até mesmo da Apple – que tem sido relativamente lenta na adoção de codecs e apenas recentemente adicionou suporte para VP9 no macOS Big Sur 11.3 .

O Google espera que o fornecimento de mais codificações AV1 no YouTube encoraje os fabricantes de hardware a incluir a decodificação acelerada por hardware em novos chips, potencialmente resolvendo o problema do ovo e da galinha no caso deste codec.