Google heeft in april bekendgemaakt dat het over ging stappen van 'traditionele processors' naar zijn eigen acceleratoren voor YouTube- en Google Photos-servers. Het bedrijf claimde flinke prestatieverbeteringen, maar verder hadden we nog maar weinig details. SemiAnalysis schrijft dat er inmiddels miljoenen cpu's vervangen moeten zijn.
De softwaremaker is niet de enige die zich nu ook op hardware richt. Ook Microsoft lijkt dergelijke stappen te nemen, en er gaan al een jaar geruchten dat Google een arm-chip voor smartphones en Chromebooks klaarmaakt. De Argos-video transcoding units die het zelf heeft ontwikkeld zijn echter bedoeld voor één doel: video-encoding en -decoding voor YouTube en Google Photos. Volgens Google zijn ze voor h.254 amper sneller dan een server met twee Intel Skylake-cpu's (714 megapixels per seconde), maar elke server moet een groot aantal van de acceleratoren hebben. Volgens SemiAnalysis gaat het om 8 of 20 vcu's per server, waarmee een doorvoersnelheid van respectievelijk 5.973 MP/s en 14.932 MP/s haalbaar moet zijn.
Daardoor wil Google grote verbeteringen halen in total cost of ownership. Als ze op grote schaal ingezet worden zouden ze in h.264 een zeven keer lagere total cost of ownership hebben, en bij vp9-transcoding zou het gaan om een verbetering van maar liefst 33,3 keer. In dat scenario gaat het de aanschafkosten van de systemen, drie jaar operationele kosten en de ontwikkelkosten van de insteekkaarten. Elke Argos-accelerator heeft twee van deze vcu's.
SemiAccurate schat dat Google 4 tot 33 miljoen Skylake-processors kan vervangen door zijn eigen acceleratoren. Vermoedelijk zal het daadwerkelijke aantal rond de 10 miljoen liggen, de bezettingsgraad zal niet 100% zijn en de streamingkwaliteit zal vermoedelijk eerder iets hoger dan 1080p zijn dan 2160p. Ook weten we niet welk percentage van YouTube's servers zijn omgezet, maar Google zal hoogstwaarschijnlijk alle servers omzetten. Google zal ook de av1-codec voor alle platformen in willen zetten, waarmee zowel een lagere bitrate voor dezelfde beeldkwaliteit als een lagere cpu-belasting gerealiseerd zal worden.
Bronnen: Google (YouTube-blog), SemiAnalysis
