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2020-01-09

英特尔:与客户探索视频云新方向

时间: 2020-01-09 编辑:

从2017年先后两家短视频平台的爆发开始,对整个视频行业的格局都产生了深远的影响。不可否认的是,...

从2017年先后两家短视频平台的爆发开始,对整个视频行业的格局都产生了深远的影响。不可否认的是,新世界不会建立在旧规则之上,所以回头来看2017~2019年,整个行业正在完成几个连续性的重要变革。

从行业本质来看,互联网视频行业与其他互联网战场(打车,外卖等)存在显著的区别,其本质其实是内容创意产业,其发展不断伴随着“更好的内容——更多核心用户——更大市场空间”循环。由于内容产业的发展是伴随时间的长期过程,所以我们认为互联网视频是一个长期战场。

也正因此,相对于各种各样的平台商业模式,视频类的平台成本较高、入口较窄的特点也更直接明显。所以无论什么形式的视频平台,都需要保证多端的部署,及时输出、产出内容。可以说视频网站背后的技术,是前台安全的基础,也是运营的保障。其中所涉及到的数据规模甚至用到了EB级别,因此也可以说计算力是内容产出的标准。

搜狐视频,英特尔助力探索传统视频平台新方向

搜狐视频APP中的界面也与抖音、快手或优酷爱奇艺尽不相同,内容更偏向于专业自制以及经典剧集和用户产出的内容。搜狐大数据中心负责人王帅表示:“搜狐视频目前正在进行一些调整,自制剧加用户UGC是现在调整的方向。”

能够看到,搜狐视频一直在保持着惯有的独行侠风格,先是创立了网络第一档自制综艺,版权内容兴起后率先引入了美剧,情景喜剧《屌丝男士》的大热表现。而UGC短视频和PGC长视频的战略即适应当今互联网内容UGC短视频现状,也保证了搜狐能够在竞争新时期视频内容的品质。相对而言2011年成立的搜狐英特尔联合实验室则保证了内容产出的质量。

搜狐视频的战略事实上也带来了一定的问题,首先时延成本大要保障转码的质量,其次还要保证SSD的稳定性。对于搜狐视频来说,联合实验室的成立,是能够及时测试英特尔新品用以磨合以及进行业务的测试。“联合实验室做的技术比较超前,英特尔未上市的产品都会送来进行测试,如今服务器中使用的英特尔至强6132,在上市前的半年就已上了几十台。”王帅说道。

之所以采用英特尔至强可扩展处理器,是因为视频转码成本是视频业务线的大头。搜狐视频也曾尝试使用GPU来做转码,但是质量往往达不到要求。不过英特尔指令级的优化为GPU的转码带来了一定的效率。王帅表示云转码升级以前是北京中心,拿到片源到上线需要六个小时以上的时间。

“曾拿到一个刚录完的电视剧,需要在12点上线,厂商给到时已经9、10点了,距离上线时间并不宽裕。”王帅表示升级后的云转码平台所采用的是英特尔6130服务器Skylake,并在全国布网。所以,搜狐采用了各地单独的服务器进行转码,先将切好的片源分发到各地的服务器进行独立转码,之后再在每个地方单独上传,即可有效的避免了长传与集中转码的成本问题。

除了英特尔CPU能够带来性能的提高,英特尔也在软件方面支持搜狐,并在AI技术的应用方面共同进行探索。目前,搜狐视频也在探索AI技术的应用,例如自研AI+创作、AI合成主持人等。王帅表示,如今AI视频应用的范围非常广阔,当下的应用主要集中在HDR,需要把线上各种片库进行HDR转码,因为指令集的优化,英特尔处理器从一定的程度上带来了很高的效果,使得搜狐片库能够有效的进行AI视频处理。

同时英特尔也会帮助搜狐更好利用新一代CPU上市的技术。比如VNNI、MKL以及AVX-512,英特尔会与搜狐有关的团队一起优化搜狐工作负载在最新一代英特尔至强可扩展处理器上,来帮助搜狐降低TCO,同时提高性能。“英特尔会给搜狐提供源源不断的技术上的支持和整个新产品在导入阶段的帮助。”

快手,快速成长的秘密

作为短视频业务之一的快手视频在近一年多的时间里表现有些出类拔萃,据介绍,快手在两年内短视频行业的日均使用时长增长了5倍,行业排名仅次于即时通信位于第二。而从月活来看,超过了8.2亿,并且在短视频行业中的渗透率达到了67.9%。

2017短视频爆发,快手赶上了视频行业爆发的时代。仅在当年的日活跃用户就已超过1亿,同时也得到了腾讯的领投。如今快手不仅渗透了三四线城市,也成为了一二线城市人群的日常娱乐的工具之一。不仅如此,还形成了自身的内容生态、用户生态以及商业生态,并且还在尝试着去孵化新一代的产品。

快手快速成长的背后是承载每天请求数过两亿的10万台+服务器,加上日均新品增数超过1500万作品以及深度学习模型越来越大和每天千亿级的展示,由此带来了数据特征提取的存储挑战、数据传输的挑战和计算、内存的挑战。快手异构计算架构师钟辉表示:“从快手业务的角度来看,英特尔从它的芯片和底层技术发展来看,异构计算是数据中心建设的必由之路,而英特尔的FPGA的定制化和可重构是两大优势,即可以为业务提供量身定做最合适、费效比最高的方案,而可重构则可以在部署中同时加卸载多个不同种类的业务,比如网络、存储、计算等。”

钟辉分析了三种异构加速选项的优缺点:GPU不擅长线上实时推理的应用场景;ASIC虽然可以提供最高的性能,延迟、功耗可以降低,但是开发周期长,一次性工程费用高,即架构无法重塑。“用ASIC后,一旦架构定死,就很有可能无法支持新的模型。”相较两者,FPGA可以降低延迟特性,且具有网口并能够在业务迭代中可重塑架构。

结合快手的场景应用,英特尔与快手技术方面的合作主要在于AI。所以除了提供CPU硬件之外,FPGA以及九月份的AEP的合作,都是为了配合客户的AI战略。“同时帮助快手解决AI领域很多的难题,比如说语音识别、图像分类、目标检测等方面,是用英特尔第二代至强可扩展处理器帮助解决客户的问题。“英特尔驻快手技术人员表示。

相对来说,快手之所以采用英特尔的FPGA,一方面是因为英特尔在数据中心技术方面更具领先性,比如基于A10,英特尔的OpenCL工具链比较成熟。另一方面包括器件的特性,比如能够支持硬浮点,这便契合了数据中心应用较强精度的要求。最后,还有一些“软指标”方面的考量,比如说技术交流、支持、需求响应等。

结束语:

在密集高强度运算的今日,深度学习成为了平台运营的重中之重,其背后的支撑点必然离不开技术的支持。作为一家以数据为中心的企业,可以看的出英特尔在近几年的产品研发中,始终面向的是客户对于技术的需求,例如新品第二代至强可扩展处理器,基本的性能是基础,同时还支持深度学习优化用的Deep Learning Boost指令集VNNI。此外,丰富的自研软件在一定程度也保证了性能的提升,比如icc编译器。最后英特尔还拥有自己的数学库MKL-DNN,还有给存储加速的库ISAL,也有给深度学习Inference做推理加速的套件OpenVINO。OpenVINO不仅可以支持CPU,也支持自身的GPV以及VPU,也支持FPGA。

“英特尔未来所有的硬件产品,计算产品都可以支持。”

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