Từ khoảng 7 năm trước, Partha Ranganathan, Phó Chủ tịch Kỹ thuật của Google, đã thức thời nhận ra rằng Định luật Moore đã chết. Họ không thể mong đợi hiệu năng chip cứ tăng lên gấp đôi sau mỗi 18 tháng mà không tăng giá. Đó là một vấn đề cần cân nhắc trong bối cảnh Ranganathan phải giúp Google xây dựng ngân sách chi tiêu cho cơ sở hạ tầng mỗi năm. Đối mặt với mục tiêu cần có được 1 con chip nhanh gấp đôi sau mỗi 4 năm, Ranganathan biết rằng họ cần phải tự mình kết hợp mọi thứ.
Ranganathan và các kỹ sư khác của Google đã xem xét tổng thể và nhận ra rằng transcoding (dành cho YouTube) đang tiêu tốn một phần lớn chu kì tính toán trong những trung tâm dữ liệu.
Không phải tất cả những con chip có sẵn mà Google sử dụng để chạy YouTube đều tốt trong các tác vụ chuyên biệt như transcoding. Cơ sở hạ tầng của YouTube sử dụng tính năng transcoding để nén video xuống kích thước nhỏ nhất có thể cho thiết bị của bạn, đồng thời vẫn đảm bảo hiển thị video ở chất lượng tốt nhất có thể.
Những gì họ cần là một bo mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng, hay gọi là ASIC – một con chip được thiết kế để thực hiện nhiệm vụ chỉ định cụ thể, hòng đạt hiệu quả nhất có thể. Chẳng hạn, các dàn khai thác Bitcoin sử dụng phần cứng ASIC được thiết kế cho mục đích duy nhất đó.
Scott Silver, Phó Giám đốc kỹ thuật của YouTube cho biết: “Điều mà chúng tôi thực sự muốn làm là đưa tất cả các video tải lên YouTube và transcode chúng sang mọi định dạng có thể và có được trải nghiệm tốt nhất.”
Sau một cuộc họp kéo dài 10 phút với giám đốc YouTube Susan Wojcicki, dự án chip video đầu tiên của công ty đã được thông qua.
Google bắt đầu triển khai Video Coding Units (VCU) Argos của mình từ năm 2018 nhưng không công bố công khai dự án cho đến năm 2021. Vào thời điểm đó, Google cho biết các VCU Argos đã tăng hiệu năng từ 20 đến 33 lần so với phần cứng máy chủ truyền thống chạy phần mềm transcode.
Kể từ đó, Google đã bật công tắc cho hàng nghìn con chip Argos thế hệ 2 trong các máy chủ trên khắp thế giới và ít nhất 2 phiên bản tiếp theo đã được triển khai.
Mục đích xây dựng con chip riêng cho một mục địch cụ thể rõ ràng là tiết kiệm chi phí, nhưng không phải lúc nào cũng vậy. Trong nhiều trường hợp, các công ty công lớn chỉ đơn giản là tìm cách tạo ra lợi thế chiến lược bằng những con chip tùy biến. Sự bền vững trong ngành công công nghiệp chip cũng đóng vai trò như một phương trình, vì giờ đây chỉ có một số nhà sản xuất chip tùy biến để lựa chọn trong một danh mục nhất định, tạo ra những bộ xử lý đa năng, không hoạt động tốt trong các tác vụ chuyên biệt.
Jonathan Goldberg, người đứng đầu D2D Advisory, cho biết, điều bị đe dọa thực sự là chính là việc kiểm soát lộ trình sản phẩm của các công ty bán dẫn. “Và vì vậy, họ tự xây dựng, kiểm soát lộ trình và họ có được lợi thế chiến lược theo cách đó.”
Argos không phải là chip tùy biến duy nhất của Google. Hồi năm 2016 công ty đã công bố Tensor Processing Unit (TPU) – một ASIC tùy biến nhằm cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Kể từ đó, Google đã tung ra hơn 4 thế hệ chip TPU, mang lại lợi thế cho họ so với các đối thủ cạnh tranh trong lĩnh vực AI.
Ranganathan và các kỹ sư khác của Google đã xem xét tổng thể và nhận ra rằng transcoding (dành cho YouTube) đang tiêu tốn một phần lớn chu kì tính toán trong những trung tâm dữ liệu.
Không phải tất cả những con chip có sẵn mà Google sử dụng để chạy YouTube đều tốt trong các tác vụ chuyên biệt như transcoding. Cơ sở hạ tầng của YouTube sử dụng tính năng transcoding để nén video xuống kích thước nhỏ nhất có thể cho thiết bị của bạn, đồng thời vẫn đảm bảo hiển thị video ở chất lượng tốt nhất có thể.
Những gì họ cần là một bo mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng, hay gọi là ASIC – một con chip được thiết kế để thực hiện nhiệm vụ chỉ định cụ thể, hòng đạt hiệu quả nhất có thể. Chẳng hạn, các dàn khai thác Bitcoin sử dụng phần cứng ASIC được thiết kế cho mục đích duy nhất đó.
Scott Silver, Phó Giám đốc kỹ thuật của YouTube cho biết: “Điều mà chúng tôi thực sự muốn làm là đưa tất cả các video tải lên YouTube và transcode chúng sang mọi định dạng có thể và có được trải nghiệm tốt nhất.”
Sau một cuộc họp kéo dài 10 phút với giám đốc YouTube Susan Wojcicki, dự án chip video đầu tiên của công ty đã được thông qua.
Google bắt đầu triển khai Video Coding Units (VCU) Argos của mình từ năm 2018 nhưng không công bố công khai dự án cho đến năm 2021. Vào thời điểm đó, Google cho biết các VCU Argos đã tăng hiệu năng từ 20 đến 33 lần so với phần cứng máy chủ truyền thống chạy phần mềm transcode.
Kể từ đó, Google đã bật công tắc cho hàng nghìn con chip Argos thế hệ 2 trong các máy chủ trên khắp thế giới và ít nhất 2 phiên bản tiếp theo đã được triển khai.
Mục đích xây dựng con chip riêng cho một mục địch cụ thể rõ ràng là tiết kiệm chi phí, nhưng không phải lúc nào cũng vậy. Trong nhiều trường hợp, các công ty công lớn chỉ đơn giản là tìm cách tạo ra lợi thế chiến lược bằng những con chip tùy biến. Sự bền vững trong ngành công công nghiệp chip cũng đóng vai trò như một phương trình, vì giờ đây chỉ có một số nhà sản xuất chip tùy biến để lựa chọn trong một danh mục nhất định, tạo ra những bộ xử lý đa năng, không hoạt động tốt trong các tác vụ chuyên biệt.
Jonathan Goldberg, người đứng đầu D2D Advisory, cho biết, điều bị đe dọa thực sự là chính là việc kiểm soát lộ trình sản phẩm của các công ty bán dẫn. “Và vì vậy, họ tự xây dựng, kiểm soát lộ trình và họ có được lợi thế chiến lược theo cách đó.”
Argos không phải là chip tùy biến duy nhất của Google. Hồi năm 2016 công ty đã công bố Tensor Processing Unit (TPU) – một ASIC tùy biến nhằm cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Kể từ đó, Google đã tung ra hơn 4 thế hệ chip TPU, mang lại lợi thế cho họ so với các đối thủ cạnh tranh trong lĩnh vực AI.
Theo VN review
