（文章來源：網(wǎng)絡(luò)整理）

隨著視頻行業(yè)逐漸進入全平臺、全媒體化后，視頻行業(yè)在數(shù)據(jù)中心的底層技術(shù)上不要不斷投入，更要求快速創(chuàng)新。這也促使搜狐和英特爾早在2011年就創(chuàng)建了聯(lián)合實驗室，英特爾最新技術(shù)會早于上市之前數(shù)月就率先引入搜狐；搜狐也會將新的業(yè)務(wù)場景遷移到英特爾的最新技術(shù)和產(chǎn)品，以新場景+新技術(shù)的方式確保視頻用戶的視聽體驗。

其中，視頻轉(zhuǎn)碼是一項關(guān)乎視覺體驗的重要技術(shù)：一是HDR轉(zhuǎn)碼，搜狐視頻自主研發(fā)的HDR轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，將線上各種片庫進行HDR轉(zhuǎn)碼，彌補了HDR視頻源不足的缺陷，從而大幅提升了視頻效果；二是超分辨率，搜狐視頻開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的視頻超分辨率轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，實現(xiàn)將現(xiàn)有的藍光視頻到4k視頻的無損轉(zhuǎn)換，可以提供大量的高質(zhì)量4k視頻源超分辨率；三是老片翻新，搜狐視頻利用AI與轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)相結(jié)合構(gòu)建了全自動的老片翻新轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)，提升了大量老片的畫面質(zhì)量。

值得一提的是，云轉(zhuǎn)碼是搜狐視頻的強項，可以實現(xiàn)實時轉(zhuǎn)碼，即用戶在上傳的時候就已經(jīng)實現(xiàn)轉(zhuǎn)碼，上傳完成時轉(zhuǎn)碼也基本完成，可以立即分發(fā)。此外，一鍵實現(xiàn)添加濾鏡，人臉識別，也是AI提升用戶體驗的用武之地。

帶寬成本高、時延時間長是視頻行業(yè)面臨的首要技術(shù)問題，而搜狐視頻多地互聯(lián)，多點同步，多種轉(zhuǎn)碼，就要求具備穩(wěn)定性高，性能高效，技術(shù)協(xié)同的計算平臺。尤其值得一提的是，目前搜狐線上視頻全部采用CPU進行轉(zhuǎn)碼，發(fā)揮了英特爾CPU技術(shù)和生態(tài)的巨大優(yōu)勢，因為英特爾CPU的指令級優(yōu)化是GPU上完全不具備的。據(jù)悉，應(yīng)用CPU轉(zhuǎn)碼，片源數(shù)量龐大的搜狐視頻片庫在三個月內(nèi)就完成了所有片源的視頻轉(zhuǎn)碼，將老片改頭換面。為此，搜狐視頻在視頻轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)中最新應(yīng)用了英特爾第二代至強可擴展處理器和英特爾傲騰固態(tài)硬盤。

此外，搜狐視頻和英特爾展開了多項聯(lián)合創(chuàng)新，除了硬件在軟件和人工智能等方面也一同合作，比如搜狐視頻與英特爾在軟件定義存儲的性能優(yōu)化、語音識別應(yīng)用和推薦系統(tǒng)的加速與優(yōu)化、DPDK網(wǎng)絡(luò)負載均衡加速等方面也有很多探索，這對加速搜狐視頻在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)揮了重要的作用。

大數(shù)據(jù)和AI融入工作負載已經(jīng)是大勢所趨，它們在最火爆的短視頻領(lǐng)域應(yīng)用更是如火如荼。快手的 崛起首先讓業(yè)界看到了視頻行業(yè)還可以迅速切分出短視頻這個潛力巨大的細分領(lǐng)域。

誕生于2013年7月，彼時4G網(wǎng)絡(luò)和智能手機開始普及，快手也算自帶科技基因。在后續(xù)的發(fā)展中，快手逐步證明自己“應(yīng)科技而生”——使用包括大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)用機器代替人力完成內(nèi)容審核，并在內(nèi)容生產(chǎn)、理解、分發(fā)、消費、互動等業(yè)務(wù)閉環(huán)的各個環(huán)節(jié)優(yōu)化用戶體驗。

如果你是短視頻app深度用戶，“娃娃臉”模板你肯定玩過。別小看這么一個看似簡單快捷的功能，它實際上是在移動端實時實現(xiàn)的GAN技術(shù)，類似于iPhone手機上的emoji功能。最大的不同是只有在iPhone X以上的機型才能實現(xiàn)的emoji功能，到了快手這里，哪怕用戶使用的是一千元以下的機型依舊可以變換自如。

現(xiàn)在，快手數(shù)據(jù)總量超過EB級，每天的請求數(shù)超過2億，已經(jīng)儼然成為一家AI+大數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司。它對數(shù)據(jù)中心在存儲、網(wǎng)絡(luò)、計算三個方面的需求很明確：日均新增超過1500萬個短視頻，帶來內(nèi)容數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)以及隨之而來的要對數(shù)據(jù)進行特征提取對存儲的挑戰(zhàn)；在訓(xùn)練和推理中因為特征參數(shù)越來越多，深度學(xué)習(xí)模型越來越深，模型越來越大，對傳輸網(wǎng)絡(luò)帶來挑戰(zhàn)；千億級的展示給計算和內(nèi)存帶來挑戰(zhàn)。

這也使得快手成為第一批采用CPU+FPGA異構(gòu)計算的企業(yè)。與GPU相比，F(xiàn)PGA因低功耗、低延遲、高性能、可編程等特點，已成為線上AI推理平臺的重要選項；而GPU并不擅長推理應(yīng)用場景，而被廣泛應(yīng)用在AI訓(xùn)練平臺。此外，F(xiàn)PGA相對GPU還有一個獨特的優(yōu)勢——具備網(wǎng)卡口，這也源于它最早應(yīng)用在通信領(lǐng)域。而針對FPGA相對劣勢——軟件開發(fā)難，英特爾推出了OpenCL的開發(fā)語言，從而降低了開發(fā)難度和開發(fā)周期。

為此，快手基于英特爾FPGA提供的PAC A10、E3S10和PAC S10板卡，已經(jīng)構(gòu)建出了三大類型的異構(gòu)計算平臺，并將在數(shù)據(jù)中心部署FPGA的創(chuàng)新應(yīng)用歸結(jié)為既要“上天”，又要“入地”。

“上天”指的是FPGA是部署在云上的，首要問題是需要在數(shù)據(jù)中心找到合適的業(yè)務(wù)場景，能夠提供有價值的解決方案，它需有一定的通用性和規(guī)模化。具體體現(xiàn)為提高業(yè)務(wù)的服務(wù)容量，這需要充分利用FPGA的優(yōu)勢之一：確定性的低延時，來降低線上服務(wù)的延時。另外也需要采用一些高層次的開發(fā)語言（如OpenCL，甚至OpenVINO這種推理應(yīng)用框架）來加速硬件交付，以匹配軟件開發(fā)的速度。

“入地”則針對的是部署，成本、可靠性、穩(wěn)定性、能耗比上的競爭力一個也不能少。另外，快手還利用容器實現(xiàn)規(guī)模化和彈性部署。具體實現(xiàn)來說，讓FPGA分擔(dān)計算為主的工作負載實現(xiàn)DRN（Deep Ranking Network）加速，消除排序網(wǎng)絡(luò)在業(yè)務(wù)高峰期的抖動；通過分塊完成矩陣乘法來實現(xiàn)算法到FGPA陣列結(jié)構(gòu)的映射；采用Systolic Array結(jié)構(gòu)，通過片上大容量分布式SRAM，滿足計算單元高算力、高帶寬的需求，并降低了功耗。用三個簡潔的接口將用軟件封裝好的硬件交付給業(yè)務(wù)使用，滿足動態(tài)更新的要求，提供充足的算力。

此外，在數(shù)據(jù)處理方面，為了優(yōu)化視頻檢索的時間，提升高并發(fā)下的檢索效率，快手拋棄了受限于內(nèi)存價格和單臺服務(wù)器上內(nèi)存容量的KV數(shù)據(jù)庫，轉(zhuǎn)投英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級持久內(nèi)存構(gòu)建了異構(gòu)存儲，在Redis和推薦系統(tǒng)中都所有應(yīng)用。通過實踐，快手發(fā)現(xiàn)在滿足業(yè)務(wù)性能需求的前提下，用傲騰持久內(nèi)存代替DRAM內(nèi)存，使得快手該存儲系統(tǒng)整體TCO大幅降低，AI算法效率大幅提升。

從搜狐視頻和快手的最新實踐中可以發(fā)現(xiàn)，它們在創(chuàng)新應(yīng)用場景下都大量采用了CPU和FPGA技術(shù)，雖然GPU因為AI的興起成為第一批異構(gòu)計算的受益者，但是FPGA真正崛起，而CPU也隨著新一代技術(shù)的更新向多元化應(yīng)用進一步拓展。
? ? ? （責(zé)任編輯：fqj）