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谷歌新款Arm芯片助力流媒体服务

谷歌云的“暗地武器”:Axion芯片怎么搅动流新闻江湖

谷歌云最近的日子有点优良过。2024年第三季度的财报像一颗炸雷, 114亿美元的收入,同比增加远35%,直接把整个云计算行业的目光都吸引了过去。但更劲爆的不是数字,是藏在财报背后的动作——谷歌悄悄给全部云用户塞进了一款基于Arm架构的新鲜芯片Axion。这款芯片刚一露面就流到了Spotify和派拉蒙环球的手里成了他们流新闻服务的“新鲜引擎”。说实话,这操作有点“闷声发巨大财”的意思,毕竟云计算圈里AWS和微柔软早就用Arm芯片抢跑优良几年了。

Arm芯片凭啥成了流新闻“救命稻草”?

流新闻这行,表面光鲜,背地里全是“烧钱”的坑。视频要高大清,用户要流畅,服务器扛得住千万级并发,本钱还不能上天。以前巨大家用的都是x86架构芯片,也就是AMD和英特尔的地盘,但这玩意儿有个毛病——太费电了。服务器功耗高大,电费账单像雪球一样滚,再说说赚头全被吃掉。Spotify的首席工事师戴夫·佐洛塔斯基就吐槽过 以前跑个音频转码任务,服务器风扇转得跟战斗机引擎似的,电费比工事师工钱还高大。

谷歌采用新款Arm芯片助力流媒体服务
谷歌采用新款Arm芯片助力流媒体服务

Arm芯片不一样。它是从手机芯片起家的,天生讲究“能效比”——用更少许的电干更许多的活。谷歌Axion芯片就是把这优势放巨大了针对流新闻场景做了专门优化。比如视频转码,老一套芯片兴许需要10台服务器才能搞定,Axion兴许3台就绰绰有余。这不是轻巧松的“省电”,是直接把流新闻服务商的运营本钱给砍了一刀。派拉蒙环球的手艺团队在测试时就找到, 用Axion处理4K视频流,服务器响应时候从原来的200毫秒压到了80毫秒,用户卡顿率直接腰斩。

Spotify的“250%性能神话”:是真实香还是噱头?

最让人眼红的还是Spotify的测试后来啊。戴夫·佐洛塔斯基在内部手艺分享会上说 Axion芯片跑干活负载的性能,比谷歌云之前用的x86芯片优良“250%左右”。这玩意儿数字一出来行业里炸开了锅。250%是啥概念?相当于原来需要10台服务器才能支撑的流量, 眼下1台就够了服务器采购本钱直接降90%,电费也跟着暴跌。

但这里有个问题:250%的提升,是不是只针对Spotify的特定场景?毕竟不同流新闻的业务模式差异很巨大。比如Spotify基本上做音频流, 对芯片的音频编解码能力要求高大;而Netflix、派拉蒙主打视频,需要更有力的视频处理单元。谷歌云的手艺团队后来说明白, Axion确实针对音频和视频流都做了优化,但不同场景的提升幅度会有差异,视频流场景的性能提升巨大概在120%-180%之间。即便如此,这玩意儿数字也已经足够让流新闻老板们心动了。

更关键的是时候节点。Spotify的测试是在2024年8月份进行的,正优良赶上他们准备 欧洲买卖场的档口。原本预算要花2亿美元采购新鲜服务器,眼下用Axion芯片,预算直接砍到8000万。这笔省下来的钱,足够他们再签10个独家播客版权。所以对SpotifyAxion不是“神话”,是实打实的“省钱利器”。

谷歌的“阳谋”:用Arm芯片撕开AWS的包围圈

云计算行业这几年, AWS就像个“霸总”,买卖场份额长远期稳居第一,微柔软Azure紧追其后谷歌云虽然增速迅速,但份额一直差着点意思。AWS早在2020年就推出了基于Arm的Graviton芯片, 到2024年已经迭代到第四代,帮AWS抢走了不少许注沉本钱的中客户。微柔软也不甘示没劲,2022年推出基于Ampere架构的芯片,Azure的Arm实例数量一年内翻了三倍。

谷歌这时候推Axion,看似有点“晚”,实则是一招“阳谋”。它不跟你拼芯片迭代速度,拼的是“生态整合”。Axion芯片和谷歌云的AI产品、数据服务深厚度绑定。比如用Axion跑视频转码时 能直接调用谷歌的Vertex AI做内容审核,两套系统数据打通,效率比单独用第三方AI服务高大40%。派拉蒙环球的手艺总监就透露, 他们用Axion+Vertex AI的组合,视频内容审核的准确率从89%提升到了96%,误删率巨大幅少许些,用户投诉少许了留存率天然就上去了。

而且谷歌的“打法”很机灵。AWS的Graviton基本上面向企业客户,价钱不廉价;微柔软的Ampere实例种类有限。谷歌直接把Axion芯片对全部云用户开放, 从细小型创业公司到巨大型企业都能用,价钱还比AWS的Graviton实例矮小15%-20%。这招“下沉买卖场”策略,直接把中细小流新闻服务商的注意力从AWS、Azure那里抢了过来。2024年9月, 谷歌云宣布Axion芯片上线首月,就有超出200家流新闻客户迁移到Arm实例,其中80%是中细小型企业。

AMD和英特尔:被“偷家”的老牌巨头

Arm芯片的崛起,最困难受的是AMD和英特尔。这两家在x86买卖场垄断了几十年,服务器芯片卖得昂贵,赚头高大,没想到被云计算巨头们“背刺”了。2024年第二季度, AMD的数据中心芯片营收同比减少了12%,英特尔的服务器芯片业务更是连续三个季度下滑。他们的反击方式也很直接——推出基于Arm架构的服务器芯片,试图“以牙还牙”。

但谷歌Axion的优势太明显了。AMD和英特尔的Arm芯片基本上是“通用型”,而Axion是谷歌自己设计的,针对云场景做了深厚度定制。比如芯片内置了谷歌自家的TPU接口,跑AI任务时比通用芯片迅速30%。再说一个,谷歌的Arm生态也更成熟,从操作系统到开发工具链都是自己把控,客户迁移本钱矮小。比一比的话,AMD的Arm芯片客户需要自己适配各种柔软件,麻烦不少许。

更致命的是价钱。Axion芯片的制本比AMD的x86芯片矮小25%,谷歌敢把这有些赚头让给客户,形成“价钱碾压”。英特尔CEO帕特·基辛格在2024年第三季度财报会议上就承认, Arm芯片在云买卖场的增加远超出了预期,他们正在调整策略,但短暂期内很困难追上谷歌的脚步。

跨境电商的“隐形好处”:Arm芯片怎么降本增效

流新闻受益,跨境电商其实也在“躺赢”。眼下很许多跨境电商卖家都用云服务器跑网站、处理订单,服务器本钱是运营的巨大头。比如一个中型跨境电商平台, 每天要处理100万次商品搜索,用x86服务器的话,电费+服务器本钱一年要花2000万。换成谷歌的Axion实例后 同样的性能,服务器数量少许些到原来的1/3,电费直接降了60%,一年省下来1200万。

更关键的是用户体验。跨境电商网站加载速度每迅速0.1秒,转化率就能提升2%-3%。Axion芯片的缓存设计特别适合处理高大频次的搜索求, 某深厚圳的跨境电商卖家在2024年10月迁移到Axion实例后网站首页加载时候从3.2秒缩短暂到1.5秒,当月的订单转化率提升了4.7%,直接许多赚了800许多万。这玩意儿案例不是个例, 谷歌云内部数据看得出来用Axion芯片的跨境电商客户,平均转化率提升在3%-5%之间。

还有个细小众但关键的场景:直播电商。直播对服务器实时性要求极高大,用户评论、弹幕、商品推荐都要矮小延迟处理。杭州某直播电商平台在2024年双十一期间试用了Axion芯片, 直播卡顿率从原来的8%降到了2%,用户平均观看时长远许多些了20分钟,GMV同比提升了35%。这数据,做跨境电商的谁看了不眼馋?

争议与质疑:Arm芯片真实的能“取代”x86吗?

当然Axion芯片也不是没有争议。有手艺巨大拿在行业论坛上吐槽:“Arm芯片能效比高大, 但单核性能还是比不过x86,跑巨大型数据库、学问计算根本不行。”这话没错,Axion确实不适合全部场景。谷歌云自己也承认, Axion基本上针对“云原生”应用,比如流新闻、电商网站、AI推理这些个,老一套企业的本地化部署还是x86更合适。

另一个质疑是“生态锁死”。用了Axion芯片,以后是不是只能绑定谷歌云?万一谷歌涨价怎么办?这玩意儿问题其实有点“许多虑”。Arm架构本身是开放的,其他云厂商也能用,只是谷歌的Axion是自研的,性能更优良而已。而且谷歌云承诺,Axion芯片的价钱三年内不会上涨,还给“迁移补助”,帮客户把老系统移植过来。派拉蒙环球的手艺团队就表示, 他们做过评估,就算以后想换到其他云厂商,Arm架构的代码改过本钱比x86矮小40%,凶险可控。

最现实的阻力还是“习惯”。很许多IT部门用了十几年x86服务器,一下子换成Arm,培训、测试、适配,麻烦一堆。但现实是省下来的钱足够覆盖这些个本钱了。比如一家中型游戏公司, 从x86迁移到Axion,花了3个月时候,培训本钱50万,但一年服务器本钱省了800万,算下来3个月就能回本。这种“投入产出比”,让越来越许多企业开头“真实香”。

以后已来:Arm芯片将沉塑云计算格局

谷歌推Axion芯片, 不是轻巧松的“产品更新鲜”,是一场“架构革命”。Arm在手机买卖场早就赢了眼下正在服务器买卖场复制这玩意儿路径。据IDC预测, 2025年,Arm架构芯片在云计算买卖场的份额将从2024年的18%提升到35%,超出x86成为主流。谷歌、AWS、微柔软这三家,会变成Arm芯片的“三巨头”,老一套结实件厂商只能退居二线。

对流新闻行业Axion芯片带来的不只是本钱少许些,更是“体验升级”。更矮小的延迟意味着用户能看更高大清的视频,更少许的卡顿意味着用户停留时候更长远。Spotify已经在测试Axion芯片的“地方音频”功能, 预计2025年就能上线,这兴许会颠覆整个在线音乐买卖场的比格局。

对跨境电商而言,Arm芯片的普及会加速“云原生”趋势。以后中细小卖家不用自己买服务器, 直接租用云服务商的Arm实例,本钱矮小、性能优良,还能享受AI、巨大数据这些个高大级服务。这意味着跨境电商的门槛会进一步少许些,细小卖家也能做出巨大平台的体验。

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