背景快手AI平臺面臨的挑戰
良好用戶反饋的背后，是快手強大的技術支撐能力。從成立伊始，快手就積極組建AI團隊，推出智能推薦、人臉識別、自動美顏、視頻即時特效等功能，深得用戶青睞。隨著業務的高速增長，尤其當其日播放量已達百億次級，日上傳視頻量已達千萬條級時，快手的AI平臺也開始經受嚴峻的性能考驗， 亟需尋求更強勁的計算力和更優化的算法予以應對。構建強大高效的AI平臺井非易事。眾所周知，在深度學習等AI方法中，隨著數據處理量的增加，所需的計算力將呈幾何級數增長。早在2012年Google Brain*進行的一次測試中，為了利用深度神經網絡來識別視頻中的貓，系統共使用了 16,000個通用處理器。如今，快手的短視頻發布總量已達70億條，每天新增視頻達到千萬量級，其所面臨的計算量可想而知。因此，要應對這一挑戰，快手AI平臺需要做的是：配備更強的計算力，對AI算法進行更深入的優化。
英特爾® 至強® 可擴展處理器為快手AI平臺提供更強算力
無論是智能推薦，還是精準營銷，或者是智能鑒黃，短視頻應用背后的AI平臺，都需要對用戶上傳的視頻進行有效的分析和感知。圖像和語音是其中兩個核心維度。在圖像維度，通過圖像檢索技術，平臺可以實現內容特征庫的構建，并建立高效的特征庫索引；在語音維度，通過語音識別技術，平臺可以對人物的情緒、年齡等屬性進行精準分析。因此，圖像檢索和語音識別是目前快手AI平臺的兩大核心功能。K-Means*聚類算法是目前快手AI平臺重要的圖像檢索算法之一。通過對圖像內的信息進行向量轉化，再通過K-Means聚類算法計算聚類中心，從而快速得到索引。利用這一算法，快手AI平臺可以迅速將用戶上傳的視頻進行索引歸類，加入特征庫，并通過推薦系統向用戶推薦匹配度和相關性最高的視頻。可以說， AI平臺圖像檢索的處理速度，將直接影響快手多項用戶功能的使用體驗。實施K-Means聚類算法時， AI平臺需要執行大置的迭代計算。當需要處理的圖像數據集達到一定規模后，快手發現，其AI平臺在多線程計算處理上開始顯現出不足。為此，英特爾團隊一方面幫助快手對其算法進行優化，通過重構數據結構和完全矢量化的方法，使算法的數據處理效率得以提高。另一方面，英特爾為快手AI平臺提供的新一代英特爾® 至強® 可擴展處理器，也極大地提升了K-Means聚類算法的處理效率，擁有多達28個內核的英特爾® 至強® 可擴展處理器，可以輕松應對上文所述的多線程計算能力不足問題。同時，其全新的內核微架構，包括所有內核共用末級高速緩存 (Last Level Cache, LLC) 、 六內存通道以及多達48個PCIP通道等特性，也能有效地對K-Means聚類算法的優化內容予以支持，令其在處理海置圖像數據時獲得更優性能。在英特爾® 至強® 金牌6130處理器上進行的一頂圖像檢索對比測試中，基準測試組與優化測試組分別采用優化前后的K-Means聚類算法對10億張圖片進行圖像檢索處理。測試數據如圖 1 所示，經過優化的K-Means聚類算法，可使快手AI平臺的性能增至原有的2.22倍。
圖1. K-Means聚類算法用于圖片檢索處理的對比測試英特爾® MKL與高性能英特爾® 編譯器全方位優化釋放快手AI平臺潛能
圖2. 優化前后的語音識別對比測試更多部署方案，更大發展空間文章摘自英特爾精英匯
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