快手StreamLake：已构建大算力基础设施体系，应对视频和大模型挑战

8月25日消息，昨日，快手异构计算负责人刘凌志对外透露了快手SL200芯片的最新进展，“在AI大模型进入AGI时代的过程中，快手紧跟大模型应用浪潮，在搜广推场景、内容创作、提高研发效能等方面持续深耕大模型领域，并于近期发布了“快意”大语言模型，在 CMMLU 中文向排名中，KwaiYii-13B 同时位列 five-shot 和 zero-shot 第一。”

刘凌志指出，大模型在音视频上的应用更加复杂。根据音视频第一性的原理，音视频主要是要解决清晰度、成本和流畅度三个问题，需要在这三者之间做到平衡。在此过程中，处在核心地位的就是视频的压缩和增强。

快手的大模型和视频编解码如何结合？刘凌志表示，在传统生产和消费的过程中，生产端视频首先经过编码器产生码流并传送到消费端，消费端通过解码器把视频解码出视频展示出来。利用大模型来做视频压缩和增强，视频通过理解网络生成出高维特征，并传输Text和Prompt，这是一个非常小的信息量，用户通过生成网络大模型再把视频恢复出来，这样可以极大地减少传输成本，得到更好的效果。

在刘凌志看来，快手在大模型和视频领域面对的挑战归根到底是大算力的挑战，包括视频算力挑战和大模型算力挑战两个方面。

刘凌志表示，快手构建了大规模的基础设施，来支撑主站、电商、商业化、本地生活和海外在内的产品矩阵。快手核心技术包括音视频、AI和数据中心三大类，每一类技术都需要十分庞大的基础设施，比如千万级别的CPU核、10万级别的GPU和算力、10EB级别的数据存储，带宽需求也到了100TB规模。

为此，快手搭建了大模型架构体系。通过AI算力中心、平台、数据等高性能、高并发、高算力的大基建，可以支撑快手多模态大模型，而多模态大模型通过生成或理解，可以支持快手的搜广推、AIGC、增长或研发效能等大应用。

更进一步来看，快手AI大基建的数据已有日均数千万的短视频和数千万小时的直播，一方面是传输给用户，另一方面也是作为输入持续不断的输送到大模型之中，不断打磨大模型，达到更佳的效果。刘凌志强调，“更重要的是，我们在算力中心里面进行了比较深入的开发，这个深入开发最终体现在自研芯片SL200上。”

刘凌志指出，SL200也已实现了智能视频的处理，这在未来视频领域尤其重要，在同样主观质量下，可以继续降低20%以上的带宽。

据悉，快手SL200已达到行业领先的压缩效率，客观质量相比X265 medium可以节省30%码率，单卡可以支持8K120帧/秒的处理或者8路4K60帧/秒的处理，内置智能画质处理引擎，支持内容自适应编码。

刘凌志认为，从芯片设计来看，进入到智能视频时代，需要的是一个具有多种功能的SOC芯片。这就要求芯片不仅要有高质量高密度的编解码器，还需要有能够支持实时视频处理的AI引擎。另外，为了支持未来视频算法的迭代，需要有较强的可编程的能力，所以SL200集成了多核GPGPU和高性能多核CPU，RISC-V处理器，以及数据中心里面的功耗检测、温度检测等功能，为了保护用户的隐私也需要内嵌硬件安全模块。

刘凌志透露，基于SL200芯片，快手自研了板卡、服务器，也与浪潮等合作开发了云服务器，同时搭建了算力中心，开发了全套自主软硬件的生态系统，已经在快手部署了数万片，并在各大公有云厂商进行测试。（一橙）