Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Google đã công bố một bước tiến lớn trong khả năng điện toán đám mây với việc giới thiệu bộ xử lý Axion, CPU ARM tùy chỉnh đầu tiên của công ty. Các bộ xử lý này được thiết kế để cải thiện hiệu suất và hiệu quả năng lượng cho khách hàng Google Cloud và các dịch vụ của Google . Các CPU mới được báo cáo là mang lại hiệu suất/giá tốt hơn tới 65% và hiệu suất năng lượng tốt hơn tới 60% so với các phiên bản tương tự trên Google Cloud.

Trong các thử nghiệm gần đây, Google đã chạy các dịch vụ sản xuất trên một cụm máy chủ chứa cả máy chủ x86 và Axion ARM, cho phép chạy các tác vụ trên nhiều kiến ​​trúc tập lệnh. Quá trình phát triển này yêu cầu hầu hết các tệp nhị phân phải được biên dịch đồng thời cho cả x86 và Arm, một nỗ lực đáng kể khi xét đến môi trường ứng dụng rộng lớn của Google với hơn 100.000 ứng dụng.

Google đã công bố thông tin chi tiết về quá trình chuyển đổi sang kiến ​​trúc Arm trong một bài báo tiền xuất bản có tiêu đề "Di chuyển Bộ lệnh Quy mô Kho". Bài báo nêu chi tiết phương pháp của công ty nhằm đẩy nhanh quá trình chuyển đổi, kết hợp công việc liên tục, tự động hóa và AI. Các dịch vụ Google như YouTube, Gmail và BigQuery hiện đang chạy trên cả kiến ​​trúc Arm và x86, với hơn 30.000 ứng dụng đã được chuyển sang Arm. Công ty tiếp tục triển khai máy chủ Arm hàng tháng để đáp ứng các cam kết đăng ký phần cứng Arm.

Quá trình chuyển đổi sang nền tảng đa kiến ​​trúc (còn gọi là "đa kiến ​​trúc") của Google liên quan đến việc sử dụng AI trong phân tích mô hình di chuyển và chuyển mã. Ban đầu, việc di chuyển các dịch vụ chính như F1, Spanner và Bigtable được thực hiện dựa trên các phương pháp phần mềm truyền thống. Tuy nhiên, phần lớn thời gian được dành cho việc giải quyết các vấn đề liên quan đến thử nghiệm, xây dựng và phát hành hệ thống, cũng như cấu hình môi trường sản xuất, thay vì các khác biệt về kiến ​​trúc. Với mục tiêu sử dụng hiệu quả máy chủ Arm, Google cần giải quyết vấn đề di chuyển các ứng dụng còn lại trong các kho lưu trữ đơn.

Để quản lý quy mô di chuyển, Google đã sử dụng rộng rãi các công cụ tự động hóa, giảm thiểu sự tham gia của các nhóm ứng dụng. Các công cụ như Rosie để tạo commit, bộ khử trùng và bộ làm mờ để phát hiện sự khác biệt về thời gian chạy, và nền tảng giám sát tình trạng liên tục (CHAMP) cho việc triển khai tác vụ đa kiến ​​trúc đóng vai trò quan trọng. Ngoài ra, một công cụ di chuyển dựa trên AI, CogniPort, đã được giới thiệu để tự động hóa quy trình hơn nữa.

Phân tích của Google về 38.156 cam kết mã hóa cho các monorepos cho thấy hầu hết các cam kết liên quan đến di chuyển đều nhỏ, trong khi các cam kết lớn nhất thường liên quan đến danh sách và cấu hình lớn. Việc tận dụng các kỹ thuật Generative AI như CogniPort cho thấy triển vọng trong việc tự động hóa quy trình di chuyển ISA, với các thử nghiệm ban đầu cho thấy tỷ lệ khắc phục lỗi lên đến 30%. Khi Google tiếp tục di chuyển hàng chục nghìn ứng dụng, họ tự tin vào mục tiêu đạt được tính trung lập về kiến ​​trúc cho các dịch vụ sản xuất, dựa trên các monorepos khổng lồ, các thay đổi về cấu trúc, các công cụ tự động hóa hiện có và tự động hóa dựa trên AI.