英特尔技术助力快手AI平台显著提升内容感知和理解能力

发表日期：2018-11-29 文章编辑：阅读次数：

背景

对于快手人而言，他们更愿意称自己的公司为AI公司而非短视频聚合平台。对快手来讲，是要构建一整套以AI技术为核心的基础设施，能够用科技的力量提升每一个人独特的幸福感觉，能够让每一个人更多更好地感受这个世界，也能够更好地被这个世界所感受到。快手基于用户行为的AI特征分析会随着用户的深入使用变得越来越细致、越来越具体，而用户则惊喜地发现，他们总是能够刷到喜欢的短视频，上传的短视频也能得到更多的点赞。这背后，是快手AI平台对数十亿视频内容的深刻理解。

内容理解，是快手在AI领域的核心技术之一，通过快速解析用户上传的短视频内容，对内容的各个维度进行精确置化，从而衍伸出匹配、推荐、搜索、广告投放、安全监控等一系列功能。事实上， AI平台已成为快手实现各类酷炫功能时不可或缺的基础平台。

针对快手的需求，引领AI领域计算平台创新的英特尔为其提供了从产品到技术的全方位支撑。一方面，英特尔向快手提供了包括英特尔® 至强® 可扩展处理器在内的各类先进硬件产品，为快手AI平台打造算力更为强劲的基础设施。另一方面，为其导入英特尔® 数学核心函数库 (Intel® Math Kernel Library，英特尔® MKL) 以及来自英特尔的高性能编译器，来帮助快手进一步优化其AI算法。双方的通力协作取得了良好效果，一系列测试与实际部署数据都表明，英特尔产品与技术的引入，无论是在图像检索、还是在语音识别能力上，都帮助快手AI平台获得了数倍的性能提升，这为快手业务的进一步拓展与用户体验的改善，提供了良好的技术助力。

快手AI平台面临的挑战

良好用户反馈的背后，是快手强大的技术支撑能力。从成立伊始，快手就积极组建AI团队，推出智能推荐、人脸识别、自动美颜、视频即时特效等功能，深得用户青睐。随着业务的高速增长，尤其当其日播放量已达百亿次级，日上传视频量已达千万条级时，快手的AI平台也开始经受严峻的性能考验，亟需寻求更强劲的计算力和更优化的算法予以应对。

构建强大高效的AI平台井非易事。众所周知，在深度学习等AI方法中，随着数据处理量的增加，所需的计算力将呈几何级数增长。早在2012年Google Brain*进行的一次测试中，为了利用深度神经网络来识别视频中的猫，系统共使用了 16,000个通用处理器。如今，快手的短视频发布总量已达70亿条，每天新增视频达到千万量级，其所面临的计算量可想而知。因此，要应对这一挑战，快手AI平台需要做的是：配备更强的计算力，对AI算法进行更深入的优化。

英特尔® 至强® 可扩展处理器为快手AI平台提供更强算力

无论是智能推荐，还是精准营销，或者是智能鉴黄，短视频应用背后的AI平台，都需要对用户上传的视频进行有效的分析和感知。图像和语音是其中两个核心维度。在图像维度，通过图像检索技术，平台可以实现内容特征库的构建，并建立高效的特征库索引；在语音维度，通过语音识别技术，平台可以对人物的情绪、年龄等属性进行精准分析。因此，图像检索和语音识别是目前快手AI平台的两大核心功能。

K-Means*聚类算法是目前快手AI平台重要的图像检索算法之一。通过对图像内的信息进行向量转化，再通过K-Means聚类算法计算聚类中心，从而快速得到索引。利用这一算法，快手AI平台可以迅速将用户上传的视频进行索引归类，加入特征库，并通过推荐系统向用户推荐匹配度和相关性最高的视频。可以说， AI平台图像检索的处理速度，将直接影响快手多项用户功能的使用体验。

实施K-Means聚类算法时， AI平台需要执行大置的迭代计算。当需要处理的图像数据集达到一定规模后，快手发现，其AI平台在多线程计算处理上开始显现出不足。为此，英特尔团队一方面帮助快手对其算法进行优化，通过重构数据结构和完全矢量化的方法，使算法的数据处理效率得以提高。另一方面，英特尔为快手AI平台提供的新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器，也极大地提升了K-Means聚类算法的处理效率，拥有多达28个内核的英特尔® 至强® 可扩展处理器，可以轻松应对上文所述的多线程计算能力不足问题。同时，其全新的内核微架构，包括所有内核共用末级高速缓存 (Last Level Cache, LLC) 、六内存通道以及多达48个PCIP通道等特性，也能有效地对K-Means聚类算法的优化内容予以支持，令其在处理海置图像数据时获得更优性能。

在英特尔® 至强® 金牌6130处理器上进行的一顶图像检索对比测试中，基准测试组与优化测试组分别采用优化前后的K-Means聚类算法对10亿张图片进行图像检索处理。测试数据如图 1 所示，经过优化的K-Means聚类算法，可使快手AI平台的性能增至原有的2.22倍。

图1. K-Means聚类算法用于图片检索处理的对比测试

英特尔® MKL与高性能英特尔® 编译器全方位优化释放快手AI平台潜能

针对海量视频内容进行语音识别也是快手AI平台的重要职责之一。目前，快手采用业界流行的Kaldi*语音识别工具箱来进行这一工作。而在Kaldi处理语音的各个环节中，有多处需要用到大量的矩阵计算。传统上， Kaldi会调用其内置的BLAS*/LAPACK*模块来执行这些计算，但实践证明，这些模块还有大量值得优化的空间。

为帮助快手AI平台进一步提升在语音识别上的工作效能，除引入新一代的英特尔® 至强® 可扩展处理器外，英特尔还为快手提供了英特尔® MKL与高性能编译器两顶“尖端武器”，前者包含了一系列经过深度优化、线程化和矢量化的数学函数，能够最大化地发挥基于英特尔® 架构的处理器的性能潜力，同时其也能与Kaldi中的其它模块相互兼容。来自英特尔的高性能编译器自带的大量高性能可用设置，也可与新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器相互配合，为矩阵计算带来更高的计算效率，从而大大提高语音识别在解码等流程上的性能。

为验证优化后的效果，快手基于最新的英特尔® 至强® 金牌6148处理器对语音识别优化前后的性能进行了对比测试。基准测试组采用了操作系统内置的GCC编译器和Kaldi内置的BLAS/LAPACK模块，而优化测试组采用了英特尔® MKL与高性能英特尔® 编译器的组合，并根据快手在不同场景下语音识别需求，结合不同算法和数据集设计了 6种工作负载。测试数据如图 2 所示，经过优化的语音识别，处理性能可提升至优化前的1.92倍到2.46倍不等。

图2. 优化前后的语音识别对比测试

更多部署方案，更大发展空间

快手的愿景，是以科技的力量提升每一个人独特的幸福感。帮助用户记录自己的生活。让每个人都有机会被世界看到，这些都离不开背后AI系统的支撑。通过对海量视频、图片和语音进行高速进理，快手实现了通过一个小小的应用，来拉近人与人之间的距离，提升用户的幸福感。

快手与英特尔的工程师们正携起手来，以先进的产品与技术为这一愿景添砖加瓦。现在，快手已幵始引入英特尔® 至强® 金牌6130处理器作为其AI平台的核心计算引擎，并逐渐引入性能更为强劲的英特尔® 至强® 金牌6148处理器。英特尔产品与技术的加入，尤其是新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器的采用，帮助快手更好地实现了提升用户幸福感这一目标。

未来，双方还计划在AI基础设施构建，软件、算法优化等多个维度幵展更深层次的合作，以技术之“芯”，帮助人们记录和分享在这个美好世界中的点点滴滴。

文章摘自英特尔精英汇

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