快手，这个新兴的视频分享平台，所采用的人工智能技术，被誉为“黑科技”，它在各个操作环节中无处不在，这无疑激起了人们浓厚的兴趣。现在，就让我们跟随智东西的探访，一起去揭开它的神秘面纱。
AI渗透全环节
快手平台充分发挥了人工智能和大数据的强大推动力，在内容制作、解析以及分发、应用、交流等各个流程中，AI的影子无处不在。尤其在提升消费互动体验方面，视频的增强、转换、播放和展示等环节，还有直播和游戏服务，都广泛采用了各种智能技术。比如，通过超分辨率算法将720P视频升级到1080P。新一代推荐系统采用了“基础展示与逐步提升相结合”的方式，既有助于用户作品吸引更多目光，又能够推动优质内容的不断积累。
数据中心挑战大
快手AI应用的数据中心，作为服务大众的社区平台，正遭遇着严峻的挑战。每天新增的作品数量超过1500万件，这对内容的存储和用户行为数据的特征提取构成了巨大压力。而且，网络和计算方面的难题也接连出现，导致数据中心在存储、网络和计算这三个方面承受着极大的压力。
FPGA的适配性
FPGA非常适合快手应用。这种器件具备编程能力，操作起来既灵活又低延迟，与快手快速发展的AI模型和算子非常契合。在需要线上实时推理的场景中，FPGA比GPU更为适用。此外，在数据中心，它还拥有网口功能，能够完成GPU难以承担的一些任务。此外，A10拥有外接的DDR和PCIe接口，这些接口使得它能够作为加速卡被安装到服务器中，进而用于构建一个异构计算系统。
开发工具革新
英特尔为解决传统FPGA开发周期过长的问题，引入了OpenCL开发语言。虽然现阶段硬件开发还不能像编写软件那样简便，但熟悉硬件知识的设计师在使用OpenCL后，开发过程中的难度和所需时间均有大幅降低。这一举措无疑极大地便利了FPGA开发者。
快手的开发案例
快手在数据中心部署FPGA技术时，面临了两大挑战。首先，为了增强业务服务效能，降低线上服务的响应时间，这就像软件需要快速更新一样，硬件也需要实现快速迭代。以DRN加速技术为例，商业化部门在应对网络高峰期的波动时，采取了异构解决方案来提高处理速度。
算力提升关键
计算力对人工智能的成长极为关键，许多公司一旦算法趋于完善且数据资源丰富，便会把增强计算能力作为主要的发展策略。快手在这个领域的深入研究和实践，或许能为其他众多企业提供有益的借鉴。
大家对快手所使用的这些人工智能技术，在未来的发展中，有望在哪些行业领域取得更加显著的成就？不妨点赞、转发这篇文章，分享你的看法！
