快手如何通过算法和算力支撑用户的增长

自从玩了快手，相信你一定是这样的......

如今，短视频成了人们的新宠，闲暇时大家总是习惯性地拿出手机“刷刷刷”。而在众多短视频应用中，坚持“记录生活，记录你”的快手一直颇受大家青睐。

备受喜爱的背后，是北京快手科技有限公司强大的技术支撑能力。刚刚成立时，快手便组建了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。但当快手日播放量成长到百亿次级，日上传视频量达千万条级时，如何通过它实现每个人独特的幸福感，让每个人都有机会被世界看到？英特尔产品与技术的加入，以更强劲的计算力和更优化的算法，帮助快手AI平台更好地记录了我们的生活。

更强算力：让AI更懂内容

在快手AI平台，无论是智能推荐，还是精准营销，或者是智能鉴黄，都需要对用户上传的视频进行有效的分析和感知。目前快手AI平台的两大核心功能：图像检索和语音识别，都需要不断优化。

在图像检索方面，K-Means聚类算法是目前快手 AI平台重要的算法之一，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。在实施时，AI 平台需要执行大量的迭代计算，但当需要处理的图像数据集达到一定规模后，快手逐渐发现其 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。经测试可为快手AI平台带来高达原有平台2.22倍的性能增益，图像检索带来的系统高负荷问题自然也迎刃而解。

全方位算法：释放AI平台潜能

针对海量视频内容进行语音识别也是快手AI平台的重要日常。目前，快手采用业界流行的Kaldi* 语音识别工具箱来进行工作。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。

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与高性能编译器两项“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。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。

经过6种不同设计的工作负载的测试，发现经过优化的语音识别，处理性能可提升至优先前的1.92倍到2.46倍不等。

快手科技 CEO 宿华曾提到，对快手来讲，是要构建一整套以 AI 技为核心的基础设施，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。

现在，英特尔与快手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。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开展更深层次的合作，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。

https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/84669875

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