Google начала перенос собственных приложений с процессоров x86 на ARM.
Сейчас уже интегрировано около 30 тыс. приложений. Google активно использует автоматизацию для обработки огромной программной базы, вовлеченной в этот процесс.
По словам инженеров компании Партасарати Ранганатана и Вольфа Добсона, перенос начался с некоторых ключевых систем, в частности, Spanner и Bigtable. Сначала команды полагались на традиционные методы разработки ПО с выделенными под это инженерами и еженедельными координационными совещаниями. Современные компиляторы и инструменты отладки помогли предотвратить многие возможные проблемы.
Однако большая часть времени до сих пор тратилась на корректировку тысяч тестов, тесно связанных с существующей архитектурой Google на базе x86. Инженеры также столкнулись с трудностями при обновлении устаревших систем сборки и выпуска, а также — в управлении развертыванием производства и обеспечением стабильности в критически важных средах.
Для ускорения перехода в Google разработали инструмент на базе ИИ CogniPort. Он анализирует ошибки во время сборки и тестирования, а затем пытается автоматически исправить их, особенно когда не удается скомпилировать специфическую для Arm библиотеку или двоичный файл.
CogniPort продемонстрировал эффективность на уровне около 30%, показав наилучшие результаты при обработке и исправлении тестов, несоответствий в обработке данных и условного кода платформы. Серверы Google Arm на базе Axion обеспечивают на 65% лучшее соотношение цены и производительности и могут быть на 60% энергоэффективнее аналогов на x86.
В конце концов это может привести к сокращению количества процессоров x86 в большой инфраструктуре данных Google и изменить структуру ее внутренних вычислительных массивов. На данный момент такие основные приложения, как YouTube, Gmail и BigQuery, уже работают как на системах x86, так и на системах на базе Arm. Пока Google переносит оставшиеся 70 тыс. пакетов, сохраняются сомнения относительно того, смогут ли инструменты ИИ справиться с таким масштабом, не добавив новых проблем в обслуживании систем.
Источник: Techradar
Спецпроекты₴650 млн податків за 2025: FAVBET Tech в топі найбільших платників серед резидентів Дія.CityСтарт онлайн-магістратури з AI Product Management від Neoversity. Навчатимуть експерти з Amazon, EPAM та Netflix
