Partha Ranganathan llegó a la conclusión de que la ley de Moore no era válida hace siete años. Dado que participaba en la elaboración del presupuesto anual de infraestructuras de Google, el Vicepresidente de Ingeniería de Google ya no podía contar con que el rendimiento de los chips se duplicara cada 18 meses sin experimentar subidas de precio significativas. Esto suponía un problema. Cuando se actualizaba a un procesador más nuevo y potente cada cuatro años, Ranganathan se dio cuenta de que tenían que hacer algunos ajustes.
Ranganathan y otros ingenieros de Google descubrieron que la transcodificación en YouTube requería una cantidad significativa de potencia de procesamiento en los centros de datos de Google.
Las unidades centrales de procesamiento estándar que utilizaba Google no eran muy buenas para la transcodificación. La infraestructura de YouTube utiliza un proceso llamado transcodificación para reducir el tamaño de los vídeos manteniendo su calidad.
Deseaban un ASIC, que es un chip diseñado específicamente para realizar una función de la manera más eficaz. Los mineros de Bitcoin utilizan un hardware especializado conocido como ASIC.
Según Scott Silver, vicepresidente de ingeniería de YouTube, “aspiramos a transcodificar todos los vídeos de YouTube a todos los formatos posibles para ofrecer a los usuarios la mejor experiencia”.
En 2018, Google comenzó a desplegar las VCU de Argos, pero la compañía no anunció el proyecto hasta 2021. Según Google, el rendimiento del hardware de servidor ordinario que ejecuta el software de transcodificación se multiplicó entre 20 y 33 veces gracias a las Argos VCU.
Google ha activado miles de chips Argos de segunda generación en servidores de todo el mundo, y la empresa está trabajando actualmente en al menos dos productos de seguimiento.
El deseo de ahorrar gastos no suele estar detrás de la producción de un chip a medida. El uso de chips personalizados en la industria tecnológica suele servir para obtener una ventaja estratégica. En la actualidad, sólo hay unos pocos fabricantes de chips a medida de una determinada categoría que desarrollan procesadores de uso general que no son especialmente eficaces en trabajos especializados.
Jonathan Goldberg, director de D2D Advisory, afirmó que está en juego la oportunidad de influir en las hojas de ruta de desarrollo de las empresas de semiconductores. Según Goldberg, “crean su propia hoja de ruta, la controlan y obtienen una ventaja estratégica”.
Argos no es el único chip personalizado que ha desarrollado Google. En 2016, la compañía presentó la Unidad de Procesamiento de Tensores, o TPU, que se utiliza para impulsar aplicaciones de inteligencia artificial. El hecho de que Google haya lanzado cuatro generaciones de semiconductores TPU le da una ventaja en inteligencia artificial. Los teléfonos inteligentes Pixel 6 de Google emplean un sistema en chip (SoC) construido a medida llamado Tensor, que combina hardware y software.