Google reescribe Internet para la arquitectura Arm: 100.000 paquetes, sus chips Axion y la IA a cargo de la ingeniería

La empresa Google lanzó uno de los mayores proyectos de su historia — la migración de toda la infraestructura interna a la arquitectura Arm. Según la corporación, hasta la fecha ya se han adaptado alrededor de 30 000 paquetes de software, incluidos los servicios clave YouTube, Gmail y BigQuery. A futuro, Google planea completar la migración de todos los sistemas para que las aplicaciones puedan funcionar por igual tanto en procesadores x86 como en los nuevos chips de fabricación propia llamados Axion.

Los detalles técnicos del proyecto se exponen en el preprint bajo el título Instruction Set Migration at Warehouse Scale y en el blog oficial de la empresa. Los autores de la publicación — el ingeniero investigador Parthasarathy Ranganathan y el especialista en relaciones con desarrolladores Volf Dobson — señalan que al inicio del trabajo el equipo esperaba numerosos problemas: discrepancias en los cálculos de punto flotante, diferencias en el manejo del procesamiento multihilo, así como dificultades con operadores dependientes de la plataforma y con el rendimiento. Sin embargo, como ha demostrado la práctica, los compiladores modernos y las herramientas de prueba ya han corregido la mayoría de esos errores.

En la primera etapa, los ingenieros migraron manualmente los mayores servicios internos — F1, Spanner y Bigtable. La dificultad principal no radicaba en las diferencias arquitectónicas, sino en la rutina: corregir pruebas ligadas al entorno x86, actualizar sistemas de compilación y de lanzamiento obsoletos, resolver fallos durante el despliegue y mantener la estabilidad de los servicios clave. En total se procesaron alrededor de 30 000 aplicaciones — un volumen de código tan grande que Google desplegó todo su arsenal de automatización y desarrolló una herramienta adicional basada en inteligencia artificial llamada CogniPort.

Como explican los autores del proyecto, CogniPort analiza errores de compilación y de prueba. Si en alguna etapa una biblioteca, un binario o una prueba no se compila, el agente intenta automáticamente introducir correcciones. En el modo Blueprint Editing, el sistema genera commits que requieren cambios complejos que no pueden realizarse con simples ediciones de código. Según los ensayos, la eficacia de CogniPort alcanza alrededor del 30 % en ciertas condiciones — principalmente en la corrección de pruebas, operadores condicionales dependientes de la plataforma y errores de representación de datos.

Aunque la proporción de correcciones exitosas aún es reducida, Google continúa ampliando el proceso: está prevista la adaptación de aproximadamente otros 70 000 paquetes. El objetivo final es garantizar la compatibilidad de todas las aplicaciones en ambas arquitecturas, para que el sistema de orquestación Borg, que está en la base de Kubernetes, pueda distribuir las cargas de cálculo entre los servidores con la máxima eficacia.

La transición también tiene implicaciones económicas. Según los cálculos de Google, los servidores con procesadores Axion ofrecen hasta un 65 % mejor precio por unidad de rendimiento en comparación con las plataformas x86 y superan a estas en aproximadamente un 60 % en eficiencia energética. Esto permitirá reducir los costes de infraestructura y disminuir el consumo de energía a la escala de los centros de datos globales de la empresa.