Hệ thống chống gian lận VACnet của Valve được cung cấp sức mạnh bởi hơn 3000 vi xử lý

Tháng Hai 2017, Valve đã tiết lộ về một phương thức để xác định những hành vi gian lận từ người chơi trong tựa game Counter-Strike: Global Offensive. Một tựa game nhận được rất nhiều phản hồi về hiện tượng gian lận trong các trận đấu và các hành động từ VAC (Valve Anti-Cheat) thường diễn ra khá chậm chạp. Để giải quyết vấn đề này, Valve đã chuyển sang nền tảng AI để phát hiện và hành động nhanh chóng hơn.

VACnet là một tổ hợp máy chủ mới vận hành các công nghệ học thuật để phân tích các trận đấu trong CS:GO và phát hiện gian lận. Tuần trước, tại GDC, John McDonald, một lập trình viên của Vavle đã nói rằng hệ thống này bắt đầu được nghiên cứu vào năm 2016, khi những khiếu nại về gian lận trong CS:GO tăng cao ở mức kỷ lục. Thay vì tiếp tục cuộc chạy đua vũ trang với việc Valve phát hiện và cấm các cheater thì các nhà phát triển đã tạo nên một nền tảng mới hơn, nhóm nghiên cứu đã quyết định sẽ dựa trên nền tảng máy tính học thuật để có thể thích nghi theo thời gian và hy vọng có thể phát hiện các hành vi gian lận nhanh chóng hơn.

Tại thời điểm này, VACnet vẫn tự học hỏi, theo dõi và gửi các trường hợp đã được gắn thẻ gian lận đến Valve. Nhóm điều hành CS:GO sau đó sẽ xem xét các trường hợp này và đưa ra các quyết định kịp thời, đồng thời họ cũng xây dựng, chỉnh sửa các thuật toán để có thể phát hiện chính xác các hành vi gian lận. Kết hợp cùng đội ngũ nhân viên, cũng giúp tránh được tình trạng người dùng hợp phát bị gán tội gian lận bởi những trường hợp phát sinh từ VACnet.

Theo ghi nhận từ PCGamer, các máy chủ của VACnet được trang bị sức mạnh bởi 54 nhân xử lý, 128 GB RAM mỗi blade. Trong mỗi chassis là 16 blade và có tổng cộng 4 chassis. Nói chung, VACnet được cung cấp sức mạnh bởi tổng cộng 3.345 bộ xử lý. Hiện tại, Vavle chỉ mới sử dụng khoảng 1.700 CPU để xử lý tất cả những dữ liệu được gởi từ CS:GO mỗi ngày, nhưng họ vẫn quyết định trang bị gấp đôi sức mạnh cho hệ thống để có thể mở rộng trong tương lai.

nguồn: KitGuru!

 

Leave a Reply

%d bloggers like this: