《AI大模型助力云市场变革：火山引擎推动多云多模型时代》

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文章主题：AI大模型, 火山引擎, 云市场, DPU

21世纪经济报道记者诸未静上海报道

AI大模型技术应用爆发，云市场也在加速变革。

在4月18日的“原动力大会”上，火山引擎公司发布了一系列自研云产品，其中包括DPU（中央处理器分散处理单元）等先进技术。此外，该公司还推出了全新的机器学习平台，具备强大的万卡级大模型训练能力和微秒级延迟网络特性。这使得大模型训练变得更加稳定和高效，进一步提升了我国在人工智能领域的技术实力。

在我国，有数十家企业致力于开发大型人工智能模型，并且大部分已经选择了火山引擎云作为他们的合作伙伴。火山引擎的总裁谭待表示，大型人工智能模型并不会只有一家獨大的地位。与其它云服务提供商僅力推自家大模型不同，火山引擎選擇的是接入多家大模型，以實現更廣泛的合作，为企业及消費者提供更多元化的AI應用。

在会议上，火山引擎宣布与字节跳动在国内业务上达成合作。通过整合内外部的统一云原生基础架构，火山引擎可以为抖音等业务提供闲置计算资源的快速调度。此外，针对离线业务资源，可实现分钟级调度，确保10万核CPU的稳定运行。在线业务资源则可实现潮汐式复用，从而提高资源利用率。值得一提的是，弹性计算抢占式实例的价格最高可享受80%以上的优惠。

在会议结束后，谭待强调了成本问题在云计算领域的关键地位。他强调，要想可持续地解决成本问题，必须借助于先进的技术手段，而非仅仅依赖短期的商业策略，因为 latter方法并不可持续。

让大模型训练快速跑起来

自2022年底发布以来，ChatGPT成为人类历史上最快获得上亿用户的消费级互联网应用。

许多我国科技公司在大型模型建设领域投入巨大，拥有出色的技术团队和深厚的行业背景以及创新思维，然而却普遍存在着缺乏大规模场景实践的系统工程能力的遗憾。为此，火山引擎应运而生，致力于为大模型客户提供稳定且高效、具有高性能和优质服务的AI基础设施，从而帮助他们在实际应用中发挥出最大的价值。

据报道，火山引擎机器学习平台在抖音等大量用户业务的长时间打磨中，已经具备了支持单任务万卡级别的超大规模分布式并行训练场景的能力。该平台中的GPU弹性计算实例能够根据实际需求灵活调度资源，随时调用，随时释放，从而帮助客户最高节约70%的算力成本。

杨震原，字节跳动副总裁，坚信业务创新离不开试错。但他同时强调，试错并非盲目，而应大胆且敏捷，同时也要严格控制成本。他提出了一种名为“潮汐”和“混部”的方法，借助这些策略，火山引擎实现了资源的高利用率以及极低的成本。举例来说，抖音推荐系统的工程师仅用15个月的样本训练出一个模型，仅需5小时便能完成训练，成本仅为5000元。再比如，抖音上火爆的“AI绘画”特效，从启动到上线仅用了不到一周的时间，这个模型是由一名算法工程师完成的训练。

MiniMax公司在国内AI领域独树一帜，成为少数成功研发大模型产品的技术创新者，具备文本、视觉、声音三大通用大模型引擎能力。据该公司联合创始人杨斌透露，MiniMax与火山引擎强强联手，共同打造超大规模实验平台，实现了千卡级常态化的训练规模；同时，其超大规模推理平台具备万卡级算力，能够轻松应对每日超过亿次的高调用需求。在火山引擎的强大支持下，MiniMax的大模型业务得以迅速发展并取得重要突破。

向“多云多模型”架构演进

有评论称，大模型将成为云厂商弯道超车的机会。谭待对此表示，大模型还在发展初期，面临数据安全、内容安全、隐私保护、版权保护等许多问题需要努力解决。但可以预见，大模型将带动云上AI算力急剧增长，AI算力的工作负载与通用算力的差距会越来越小，这会为各家云厂商带来新的机会，同时也会对数据中心、软硬件栈、PaaS平台带来新的挑战。

以数据中心的算力结构为例，谭待表示：“大模型需要大算力，虚拟化会带来资源损耗，规模越大就损耗越多。未来3年内，大规模的算力中心，都将形成‘CPU+GPU+DPU’的混合算力结构，CPU负责通用计算，GPU负责AI计算，DPU负责资源卸载、加速和隔离，提升资源效率。”

此次原动力大会上，火山引擎发布了新一代自研DPU，实现计算、存储、网络的全组件卸载，释放更多资源给业务负载。火山引擎尽管是“最年轻”的云厂商，其自研DPU已达到业界领先水平，网络性能高达5000万pps转发能力、延迟低至20us。基于自研DPU的各类计算实例性能也有显著提升，例如适用于大模型分布式并行训练场景的GPU实例，相较上一代实例集群性能最高提升3倍以上。

他还表示，在大模型及下游应用发展推动下，无论传统企业还是初创企业，对AI算力都有迫切需求，企业使用多家云服务将成为常态。同时，各行业有自己高质量的私有语料，大模型不会一家独大，而是会在千行百业生长，形成多模型共生甚至协作的生态。

“未来将是‘多云多模型’的时代。”他说。

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