AI大模型技术应用爆发，云市场也在加速变革。
🔥【火山引擎原动力大会】🔥4月18日，一场关于云技术与AI革新的盛会——“原动力大会”上，火山引擎重磅发布了一系列自主研发的DPU及更多创新产品。🚀🌟全新机器学习平台闪亮登场！💪它不仅支持超大规模的万卡级大模型训练，还能实现微秒级别的网络延迟，为AI训练带来前所未有的稳定与速度。🔥🏆谭待总裁信心满满地表示，AI领域的巨无霸——大模型，正蕴藏着无比的潜力和创新空间。火山引擎致力于成为这一领域的重要推手，助力客户释放大模型效能，引领各行业加速智能化升级。🤝🚀关注我们，一起见证科技如何驱动未来！🌍#云产品发布 #机器学习平台 #AI智能化升级
🌟🚀国内AI领域繁荣昌盛，众多实力派企业如雨后春笋般涌现，纷纷在火🔥岩引擎云端展开技术较量。谭待专家见解独到，坚信大模型并非孤木，而是共生的智慧森林。与市面上其他云服务商积极推销自家研发的大模型不同，火山引擎秉持开放态度，将携手多家行业巨头，打造一个AI应用百花齐放的生态系统。为企业和用户带来更多创新且实用的解决方案，让智能服务触手可及🌍💪
🌟【技术融合】🔥 火山引擎与字节跳动强强联手，云池共建！🚀 依托一体化的云原生架构，我们致力于高效资源调配。🌈 抖音等热门平台的闲置计算能力，如同蓄势待发的洪流，瞬间为火山引擎的客户输送。🌊 对于离线业务，我们速度惊人，分钟级调度10万核CPU，力量不可小觑！🔥 在线业务方面，我们灵活运用潮汐模式，资源如海水般涨落自如。🌊 弹性计算实例更是优惠多多，最高可达80%的抢眼折扣，为您的计算需求省心又省钱！💰SEO优化提示：#云池共建 #一体化云原生 #高效资源调度 #抖音闲置能力 #弹性计算优惠
让大模型训练快速跑起来
🎉ChatGPT的崛起速度令人惊叹！自从2022年末横空出世以来，这款人工智能应用已迅速席卷全球，成为消费者级科技领域的耀眼明星。它以惊人的速度突破亿用户大关，引领了消费互联网的新潮流。最新发布的GPT-4模型更是展现出超凡实力，在法律、数学和生物学等多个领域的表现远超90%的人类专业人士。🚀它的成功不仅是技术的飞跃，也是AI普及的一次重要里程碑。SEO优化提示：ChatGPT, #上亿用户#, #消费级应用#, #人工智能崛起#, #GPT-4模型#, #法律测试#, #数学突破#, #生物学比拼#.
🌟谭待阐述了国内科技巨头在大模型研发上的显著实力，他们的技术团队熠熠生辉，对行业知识和创新思维有着独到见解。然而，他们普遍面临一个挑战——缺乏大规模实战场景下的系统工程优化能力。火山引擎的使命，就是为这些追求卓越的大模型客户提供稳健且价格亲民的AI基础设施服务，确保他们在人工智能领域实现高效稳定的运营。🌍
🌟火山引擎🚀，凭借其强大的机器学习平台，已成功助力抖音等众多热门应用实现业务优化。平台历经海量用户实践的磨砺，能够轻松应对单任务万卡级别的超大规模分布式训练挑战，为内容创作者提供高效稳定的计算支持。GPU弹性实例如同随需而变的算力魔法师，随时随地响应需求，显著降低运营成本，最多可节省高达70%的能源开销。🚀🔥平台稳定性与扩展性兼备，无论是快速迭代还是突发增长，都能确保业务流畅运行，为您的创新之路保驾护航。🌍欲了解更多关于如何利用火山引擎优化业务和降低成本的策略，欢迎访问我们的官方网站或搜索相关关键词，我们始终致力于提供最前沿的技术解决方案。💪#火山引擎#机器学习#GPU弹性计算#业务优化#成本节省
字节跳动副总裁杨震原认为，业务创新需要试错，试错要大胆、敏捷，但试错也一定要控制成本。通过潮汐、混部等方式，火山引擎实现资源的高利用率和极低成本。以抖音推荐系统为例，工程师用15个月的样本训练某个模型，5小时就能完成训练，成本只有5000元。火爆全网的抖音“AI绘画”特效，从启动到上线只用一周多时间，模型由一名算法工程师完成训练。
图：字节跳动副总裁杨震原分享抖音的机器学习实践
MiniMax是目前国内少数已经推出自研大模型产品的AI技术公司，拥有文本、视觉、声音三种通用大模型引擎能力。据MiniMax联合创始人杨斌介绍，MiniMax与火山引擎合作建立了超大规模实验平台，实现千卡级常态化训练；超大规模推理平台有万卡级算力池，支撑单日过亿次调用。在火山引擎的云上，MiniMax大模型业务实现快速突破。
谭待透露，火山引擎的大模型云平台获得智谱AI、昆仑万维等众多企业的良好反馈。国内大模型领域，七成以上已是火山引擎客户。
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。
自动驾驶公司毫末智行与火山引擎合作打造智算中心，为DriveGPT自动驾驶生成式预训练模型提供强大的算力支持。毫末智行CEO顾维灏介绍，DriveGPT使用量产车4000万公里的人驾数据训练，参数规模达1200亿，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。
谭待表示，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”，谭待称。
图：火山引擎总裁谭待宣布支持“多云多模型”的未来架构
火山引擎也顺势推出了分布式云原生平台、多云安全、多云CDN、veStack混合云平台等系列产品，支持客户更好地使用多家云服务。“字节跳动用过全球几乎每一朵公有云，以及大多数CDN，形成一套完整的分布式云管理体系和架构实践”，谭待坚信火山引擎是最懂多云和分布式云的云服务商，这些技术能力都会毫无保留地提供给客户。
杨震原进一步表示，火山引擎对内对外提供统一的产品，抖音、今日头条等APP开屏都加上了“火山引擎提供计算服务”。杨震原说：“数字化时代，机器学习可以智能、高效地围绕目标解决问题。数字化的下一步是智能化，我们在机器学习方面的技术积累和经验，都会通过火山引擎提供给外部客户，帮助更多企业做好智能化”。
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