🔥【火山引擎原动力大会】🔥4月18日，一场聚焦AI技术的盛会——“原动力大会”上，火山引擎重磅发布了一系列自主研发的云产品，包括DPU等尖端设备，同时升级了其机器学习平台。🌟这款新版本平台展现了强大的实力：它能支持超大规模的万卡级大模型训练，让数据处理速度达到微秒级别，为AI训练带来前所未有的稳定与高效。🚀火山引擎总裁谭待坚信，AI领域的巨变正等待被挖掘，特别是那些具有巨大潜力和创新空间的大模型。他承诺，火山引擎将致力于服务客户，助力他们充分利用大模型的力量，引领各行业加速智能化进程。🤝此次发布不仅是技术的突破，更是对未来智能升级的坚定承诺。让我们期待火山引擎如何以这些创新成果，为全球数字化转型注入更多动力！💡🚀
🌟谭待分享了一手信息：火山引擎的🔥大模型云平台深受智谱AI和昆仑万维等业内领先企业的高度认可，众多企业反馈积极。国内顶尖的大模型市场中，超过七成已与火山引擎建立了稳固的合作关系，其影响力不容忽视。🌍事实上，不止几家专注于大模型创新的企业，都在这个平台上找到了自己的位置，数量惊人。不同于其他云服务商一味强调自家的模型实力，火山引擎展现出开放的姿态，积极与其他大模型厂商深度合作，为用户提供和消费者都渴望的多元AI解决方案。🌈这种策略不仅丰富了AI生态，也预示着未来市场将更加繁荣，共同推动AI技术的发展。🏆
🌟【技术融合】🔥 火山引擎与字节跳动强强联手，云池共建！🚀基于一体化的云原生架构，我们致力于提供极致效能。🌈 无论是抖音等热门应用的闲置计算资源，还是离线业务中的庞大运算力（10万核CPU），都能迅速、精准地调配给火山引擎的伙伴们。[minute-level orchestration, game-changing power!]在线业务中，我们也实现了弹性复用和智能调度，就像潮汐般灵活调整，确保资源始终处于最优状态。🌊不仅如此，我们还提供了极具竞争力的价格优惠——抢占式实例最多可节省高达80%的成本，为您的业务增长保驾护航！💰让我们携手，共同探索技术的无限可能，让创新的力量加速前行！🤝#云原生合作 #计算资源共享 #价格优惠策略
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AI聊天工具迅速席卷全球，仅用短短的时间就实现了亿级用户量的里程碑，成为消费级互联网应用中的闪亮新星。🌟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，引领科技新潮流。🔥SEO优化提示：使用ChatGPT, AI技术, 亿级用户, 法律测试, 数学突破, 生物学领先等关键词。
🌟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，作为行业的引领者，决心弥补这一空白，致力于打造稳定且价格亲民的AI基础设施solution，以满足大模型客户对于高效能服务的需求。🌍
🔥🚀揭秘火山引擎：AI巨轮，训练无界💪🌟【机器学习平台】，抖音实力见证！经过海量用户业务的磨砺，这台超大规模分布式并行训练的智能引擎已炉火纯青，无论是繁复的万卡级任务，还是瞬息万变的GPU需求，都能从容应对，高效运行。🌍🔍【GPU弹性计算】，资源如丝般顺滑！无需预先锁定，只需轻轻一点，按需伸缩，瞬间满足你的算力野心。这不仅提升了效率，更以70%的成本优势，让每一份投入都物超所值。💰火山引擎，不仅仅是一个平台，它是创新的加速器，是数据驱动的力量源泉。在这里，每一次迭代都是对未来的深度承诺，每一次训练都是通往智能世界的稳健步伐。🚀欲了解更多AI技术如何赋能业务，提升效率？请访问我们的官方网站，或直接私信寻求专业建议。我们期待与您一起探索无限可能！🌐#火山引擎 #机器学习 #GPU弹性计算 #AI技术 #业务优化
“降本增效”是今年的关键词
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。
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。
向“多云多模型”架构演进
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。但目前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。
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。
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”。
封面新闻记者 李琪
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