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。
🔥🚀【火山引擎】4月18日震撼发布！🚀💥 独家研发的DPU系列云产品及升级版机器学习平台闪亮登场！💡在这场盛大的“原动力大会”上，科技巨头以创新为翼，引领云计算新纪元。*DPU中央处理器分散处理单元*，打破传统束缚，为高效运算开启新篇章。🚀平台亮点纷呈：万卡级大模型训练不再是难题，它让模型训练如虎添翼，速度与精度并存。每秒微秒级的延迟网络，犹如闪电般精准，保证流畅无阻的大规模计算体验。💨不仅如此，我们致力于打造最稳固、最快的AI基础设施，为全球开发者提供前所未有的技术福利。🏆欲了解更多详情，敬请关注火山引擎官网，或搜索我们的关键词：“DPU云产品”、“机器学习升级版”，与我们一起探索云计算的无限可能！🌐#火山引擎 #云计算新成果 #大模型训练革命
🌟🚀国内AI巨头纷至，数十家企业引领潮流，在🔥火山引擎云端，他们正以创新的姿态塑造未来的大模型生态。谭待总裁深信，这一领域并非孤岛，而是多元力量的交汇之地。他独具慧眼，不提倡单一霸主，而是倡导开放合作，让多家大模型在这里深度交融，为各行各业提供丰富多样的AI解决方案。🌍💼不论是为企业还是个人，都能享受到火山引擎带来的智能化升级，体验到AI技术带来的便捷与可能性。🔥
🌟【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革新，抖音等热门平台的闲置计算资源如虎添翼，瞬间调配给需要的火山引擎客户，速度之快，令人惊叹。🌈 离线业务的高效处理，只需轻轻一挥，10万核CPU瞬间到位，分钟级调度，效率无人能敌！🏃♂️在线业务的弹性复用，就像潮汐般自如，资源利用最大化，为创新提供了源源不断的动力。🌊 弹性计算的抢眼优惠，最高可达80%以上，实惠看得见，性价比爆棚！💰这样的深度合作，不仅优化了技术流程，更在数字领域书写了新篇章。📖 想要体验前沿科技带来的便捷与高效？火山引擎诚邀您的加入，一起探索无限可能！🚀#云原生 #技术整合 #优惠力度
🌟谭专家分享云力秘籍！🚀云计算的核心优势？降低成本，毋庸置疑！但这绝非一锤子买卖，而是持久战。谭教授强调，有效控制成本并非单纯依赖短暂的市场策略，而应倚赖创新技术实现可持续优化。长期来看，这样的路径才能确保行业健康发展。🌟SEO提示：#云技术# #可持续成本管理# #专家见解
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。
🌟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，对行业知识深入理解并富有创新思维。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。火山引擎的目标，就是为这些追求卓越的AI公司提供稳健且价格亲民的基础设施服务，助力他们打造高效且可靠的模型。🌍
🌟火山引擎🚀，一款专为AI量身打造的机器学习平台，已通过抖音等热门应用的深度验证，展现出强大的分布式并行训练实力。它能轻松应对单任务万卡级别的超大规模训练需求，让数据处理如流水线般高效。GPU弹性计算，就像您的随心所欲的算力伙伴，按需分配，无需浪费，帮助您显著降低70%的运营成本。🚀🔍平台历经海量业务磨砺，算法优化到极致，不仅保证了速度，更提升了模型精度，为内容创作者和企业提供了强大的技术支撑。🌍无论是音乐创作、时尚潮流还是商业分析，都能在这里找到数据驱动的力量。💼欲了解更多关于如何利用火山引擎提升业务效能的细节，欢迎访问我们的官方网站（替换为相关链接），那里有专业的技术支持团队随时待命，帮助您解锁AI的无限可能。🌐记得关注我们，获取更多行业动态和优化技巧，让您的内容创作更上一层楼！🏆
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。
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
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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