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】原动力大会震撼发布！🔥🚀🔥4月18日，行业巨头火山引擎以一场别开生面的“原动力大会”掀起了云计算技术的新高潮！💥💡他们重磅推出了自主研发的DPU（分布式中央处理器单元），引领云产品迈向高效能新纪元！🌟不仅如此，升级版的机器学习平台更是亮点满满——它支持超大规模的万卡级大模型训练，实现毫秒级的延迟网络响应，为AI训练带来前所未有的稳定与速度。💨🔥无论是企业级的深度应用，还是科研领域的创新探索，都能在这一平台上如虎添翼，加速前进！🚀欲了解更多详情，敬请关注火山引擎官网，我们用技术驱动未来，以实力说话！💻🌐#云计算 #DPU #机器学习平台 #原动力大会 #技术创新
🌟🚀国内AI巨头纷至，数十家企业引领潮流，在火🔥岩引擎云端蓬勃发展！🌍💡火山总裁谭待坚信，大模型的未来并非孤木独秀，而是多元共生的智慧森林。他颠覆传统，不走寻常路——与多家伙伴深度绑定，共建丰富AI生态，为企业和大众解锁更多创新可能。🌍💼让科技的力量不再局限于一隅，而是遍地开花，服务全球！🌟
🌟【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实力，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，堪比空闲CPU的分钟级流转。💥无论是离线业务的大规模运算，还是在线业务的灵活调度，都能高效应对，实现分钟级的10万核CPU处理能力。🔥不仅如此，创新的弹性计算方案下，抢占式实例的价格优惠力度空前，最高可达80%以上，为企业节省成本的同时，也释放出更大的价值潜力。💰这样的合作模式，不仅优化了资源利用，更展现出科技驱动的力量，为未来的数字世界注入更多可能。🌟
🌟谭专家分享云秘钥：降低成本，永续关键在于技术！🚀云计算的核心优势，无非是那把无形的成本锁。然而，实现长期的效益并非一锤子买卖，而是依赖于持久且创新的技术解决方案。短期的商业策略虽能带来短暂的竞争优势，但无法保证成本的有效控制和云服务的可持续性。谭专家强调，真正的竞争力在于如何通过技术手段，既降低成本又确保业务的长远发展。🚀
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，对行业知识和创新思维有独到见解。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中能稳定前行并实现高性价比。🌍
🌟🚀揭秘🔥：火山引擎AI实力大升级！📈📊💡经过抖音等热门平台的实战演练与深度优化，我们的机器学习平台已炉火纯青，能轻松应对超大规模分布式训练挑战，单任务就能火力全开，万卡级别不在话下！💥🚀🔍GPU弹性计算，就像你的个人超级计算机，随需应变，无需等待。按需调度资源，让算力成本直线下滑，最高节省高达70%，为创新加速，每一分钱都用在刀刃上！💰💸🌍无论你是数据洪流中的舵手，还是寻求高效能的探索者，火山引擎都能提供稳定、高效的计算支持，助你一飞冲天，引领潮流！🚀🌈欲了解更多详情，欢迎访问我们的官方网站（替换为相关链接），或直接私信咨询，你的AI需求，我们来满足！💌💻#火山引擎 #机器学习平台 #GPU弹性计算 #算力成本节省
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。
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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