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，一场聚焦AI技术的盛会——“原动力大会”上，火山引擎重磅发布了自主研发的DPU系列云产品及更新版机器学习平台！🚀这款专为高效训练设计的DPU，不仅能够支持万卡级的大模型训练，还能实现微秒级的超快速响应，让大模型的训练过程更加稳定且迅速。🔥火山引擎总裁谭待信心满满地表示，AI领域的巨大力量和无限创新空间正等待挖掘。他们致力于为客户提供一流的AI服务，助力打造强大且灵活的大模型，共同引领各行业的智能化升级浪潮。🌊欲了解更多关于这股技术革新力量的详情，敬请关注我们的后续报道，让AI的力量推动未来！💡#火山引擎 #DPU云产品 #机器学习平台 #智能化升级
🌟🚀国内AI巨头纷至，数十家企业引领潮流，在火🔥岩引擎云端，创新的大模型生态系统正在蓬勃发展。谭专家见解独到，坚信大模型并非孤芳自赏，而是互联互通的未来力量。不同于其他云服务商急于推销自家产品，火山引擎选择了开放合作的战略，聚合多家智慧结晶，为各行各业提供多元化的AI解决方案，让智能化触手可及，让消费者体验更便捷、丰富的AI生活。🌍💻
🌟【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。🌈 离线业务的效能，更是实现了分钟级的超大规模调度，10万核CPU轻松应对，效率提升显著！💪在线业务的弹性管理也升级到新高度，资源如潮汐般灵活复用，确保了业务的持续稳定与高效运行。🌊 而且，抢眼的是，抢占式实例的价格优惠力度空前，最高可节省高达80%的成本，为企业节省开支，实现共赢！💰这样的合作模式，不仅优化了技术架构，更在资源利用上展现出强大的创新力和市场竞争力。期待未来更多可能，一起见证云服务的无限可能！🚀
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突破，成为消费级互联网应用史上的里程碑。🌟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：使用相关关键词如”ChatGPT增长速度”, “AI消费应用”, “GPT-4测试表现”, “科技革新”等。
🌟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定且价格亲民的AI基础设施服务，助力他们实现技术与商业的双重突破🌟
🌟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的海量数据训练。它能实现单任务万卡级别的超大规模分布式并行计算，让复杂任务也能轻松应对，速度与规模兼备！💡GPU弹性计算如同灵活的手臂，随需应变，为用户节省高达70%的算力开销，效率显著提升。无论业务大小，都能确保资源的最佳利用，降低成本，提高效能。🌍这样的技术实力，不仅优化了用户体验，也对搜索引擎友好，关键词丰富，利于SEO优化，让您的内容更容易被搜索引擎发现和喜爱。🏆欲了解更多关于火山引擎如何赋能业务的精彩案例，或寻求专业的技术支持，请访问我们的官方网站，那里有更多行业解决方案等你探索！🌐记得，每一次技术升级都是为了更好的未来，让我们一起见证并享受这个过程吧！🚀
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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