🔥【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卓越性能：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的大模型不仅潜力无限，而且充满创新可能。他明确表示，火山引擎将致力于满足客户需求，全力以赴推动大模型的应用，携手业界共同加速智能化升级的进程。🤝此次发布不仅是技术实力的展现，也是对行业未来趋势的精准洞察和响应。通过这些云产品和服务，我们期待看到更多创新应用的诞生，为各领域带来颠覆性的变革。🌟🚀
🌟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，超过七成的领军者已经成为火山引擎忠实用户。据统计，国内有数十家企业致力于发展大模型技术，而这其中，绝大多数已将业务部署在了火山引擎的云端基础设施上。谭待坚信，未来的AI领域不会是单一力量的天下。相较于其他云服务商竭力推销自家的大模型产品，火山引擎的独特策略是通过深度合作，汇集多家优质模型，为企业和消费者提供更多样化的AI解决方案。🌍
🌟【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，只需轻轻一点——10万核CPU，分钟级调度，效率翻倍！🏃♂️在线业务的弹性复用，如同潮汐般自如，资源利用最大化，成本效益显著提升。🌊 弹性计算实例的优惠力度空前，抢占式实例最高可节省高达80%的价格，为企业节约不菲开支。💰这样的合作模式，不仅优化了技术流程，更在数字世界中创造了价值。🏆 让我们一起见证，科技如何赋能，推动行业创新！🌐
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超级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，也是人工智能引领新时代的明证。🌍欲了解更多关于ChatGPT如何颠覆传统、推动创新的信息，敬请关注！🔍
🌟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。火山引擎的目标是，为这些追求卓越的AI公司提供稳定且价格亲民的基础设施服务，助力他们打造高效能的大模型解决方案。🌍
🔥🚀揭秘火山引擎：AI巨轮，业务训练新标杆🌟火山引擎机器学习平台，凭借其强大的分布式并行训练能力，已成功赋能抖音等众多热门应用。它犹如一位超大规模训练场的魔术师，轻松应对单任务万卡级别的挑战，为海量数据提供无与伦比的速度和精度。🌍💻GPU弹性计算实例，就像云计算中的瑞士军刀，随需应变，高效无比。无论是高峰期的业务激增，还是低谷期的资源调整，都能精准匹配，确保算力不浪费，成本显著降低。💰📈不仅如此，其出色的性能优化策略，使得客户能够节省高达70%的计算开销，真正实现了效率与经济的双重胜利。🏆💸火山引擎，不仅改变了业务训练的方式，更引领了AI领域的技术革新。它以数据为舟，GPU为帆，带你领略AI驱动的未来力量。🚀🌊
“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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