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新一代自研DPU及系列云产品，为业务负载释放更多资源
🌟训练大模型？云共享经济虽高效，但虚拟化开销随规模增长是个挑战！🚀💡为降低成本，得靠专为AI定制的DPU出手了！它能有效管理开销，就像解放CPU和GPU一样，让它们专注于那些关乎生死存亡的业务🔥。这样，企业才能在数字浪潮中稳健前行，不被高昂云费拖后腿💪。
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此外，火山引擎也推出了分布式云原生平台、多云安全、多云CDN和veStack混合云平台等系列云产品。
“字节跳动用过全球几乎每一朵公有云以及大多数CDN，形成了一套完整的分布式云管理体系和架构实践。”谭待表示，火山引擎将通过上述产品，为客户提供相应的技术能力，支持他们更好地并行使用多家云服务。
一直以来，火山引擎的产品理念都以云上增长的三个核心要素为主。
首先是敏捷迭代。这包括基础设施即服务、平台即服务，尤其是多云和分布式云的能力。而之所以发布一系列的云产品，也是为了更加有效地管理多云上的负载，促进云上的智能创新。
其次是数据驱动。数据驱动包括数据飞轮，其核心在于数据消费，这不仅需要构建数据应用能力，还要实现数据平台的闭环。
再次是体验创新。即如何通过更有效、更互动的技术，增强对用户的创新能力以及内部员工的体验。
“不管是今天还是未来，我们都会围绕着敏捷迭代、数据驱动和体验创新这三个要素，去构建我们的产品服务体系。”谭待表示。
推出新版机器学习平台，实现快且稳定的大模型训练
如上所述，对于训练大模型来说，大算力是必不可少的。但只有算力，也不一定能造出好模型。只有具备良好的工程能力，才能解决千卡甚至万卡并行的训练、网络问题，以及解决训练中的观测和干预等问题。而这一切，都需要机器学习平台给予支撑。
火山引擎此次推出的新版机器学习平台，经过了抖音等海量用户业务的长期打磨，已能支持单任务万卡级别的超大规模分布式并行训练场景。同时，GPU弹性计算实例可以随取随用，借此能够节省70%的算力成本。
内外同款——是这款机器学习平台的重要优势之一。其不仅借助抖音的大规模训练场景进行了密集型打磨，还在生物制药、自动驾驶等领域的大规模训练场景下积累了较多经验。
图丨字节跳动副总裁杨震原分享抖音的机器学习实践（来源：资料图）
在字节跳动副总裁杨震原看来，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，火山引擎实现了资源的高利用率和极低成本。
其不仅能提供充足的算力供给，还可以通过机器学习解决相应的工程问题，帮助客户将精力更多地集中在模型训练、分析和提效等业务上，让大模型能被训练得又快又稳定，从而及早赶上国际领先水平。
与字节跳动国内业务并池，进一步提高资源利用率
发布会上，火山引擎宣布与字节跳动国内业务并池。“池”指的是计算池，其包括计算、存储、服务器、容器等单元。简单来说，并池就是能够在一个共享的资源池里，实现对内外服务的调度，从而提高整体资源的利用率，让内外用户享受到由混合调度带来的弹性和性价比。
那么，为什么资源混合调度能够提高资源利用率，从而更好地降低云计算成本？
以抖音作例，这类互联网应用在使用上存在波峰和波谷，比如凌晨和工作日白天使用的人少。在这种情况下，如果能提高利用率，就能降低每一个使用者的平均单价。
目前，企业使用多家云服务已经成为常态。同时，各行业也都拥有自己的私有训练语料，大模型会在千行百业中生长，并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。”谭待表示。
在尝试使用市面上多款公有云的过程中，字节跳动发现依旧存在许多问题，比如局部宕机、数据增发速度快、专线容量不够、扩容时间不足等。因此，火山引擎致力于帮助客户建设“多云体系”，让问题得以有效解决。
图丨火山引擎总裁谭待宣布支持“多云多模型”的未来架构（来源：资料图）
推动云上智能创新，与多家大模型厂商联合搭建算力平台
据谭待透露，在国内大模型领域，有七成以上都是火山引擎的客户。比如，其正在与自动驾驶公司毫末智行联合打造智算中心，以便为后者的自动驾驶领域生成式AI大模型DriveGPT（中文名“雪湖·海若）提供算力支持。
同时，火山引擎也与人工智能公司MiniMax合作，建立超大规模实验平台，助推后者的大模型业务迎来快速突破。目前，MiniMax已有三个自研大模型，分别拥有文本、语音、视觉三种通用引擎能力。
此外，火山引擎也与诸多汽车主机厂有着深入合作。谭待表示，公司在汽车领域的布局和方案，与其产品理念一致。目前，在敏捷迭代层面，除了与毫末智行合作搭建最大的算力中心之外，还与吉利、联想等车企拥有广泛合作。在数据驱动层面，火山引擎旨在帮助客户建设数据平台和联动增长营销平台，指导车企开展私域运营，从而提高营销能力。在体验层面，则通过推荐系统和娱乐应用等解决方案，增强汽车的座舱体验。
为推动合作方更好地实现数字化转型，火山引擎已经形成一套独特的行动逻辑。它会先找到行业里的标杆客户，与其进行深度共创，在不断增加对彼此和场景的了解之后，生成落地方案，并将其推给更多的客户。
大模型给予了我们对世界的更多想象。它的迭代和走向，将深刻地影响着人类未来的发展。如今，在数字化向智能化发展的趋势下，大模型创业公司和云厂商，应该促进相互之间的合作，一起拥抱智能化发展的潮流。
正如杨震原所言：“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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