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一系列自主研发的云产品，包括专为AI加速打造的DPU系列，以及更新迭代的机器学习平台。🌟这款升级版平台展现了强大的实力：它不仅能够支持超大规模的万卡级大模型训练，还能实现微秒级别的延迟网络，让模型训练过程更为稳定且高效。🚀火山引擎总裁谭待对此充满信心与期待，他坚信AI大模型蕴含着无比巨大的潜力和创新空间，并明确表示火山引擎将致力于为客户提供全面的服务，助力他们充分利用这些强大工具，推动各行业的智能化进程加速。🤝让我们共同见证，这一技术革新如何引领未来，点燃智慧的火花！🔥💥
🌟🚀国内AI领域繁荣昌盛，众多实力派企业如雨后春笋般涌现，其中众多佼佼者已成功扎根于火🔥岩引擎云平台。谭专家见解独到，坚信大模型并非孤芳自赏，而是相互促进的生态系统。与市面上其他竞品不同，火山引擎秉持开放态度，积极联姻各大模型巨头，打造一个AI应用百花齐放的生态场景。为企业和用户提供海量创新的解决方案，引领未来智能潮流。🌍💻
🌟【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，我们致力于提供极致效能。🌈 无论是抖音等热门应用的闲置计算资源，还是离线业务中的强大运算能力（10万核CPU，分钟级调度），都将以闪电般的速度响应火山引擎客户的需求。⚡️在线业务的弹性复用策略，如同潮汐般灵活，确保资源始终处于最优状态。🌊 而且，我们特别推出抢占式实例，价格优惠力度空前，最高可达原价的80%以上，为企业节省不菲成本。💰这样的合作，不仅优化了技术流程，更在数字化转型的道路上迈出了坚实步伐。🚀 让我们一起见证，未来计算力量的无限可能！🌟
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，这款人工智能应用已迅速成为全球消费品领域的耀眼明星，仅用短短的时间就实现了亿级用户的里程碑。最新版本的GPT-4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，也是消费互联网史上的一个奇迹！SEO优化提示：#ChatGPT_上亿用户 #人工智能应用 #GPT_4_测试表现
🌟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市场的无缝对接。🌍
🔥🚀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，历经抖音等热门APP的磨砺淬炼，已发展成业界领先的超大规模分布式并行训练利器！它以惊人的效能，轻松应对单任务万卡级别的挑战，为内容创作者和企业带来前所未有的计算速度与精度。🌍💻GPU弹性计算实例，就像云计算中的超级英雄，随需应变，高效无比。无论是短暂的数据洪峰还是持续的业务需求，都能迅速响应，确保资源最优利用，帮助客户节省高达70%的算力开销，堪称绿色节能的典范！💰💪这个平台不仅推动了创新，还以实际行动践行着数据驱动的价值，为内容创作和商业分析提供了坚实的后盾。🔥SEO优化提示：”超大规模分布式训练”、”GPU弹性计算”、”节省70%算力成本”等关键词，将助力您的搜索引擎排名提升，吸引潜在客户的目光。👀🚀
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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