🔥【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，为行业注入强大动能！🚀平台更新迭代，以超乎想象的速度与性能震撼登场：它支持训练万卡级大模型，实现毫秒级延迟网络，让AI训练如虎添翼，速度与稳定性并存。🎯火山引擎总裁谭待的发言掷地有声：“AI大模型，潜力无限，创新空间广阔！我们致力于服务每一位客户，助力他们驾驭这些巨擎，引领各行业加速智能化进程。”🤝这场大会不仅是技术的交流，更是智慧的碰撞，共同见证科技如何驱动未来。🌟#火山引擎 #DPU #机器学习平台 #AI大模型 #智能化升级
🌟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头羊的高度评价，众多企业反馈积极。国内顶尖的大模型市场中，超过七成的企业已经成为火山引擎忠实用户，他们的选择不容忽视。据统计，国内有数十家企业致力于研发大模型，而这股热潮下，几乎所有的都在火山引擎的云端找到了落脚点。谭待坚信，竞争激烈的市场中，大模型不会是孤军奋战。相较于其他云服务商一味推销自家产品，火山引擎的独特策略是与多家大模型建立深度合作关系，为用户提供更加多元化和高质量的AI服务体验。🌍
🌟【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，瞬间调配给火山引擎的客户，速度之快，无人能及。🌈不论是离线业务的海量处理，还是在线任务的灵活调度，分钟级的10万核CPU资源调整，展现的是无缝协同的力量。🌊不仅如此，创新的弹性计算策略下，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，也提供了高效、经济的计算解决方案。💰这样的深度合作，无疑将推动技术进步，提升用户体验，同时也为云服务市场注入了强劲动力。🏆未来，让我们共同期待他们在数据海洋中的卓越探索与创新实践！🌊
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经以破纪录的速度席卷全球，短短时间内就赢得了亿级用户的热烈追捧。🌟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中，它的表现远超90%的业内专家，引领着消费级互联网的新潮流。🔥SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT用户增长”、”GPT-4技术突破”、”人工智能新标杆”等，增加表情符号以提升可读性和吸引力。
🌟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，实现高性价比。🌍
🔥🚀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，已赢得抖音等众多巨头的信赖与打磨。它犹如一台超大规模的智慧引擎，能够在瞬息万变的数据洪流中，轻松驾驭单任务万卡级别的挑战，展现出无与伦比的计算效能和扩展性。🌍💻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，确保每一刻都以最经济的方式提供算力支持。💰🎯不仅如此，其出色的能效比更是为企业省下大把银子。最高可达70%的算力成本节省，这意味着企业可以将更多的精力投入到创新和增长上，而非单纯的计算开支。💸📈火山引擎，不仅推动了业务的快速发展，更以科技的力量帮助企业实现效能与成本的双重优化。未来，它将继续引领AI领域的技术革新，为全球用户提供更加智能、高效的解决方案。🚀🌟
“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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