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，以超乎想象的速度和稳定性，引领万卡级大模型训练新时代。它以微秒级延迟网络，让数据传输犹如闪电般迅疾，确保模型训练的流畅与高效。🚀火山引擎总裁谭待信心满满地表示，AI领域的巨变正等待被挖掘，而大模型作为关键驱动力，将释放无限可能。他们致力于为客户提供全面支持，助力企业拥抱智能化，共同推进各行业的智能升级浪潮。🌊欲了解更多详情，敬请关注我们的最新动态，一起探索AI技术的未来之路！🌐
🌟🚀中国AI领域繁荣昌盛，众多创新型企业致力于研发大型模型技术，其中众多已经在火🔥岩引擎云端熠熠生辉。谭专家的见解深邃独到——大模型并非孤芳自赏，而是互联互通的时代象征。与市面上其他云服务商积极推广自家独特模型不同，火山引擎展现出开放合作的姿态，即将携手多家行业巨头，打造一个AI应用百花齐放的生态系统。为企业和用户提供海量、多维度的智能解决方案，引领未来科技潮流。🌍💻
🌟🚀【火山引擎与字节跳动强强联手】🔥💥在一场备受瞩目的技术盛宴中，火山引擎与全球领先的字节跳动正式携手，实现了业务深度整合和资源共享的无缝对接。💡基于云原生架构的革新力量，他们共同构建了一体化的计算平台，让抖音等热门产品的闲置计算资源如虎添翼，瞬间调配至需要的火山引擎客户手中。🚀无论是离线业务中的庞大运算力，还是在线业务中的动态需求，都能以分钟级的速度精准调度，总计高达10万核CPU的强大实力，展现出前所未有的效率与效能。不仅如此，这种创新的云服务模式还带来了价格上的惊喜。抢占式弹性计算实例的价格优惠幅度达到惊人的80%以上，为合作双方及广大用户节省了显著的成本。💰这不仅体现了技术驱动的价值提升，也彰显了企业社会责任的积极践行。这场合作无疑将推动行业的发展，引领技术潮流，让我们共同期待他们在未来创造出更多令人惊艳的成果！🏆#火山引擎 #字节跳动 #云原生架构 #资源共享 #弹性计算优惠
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里程碑，成为消费级互联网应用史上的闪亮新星。🌟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。🔥它的成功不仅证明了科技的力量，也引发了关于AI未来发展的深度思考。🌍
🌟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，对行业有深入理解和独到见解。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的道路上行稳致远。🌍
🔥🚀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青睐。它犹如一个超大规模的数据处理中心，能够在瞬息万变中，轻松应对单任务万卡级别的挑战，为内容创新提供澎湃动力。🌍💻GPU弹性计算实例是其核心武器，如同灵活调度的算力魔法师，随需应变，高效无比。无需担心资源过剩或短缺，只需轻轻一点，就能实现成本节省高达70%，真正实现了效率与经济的双重胜利。💰💸这个平台不仅优化了业务流程，还通过大规模训练提升内容质量，助力用户在信息海洋中脱颖而出。无论是抖音的热门推荐，还是你的个性化推送，都离不开它的智慧支持。🌟🔍欲了解更多关于如何利用AI力量加速业务增长的秘密，火山引擎无疑是你的不二选择。让我们一起探索这个数据驱动的未来，让创新无处不在！🚀🏆
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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