🔥【火山引擎原动力大会】🔥4月18日，一场聚焦AI技术革新的盛会——“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效能震撼登场——它能支持万卡级大模型的高效训练，微秒级延迟网络确保流畅无阻。🚀这不仅意味着大模型训练将更为稳定且快速，也为智能化升级开辟了全新路径。🎯火山引擎总裁谭待信心满满地表示，AI领域的巨大力量和无限可能正等待挖掘，他们致力于为客户提供最优质的服务，助力打造卓越的大模型应用，共同引领各行业智能化的浪潮。🌊别忘了，这场技术盛宴不仅展示了创新实力，也彰显了对未来的坚定承诺——让我们一起期待，火山引擎如何用科技点亮未来！💡
🌟谭待分享了一手信息：火山引擎的全能型模型云端平台深受智谱AI和昆仑万维等众多领先企业的高度认可，业界反馈热烈。据统计，国内超过七成的大模型厂商已经成为其忠实用户，他们纷纷将业务部署在了这个强大的云平台上。谭待坚信，大模型市场并非单一竞争，而是多元共生的格局。相较于其他云服务商积极推销自家产品，火山引擎的独特策略是与多家行业巨头深度合作，致力于打造更丰富、多样的AI解决方案，以满足企业和用户的多元化需求。🌍
🌟【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。🌈不论是离线业务的海量处理，还是在线业务的灵活调度，分钟级10万核CPU的响应能力展现其高效能魅力。🌊不仅如此，弹性计算的创新策略下，抢占式实例的价格优惠力度空前，最高可达原价的80%以上，为企业节省成本的同时，也释放出更多价值。💰这样的合作模式，不仅优化了资源利用，更推动了技术与市场的深度融合，为未来的数字世界注入强大动力。🌍欲了解更多详情，敬请关注我们的最新动态，一起探索云服务的新篇章！💡#火山引擎 #字节跳动 #云原生架构 #弹性计算 #技术融合
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，引领科技潮流。🔥无论是教育、科研还是日常娱乐，ChatGPT的影响力无处不在，它的崛起无疑为全球数字化进程注入了强大推动力。🌍
🌟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持续稳定地发光发热🌍💪
🔥🚀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，早已在抖音等热门应用中深度磨砺，成为超大规模数据处理的行业翘楚。它以卓越的效能，轻松应对单任务万卡级别的挑战，如同一台永不停歇的AI超级计算机。GPU弹性计算实例是其核心武器，就像灵活调度的能源，随需应变，瞬间释放无尽算力。这种智能策略不仅提升了效率，更实现了成本的有效节省——高达70%！对于追求高效与经济的企业来说，这无疑是一笔宝贵的“算力红利”。无论是数据洪流中的高速处理，还是复杂模型的精准训练，火山引擎都以其稳健和创新，引领着业务增长的新潮流。它以数据为舟，AI为帆，带你穿越技术的海洋，直达成功的彼岸。欲了解更多详情，敬请关注我们的平台更新动态，一起探索人工智能的力量！🎉
“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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