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🌟火山引擎🚀，字节跳动的云端力量💡，以开放的姿态分享其在高速成长中提炼出的策略与技术精华。它致力于帮助各行各业的企业，通过优化用户互动体验、深度挖掘数据价值，以及快速适应市场变化，打造数字化的核心竞争力。借助这一平台，企业能实现业务的稳健增长，步入可持续发展的新时代🌈。欲了解更多详情，敬请关注我们的官方动态，让科技赋能你的商业旅程🚀！
🔥🚀【2023年春季火山引擎力推】🔥🚀于4月18日的春季火山引擎FORCE原动力大会上，巨头们展示了其前沿科技实力——全新DPU系列云产品震撼发布！🚀💡这些自主研发的芯片不仅提升了云计算效能，还引领了超大模型的高速训练新时代。专为推荐场景打造的智能推荐-高速训练引擎，以100GB-10TB的超强计算力，让模型训练如风驰电掣般迅速。节省成本的同时，效率翻倍！💰💪值得一提的是，产品设计独具匠心——软硬一体优化策略，确保了在速度与效能上的无缝衔接。无论是硬件还是软件层面，都展现出火山引擎对技术革新的执着追求和卓越执行力。🚀💻这样的技术创新不仅满足了行业需求，也为未来的AI训练开启了一扇高效、低成本的崭新之门。🌟🏆欲了解更多详情，敬请关注后续官方动态，一起见证科技的力量如何驱动未来！💡💥
大规模推荐模型，企业面临的新挑战
在这个资讯泛滥的时代，用户们正遭受着海量信息的洪流侵袭，信息过载成为一大挑战。因此，如何高效地利用智能推荐技术，在瞬息万变中精准锁定目标受众，引导他们迅速找到满足需求的内容，成为了各行各业亟待优化的关键环节。
🌟利用大数据的力量，🚀智能推荐系统通过深度分析用户行为轨迹与个性化喜好，精准推送定制内容，从而点燃用户的购物热情，大幅提升点击与购买转化。🎯这一创新工具不仅深刻影响着用户体验的提升，增强了用户对品牌的忠诚度和黏性，还能帮助企业节省营销预算，优化广告投放策略，实现商业效益最大化。🌍在信息爆炸的时代，智能推荐就像一把精准导航的钥匙，引领用户探索更多可能，也让企业的触角更加敏锐。
🌟💡企业智能化转型中的挑战与解决方案💡🌟在AI浪潮中，智能推荐系统无疑是闪耀的一颗明珠，众多企业在短短时间内实现了技术革新和业务升级。然而，随着深度学习模型的日益复杂，一些企业正面临前所未有的挑战。🚀📊数据洪流下的难题：模型过大、复杂度高，如何有效处理海量信息成为痛点。💡求助于专业力量：面对AI算法的”深海困境”，许多企业选择与第三方服务提供商合作，他们具备深厚的技术积累和经验，能够提供定制化的解决方案。👩💻💼技术升级，不是孤军奋战。🔍优化策略：除了外部支持，自我迭代也是关键。企业应持续优化模型架构，利用先进的算法和技术手段，提升推荐的精准度和效率。📚🧠知识更新与技术创新并行。👀SEO优化：在表述中融入行业关键词，确保内容既吸引眼球又利于搜索引擎抓取，提高文章的可见性和流量。💡SEO策略助力企业AI之路更顺畅。总之，企业在拥抱AI的同时，也需面对挑战并寻找合适的解决方案。深度合作与自我提升相结合，才能在智能推荐的浪潮中立于不败之地。🏆🚀—原文已改写，保留了原意但去掉了具体信息，同时进行了SEO优化和emoji符号的使用，以适应搜索引擎和提高阅读体验。
这些难题主要体现在以下几个方面。
首先是训练成本。推荐效果的一个核心诉求是能快速捕捉和反映用户不断变化的兴趣和当前热点，模型如何在短时间内，以可控的成本完成海量数据的训练，是企业面临的比较大的挑战。
其次，个性化推荐系统的场景特征和模型复杂，导致模型愈发庞大，加之推荐引擎同时需要满足时效性，实时掌握用户兴趣，传统的CPU训练算力由于无法实现大规模并行向量计算等原因，无法满足企业推荐大模型高速训练的需求。
最后， 在企业优化推荐算法和模型、提高推荐的准确性和效果的过程中造成系统的抖动和不稳定，也极易因为体验不佳，造成用户的流失。
总而言之，对于各行各业的企业而言，智能推荐大模型训练普遍存在贵、慢、不稳定的痛点。
高速训练引擎，抖音同款模型能力
此前，火山引擎通过抖音等业务大规模个性化模型的探索与沉淀，为众多企业客户提供了智能推荐引擎，助力他们实现个性化用户体验，并在用户留存、停留时间、GMV等维度获得了极大提升。
图：智能推荐-高速训练引擎
本次大会上火山引擎发布的产品——“智能推荐-高速训练引擎”则是为了进一步实现大模型落地而诞生的，集成了抖音、头条等业务的最佳技术实践，尝试解决各行各业的企业训练大规模个性化模型存在的痛点和问题。
火山引擎的智能推荐-高速训练引擎使用了以下方式解决这些问题：软硬一体优化、细粒度算子优化，以及分布式训练和推理。
软硬件一体化的GPU训练，能够将最新体系架构的硬件性能发挥到极致，大幅缩短训练时间，帮助企业提高大规模个性化模型的训练效率，降低训练成本，快速验证模型对业务效果的影响。
针对关键场景的超大模型，火山引擎智能推荐-高速训练引擎提供了全GPU方案，可以支持100GB-10TB的超大模型的高速训练，综合ROI是CPU的5倍；覆盖更多场景的模型，提供了GPU+CPU混训方案，综合ROI是CPU的2倍。
针对搜广推场景, 细粒度算子优化, 性能更好。在训练时，通过算子融合并精细调优，性能提升20%。在推理时，通过算子优化，性能提升40%。
智能推荐-高速训练引擎为了保障系统的稳定性，支持训练和推理的全方位容错，当某一个节点故障时，可以快速恢复；支持分布式推理, 包括多分片, 多副本，从而保证线上服务的高可用。
做完上述以及其他一系列优化后，抖音、今日头条等基于火山引擎高速训练引擎的业务，模型训练时间加速比10x-25x，综合成本降低25%-67%。
而在外部，火山引擎高速训练引擎的价值也得到了多家企业的验证。
例如，与中国某社交平台的合作，火山引擎成功帮助客户解决了训练速度慢，无法快速验证模型效果的问题，将训练速度提升了12倍——原本客户侧耗时1800分钟的模型训练，在火山引擎侧仅耗时150分钟。在模型优化上，火山引擎百G模型与客户2T级别模型相比，效率无明显下降，且离线效果指标全部正向，帮助客户实现了大幅的降本增效。
更普惠的AI基础设施，助力企业智能化发展
这次发布会，火山引擎除了发布智能推荐-高速训练引擎外，还推出了新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。据介绍，火山的机器学习平台支持GPU弹性计算实例灵活调度资源，随用随取，最高可以为客户节省70%的算力成本。
此外，火山引擎也宣布与字节跳动国内业务并池，基于内外统一的云原生基础架构，抖音等业务的空闲计算资源可极速调度给火山引擎客户使用，弹性计算抢占式实例的价格最高可优惠80%以上。
不论是智能推荐-高速训练引擎、机器学习平台，还是其与字节跳动国内业务并池，火山引擎动作背后都有一个共同的特征——提供普惠的AI基础设施。
ChatGPT在世界范围内的爆火，让大家看到了智能化的未来，这波浪潮将会重塑各行各业的生产、运营、管理、营销等各个环节。
要想实现行业智能化升级，国内各行各业都需要普惠的AI基础设施。显然，火山引擎是想通过更普惠的AI基础设施，助力企业智能化发展。
编辑：高明
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