🔥【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——它能支持万卡级的大模型训练，实现微秒级延迟网络，让大模型训练如丝般顺畅。🚀火山引擎总裁谭待信心满满地表示，AI领域的巨无霸——大模型，蕴含着无限可能和创新空间。他们致力于为客户提供最优质的服务，助力大模型的广泛应用，共同引领各行业的智能化浪潮。🌊这场大会不仅是技术的展示，更是智慧的碰撞，我们期待看到火山引擎如何用科技力量推动未来的发展，赋能更多行业，共创辉煌！🏆
🌟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和昆仑万维等重量级企业的高度认可，众多企业反馈积极。国内领先的模型服务商中，超过七成已与火山引擎建立了稳固的合作关系，其影响力不容忽视。🌍事实上，国内众多致力于大模型研发的企业，如数家，都在这个平台上找到了自己的位置。谭待坚信，市场竞争将推动大模型生态的繁荣，而非单一霸主。🌈不同于其他云服务提供商积极推销自家产品，火山引擎选择了开放合作的战略，致力于打造一个包容性强、AI应用丰富的生态系统，为企业和用户带来更全面的智能体验。🌍#大模型# #火山引擎# #AI生态
🌟【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。👩💻即使是离线业务，也能分钟级调动10万核CPU的大能量，效率无人能敌。在线业务更是灵活多变，如同潮汐般自如利用，弹性计算的先进性让抢占式实例的价格优惠力度空前，高达80%以上，为企业节省成本的同时，也提供了前所未有的计算力。💰这样的深度合作，无疑将推动技术和服务的升级，为用户带来更优质、高效的体验。🏆未来，让我们共同期待他们在数字化转型道路上的卓越表现！🌍
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刷爆记录，成为全球消费品互联网领域的一股强劲势力。最新迭代的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专业领域中，它的表现超越了90%的人类专业人士。🚀每一步都标志着技术的进步与普及，ChatGPT以其强大的功能和无与伦比的用户吸引力，引领着AI新时代的到来！🔍SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT里程碑”, “消费级应用”, “人工智能迭代”, “法律数学生物学测试”, “超越人类90%”等。
🌟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——缺乏大规模场景实战的经验，这在系统工程能力上是个短板。火山引擎的使命，就是以专业的AI基础设施，解决这一痛点，提供稳定且价格亲民的服务，助力大模型客户实现技术与商业的双重飞跃🌟
🌟火山引擎🚀，凭借其深度优化的机器学习平台，已成功赋能众多企业级应用，包括抖音在内的大型项目中得以广泛应用。它具备强大的单任务万卡级并行训练能力，能够在海量数据下实现超大规模分布式计算，让复杂模型训练变得轻松高效。GPU弹性实例是其核心亮点，如同随叫随到的算力资源，可根据需求自由调度，显著降低客户的运维成本，最多可节省高达70%的电力开销。🚀欲了解更多关于如何利用火山引擎优化业务流程和提升计算效能的信息？请访问我们的平台，那里有详尽的技术文档和案例研究，帮助您充分利用AI的力量，实现商业增长。🌍💻
“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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