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，以超乎想象的速度与性能震撼登场——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。🏆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解锁，他们致力于为客户提供优质服务，助力打造高效、智能的大模型生态系统。🤝这场大会不仅是技术的革新，更是推动各行业智能化升级的关键一步，让我们共同期待，看火山引擎如何引领潮流，驱动未来！🚀🌟
🌟🚀国内AI领域繁荣昌盛，众多实力派企业竞相投身于大模型的研发与创新，而这些创新成果多数已成功入驻火山引擎云平台，赋能广泛业务。谭待的见解独到，他认为，大模型并非孤芳自赏，而是开放共赢的象征。不同于其他云服务商单纯推广自家产品，火山引擎展现出独特策略——深化合作，集成多家顶尖模型力量，为各行各业提供多元化的AI解决方案。这样不仅丰富了用户体验，也为AI生态系统注入了活力。🌍💻
🌟【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的强大实力，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，弹性计算的先进实例，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，也提供了前所未有的计算效能。💰这样的合作模式，不仅优化了资源利用，更展示了技术驱动的力量，为未来的数字世界注入更多可能。🌍#云池共建 #火山引擎 #字节跳动 #弹性计算 #资源优化
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量的突破，成为消费级互联网应用史上的里程碑。🌟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。🔥它的成功不仅是技术的飞跃，也是人工智能引领新时代的明证。🌍欲了解更多关于ChatGPT如何颠覆传统，敬请关注未来动态！SEO优化提示：#ChatGPT里程碑 #AI新纪元 #GPT-4测试成绩
🌟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，作为行业的引领者，深知此痛点，致力于为这些大模型开发者提供稳定且价格亲民的AI基础设施解决方案。🌟
🔥🚀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。它犹如一台高效能的GPU超级计算机，能够轻松应对单任务万卡级别的挑战，为用户节省高达70%的计算资源开销，真正实现了算力效能与成本控制的双重优化。无论是海量视频分析，还是实时推荐算法，火山引擎都能以闪电般的速度进行大规模并行运算，确保业务流畅无阻。其GPU弹性计算实例，如同灵活调度的能源，随需应变，为创新加速提供强劲动力。🌍💻欲体验AI技术如何赋能商业增长？火山引擎无疑是您不可或缺的选择！让我们一起探索数据的力量，驱动未来，让每一次迭代都闪耀着智慧的光芒。🌟💡
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”。
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
Related posts
