21世纪经济报道 记者诸未静 上海报道
AI大模型技术应用爆发，云市场也在加速变革。
🔥🚀【火山引擎】4月18日震撼发布！原动力大会揭秘自研DPU与全新机器学习平台🌟🔥集结创新力量！火山引擎以一场盛大的“原动力大会”展示了其在云产品领域的最新突破——自主研发的DPU，为云计算性能再添强劲引擎。🎯这款专为高效训练设计的DPU，助力万卡级大模型飞速运转，微秒级延迟网络让数据传输如丝般顺畅，速度与稳定性并存，引领行业技术新高度。🔍同时，平台更新迭代，以用户为中心，全面升级机器学习能力。它不仅支持大规模模型训练，为AI的深度挖掘提供无尽可能，而且优化了用户体验，让每一次训练都轻松愉快，如同享受科技盛宴。🌍无论是科研机构还是企业，都能感受到火山引擎带来的澎湃动力和无限可能。拥抱未来，我们与您共同探索技术的原动力！💡📝欲了解更多详情或寻求合作，请访问我们的官方网站（替换为相关链接），联系方式已隐藏以保护隐私。一起见证云计算的新篇章，期待您的加入！🎉
🌟🚀国内AI巨头纷至，数十家企业引领潮流，在火🔥山引擎云端崛起！🌍💡火山总裁谭待深信，大模型的未来并非孤木独秀，而是多元共生的智慧森林。🌈不像其他云服务商一味强调自家产品，他秉持开放态度，积极联姻各大模型力量，为企业和大众打造多维度、个性化的AI盛宴。🍽️让创新无边界，服务更贴心，这就是火🔥山引擎的独特魅力所在！🌟
🌟【技术融合】🔥 火山引擎与字节跳动强强联手，构建一体化云服务！🚀借助于先进的云原生架构，我们实现了无缝资源共享，无论是闲置的抖音计算能力，还是离线业务的洪流，都能迅速高效地为火山引擎的伙伴们输送。一分钟内，10万核CPU就能精准到位，速度之快，犹如空降胜利！.).在线业务更是灵活多变，如同潮汐般自如调整，确保资源始终处于最优状态。不仅如此，我们还提供了极具竞争力的价格策略——弹性计算实例，最高可享受80%的优惠，让创新无惧成本压力。🚀这样的合作不仅提升了整体效率，也为行业带来了技术革新与价值提升。让我们一起期待，未来在云服务领域创造更多可能！🌍💻
🌟谭专家分享云力关键在于降低成本，但这绝非一时之策，而是需倚赖长期且稳健的技术创新。透過科技的力量，我们能实现效率提升与支出优化，而非依赖短暂的市场策略。长期来看，这样的可持续路径才是云计算真正强大的竞争优势所在。🏆
让大模型训练快速跑起来
自2022年底发布以来，ChatGPT成为人类历史上最快获得上亿用户的消费级互联网应用。
🌟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，决心填补这一空白，致力于为这些大模型客户提供稳定且价格亲民的AI基础设施solution。🌟
🌟火山引擎🚀，一款专为AI量身打造的机器学习平台，已通过抖音等热门应用的深度验证，展现出强大的分布式并行训练实力。它能轻松应对单任务万卡级别的超大规模训练需求，让数据处理如流水线般高效。GPU弹性计算，就像您的随心所欲的算力伙伴，按需分配，无需浪费，帮助您显著降低70%的运营成本。🚀🔍平台历经海量业务磨砺，算法优化到极致，不仅保证了速度，更确保了精度，为内容创作者和企业提供了强大的数据驱动工具。🌍无论是音乐、时尚还是科技，火山引擎都能以其精准的预测能力，赋能您的创新之路。欲了解更多关于如何利用AI提升业务效率的秘密，只需轻轻一点，我们随时待命，助力您的数字化转型。👩💻👨💻#火山引擎 #机器学习平台 #超大规模训练 #GPU弹性计算 #节省算力成本
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。
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
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。
他还表示，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。”他说。
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