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，为行业注入强大动力。🌟平台更新迭代，以超乎想象的速度和稳定性，引领万卡级大模型训练新时代。它不仅能够支持大规模模型的高效运行，还能实现微秒级延迟网络，让每一次训练都如闪电般迅速。🚀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挖掘，而他们将致力于打造优质服务，助力客户释放大模型潜力，共同推进各行业的智能化升级浪潮。🌊这场大会不仅是技术的展示，更是对未来智能世界的深度承诺。让我们期待，通过火山引擎的力量，引领一场智能化革命！💡
🌟🚀国内AI巨头纷至，数十家企业竞相打造大型模型，尽数集结于火神引擎云端力量！🌍💡谭博士见解独到，坚信大模型并非孤芳自赏，而是开放共赢的未来趋势。不同于其他云服务商一味推销自家技术，火山引擎秉持合作精神，携手多家顶尖模型，为各行各业提供多元化的AI解决方案。让创新触手可及，智慧生活由此展开！🌐💪
🌟【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，我们致力于提供极致效能。不论是闲置的抖音计算力，还是离线业务的洪流，都能迅速、精准地为火山引擎的伙伴们服务。只需轻轻一点，10万核CPU就能瞬间到位，分钟级调度，效率爆棚！🌊在线业务资源更是灵活多变，像潮汐一样自如调整，满足不同时段的需求。而弹性计算的抢眼实例，价格优惠力度大到让你难以置信，最高可达80%以上，超值体验，不容错过！💰这样的合作，不仅优化了资源配置，更彰显了技术驱动的力量，为共同的创新之路注入强大动能。让我们一起期待，未来更多可能的火花！🔥
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。🔥这不仅是技术的飞跃，也是创新速度与市场需求的完美结合。🌍无论你身处何地，ChatGPT以其强大的功能和无处不在的影响，正在深刻改变我们的交流方式。💡想要了解更多？探索它的无限可能，让我们一起见证科技的力量！SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT、AI应用、用户增长、技术突破、法律数学生物学测试”等。
🌟谭待阐述了国内科技巨头在大模型研发上的显著实力，他们拥有顶尖的技术团队与深厚的行业洞见，然而，面临的一个挑战是实战经验相对匮乏。火山引擎的核心使命，正是致力于打造能够满足大模型客户严苛稳定性和高性价比需求的AI基础设施solution。🚀我们专注于提供经得起大规模场景考验的系统工程能力，确保技术在实践中得以优化和验证，为智能时代的加速推进贡献力量。🌍
🌟火山引擎🚀，凭借其强大的机器学习平台，已成功助力抖音等众多热门应用的海量数据训练。它能轻松应对单任务万卡级别的超大规模分布式计算挑战，让模型训练更加高效快速。GPU弹性实例如同随叫随到的超级力量，按需分配资源，为用户节省高达70%的昂贵算力开销。🌍无论业务规模多大，都能确保数据处理的无缝流畅，提升整体运营效能。🏆这就是火山引擎，用科技驱动创新，以智能优化成本，引领未来训练新风尚！
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”。
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