🔥【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，让每一次训练都精准快速。🚀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，而大模型正是这场变革中的璀璨明珠。他们致力于为客户提供全面、优质的服务，助力企业释放大模型潜力，加速智能化升级的进程。🤝此次大会，不仅展示了火山引擎的技术实力，更彰显了其推动行业智能化的决心和承诺。让我们期待，未来在他们的引领下，AI技术将如何赋能各领域，创造出更多可能！🌟
🌟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、昆仑万维等业内领头羊的高度评价，众多企业反馈积极。国内顶尖的大模型市场中，超过七成的玩家已成为了火山引擎忠实伙伴，他们的业务都在这个平台上稳健发展。据统计，国内有数十家企业致力于大模型的研发和应用，无一不在火山引擎的云端找到了属于自己的舞台。谭待坚信，市场竞争不会让某一巨头独占鳌头。相较于其他云服务商一味推销自家产品，火山引擎的独特策略是与多家大模型建立深度合作关系，为用户提供更加多元化和高质量的AI服务体验。🌍
🌟【技术融合】🔥 火山引擎与字节跳动强强联手，云池共建！🚀 依托一体化的云原生架构，我们致力于高效资源调配。不论是闲置的抖音计算力，还是离线业务的10万核CPU，都能迅速调动，为火山引擎客户提供无缝服务。💡在线业务的弹性复用，就像潮汐般灵活，确保业务流畅无阻。而且，抢眼的价格优惠，抢占式实例最高可达80%的折扣，为企业节省成本，创造价值。🌍欲了解更多详情，敬请关注我们的最新动态，让技术的力量为您的业务加速！🔥
让大模型训练快速跑起来
🎉ChatGPT的崛起速度令人瞩目！自从2022年末横空出世以来，这款人工智能应用迅速席卷全球，仅用短短的时间便实现了亿级用户的里程碑，成为消费级互联网领域的一个奇迹。🌟最新发布的GPT-4更是展现出超凡实力，在法律、数学和生物学等多个专业测试中，其准确率超越了90%的顶尖人类专家，再次刷新了技术与智慧的高度。🔥不论是教育、科研还是日常娱乐，ChatGPT都以其强大的功能和无尽的可能性，引领着一股前所未有的智能化浪潮。🌍欲了解更多关于这款革命性应用的深度探索，敬请关注我们，一起见证科技的力量！🌐
🌟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，对行业知识深入理解并富有创新思维。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。火山引擎的使命，就是为这些追求卓越的大模型客户提供稳健且价格亲民的AI基础设施服务，确保他们在人工智能领域实现高效稳定的发展。🌍
🔥🚀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，凭借其深厚的技术底蕴和实战经验，已成功赋能抖音等众多行业巨头，实现单任务万卡级的大规模分布式并行训练。这不仅展示了其强大的处理能力，更是超大规模计算领域的亮眼存在。🌍💻GPU弹性计算实例，就像AI世界的瑞士军刀，随需应变，高效能且经济实惠。无需预先投资大量资源，只需轻轻一点，即可轻松调度，将算力成本有效降低70%！💰💸无论是数据洪流的处理，还是复杂模型的训练，火山引擎都能以卓越性能和灵活策略，帮助企业在AI浪潮中稳占先机。🏆🚀欲了解更多关于这台智能引擎如何推动业务增长的秘密，欢迎垂询，我们期待与您共享技术的力量！👩💻💼#火山引擎 #机器学习 #GPU计算 #业务优化
“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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