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日火力全开！🚀宣布推出自主研发的DPU系列云产品及更新版机器学习平台，引领智能新潮流！💪该平台以超强性能著称——支持万卡级大模型训练，速度之快堪比闪电，微秒级延迟网络保证稳定高效。🏆这不仅意味着AI技术的飞跃，也为各行业智能化升级提供了强劲动力。火山引擎总裁谭待信心满满地表示：“AI大模型潜力无限，我们致力于服务客户，让大模型发挥最大效能，携手共创智能未来。”🌈欲感受这场科技盛宴的震撼，敬请关注火山引擎的最新动态。🏆让我们共同期待，看这些创新如何引领行业变革！🔥
🌟🚀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，而这些翘楚们已纷纷在火山引擎云的平台上崭露头角。💡谭待见解独到，坚信大模型并非孤木难支，而是形成生态共荣的态势。🌈不同于其他云服务商单纯推销自家产品，火山引擎展现出开放合作的姿态，致力于打造一个汇聚多方智慧的AI应用宝库。🌍为企业和广大用户带来更多元化的选择，让消费者在享受智能化生活的同时，也能感受到技术进步带来的便利与惊喜。🌐#大模型生态# #火山引擎合作# #AI应用丰富
🌟【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力量，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，堪比空闲CPU的分钟级调度。💻不论是离线业务的大规模运算，还是在线业务的灵活需求，都能迅速响应，高效利用。🌊不仅如此，他们提供的弹性计算服务更是独具创新，抢占式实例的价格优惠力度惊人，最高可达80%以上，为企业节省成本的同时，也展现出技术驱动的价值。💰这样的合作模式，无疑将推动双方的技术优化和资源共享，为用户带来更优质的服务体验。🌟#云原生 #技术协同 #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里程碑，成为消费级互联网应用领域的闪亮新星。🌟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，其准确度超越了90%的人类专业人士，引领技术革命的新潮流。🔥SEO优化提示：使用ChatGPT, AI, 亿级用户, 消费级应用, 法律测试, 数学突破, 生物学领先等关键词。
🌟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运营。🌍
🔥🚀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，为用户带来前所未有的计算速度与精度。GPU弹性调度，就像弹指一挥间，随需而变，满足各类业务需求的无缝切换。这种灵活且高效的策略，不仅显著降低了客户的算力成本，更实现了资源的最大化利用，节省高达70%的开支，堪称绿色节能的典范。无论是数据洪流中的高速处理，还是复杂模型的精准训练，火山引擎都以其卓越性能和经济价值，引领着AI领域的技术革新。欲体验这股AI浪潮的力量，只需轻轻一点——让我们一起探索这个机器学习平台的无限可能！🌍💻
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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