🌟企业数字化转型是大势所趋，云计算引领潮流🌟随着科技革新与数字经济的深化，企业纷纷踏上数字化升级的快车道。云计算，作为驱动这一进程的关键引擎，正以无可匹敌的力量推动企业的数字化增长。📈上云不再是选择，而是成为共识——”坚定信念，云上先行”，越来越多的企业以此为导向，拥抱云端力量。在数字化转型的大潮中，云计算的应用与创新不仅提高了运营效率，降低了成本，还提供了无限可能的创新空间。通过云计算，企业能够实现数据的集中管理、灵活扩展和安全保障，从而加速业务发展。💻无论是初创公司寻求快速扩张，还是老牌企业寻求转型升级，上云都成为他们提升竞争力的关键一步。在市场中，我们看到越来越多的企业成功案例，他们通过云计算实现了数字化转型，实现了业务的爆发式增长。这不仅证明了云计算的价值，也进一步坚定了行业对云端技术的信心。🏆因此，无论是为了顺应趋势，还是为了实现长远发展，企业都应积极拥抱云计算，开启数字化的新篇章。🌐
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🔥🚀【2023年春季火山盛宴】🔥🚀 – 火山引擎震撼发布！🌟在这场4月18日的春季高峰会议上，巨头火山引擎亮剑，凭借自主研发的尖端DPU云产品，引领技术革新风暴！💥💡这些创新力作不仅强化了云端运算能力，还以智能推荐-高速训练引擎为核心，解锁超大模型的高效训练新纪元！🔥高达100GB-10TB的大数据魔方，只需轻轻一触，就能在速度与效能上傲视群雄。🚀值得一提的是，他们巧妙地融合了软硬一体优化设计，为推荐场景打造了一条疾速且经济的高速通道。这意味着面向推荐的模型训练将变得更迅速、更经济实惠！💰节省成本的同时，也提升了整体业务效率。🏆这场FORCE原动力大会无疑展示了火山引擎对未来技术趋势的精准洞察和强大执行力，让我们期待他们在云服务领域的更多突破与可能！💡🔥 #火山引擎# #智能训练# #云计算革命
大规模推荐模型，企业面临的新挑战
在这个资讯泛滥的年代，用户们正遭受着海量信息的洪流侵袭，信息过载问题日益凸显。因此，如何高效地运用智能推荐技术，在瞬息万变中精准锁定目标受众，引导他们迅速找到满足需求的内容，成为了各行各业亟待应对的关键挑战。
🌟利用大数据的力量，🚀智能推荐系统通过深度分析用户行为轨迹与个性化喜好，精准推送定制内容，从而实现超乎期待的用户体验。🎯这不仅显著提升了用户的点击欲望和购买转化，还为企业节省了广告预算，优化了市场触达。🌍由此，满意度、忠诚度和留存率飙升，营销效能如火箭般直线上升！🚀
🌟💡企业智能化转型的热门领域🌟🔍近年来，AI推荐系统在各大企业中迅速崭露头角，成为技术革新的明星应用场景。然而，随着算法的日益复杂与深度，企业在构建和优化这些智能模型的过程中，常常面临挑战重重。🚫💻尽管自主搭建的趋势明显，但复杂的难题开始困扰那些单打独斗的企业。💡求助于专业的AI服务团队🌈🔍面对这些问题，许多企业选择寻求外部技术支持，以应对技术升级带来的高维问题。这些专家能够提供定制化的解决方案，帮助企业在保证推荐精度的同时，降低技术风险和成本负担。🌱合作而非竞争——共同进步的黄金法则💡🤝在AI领域，共享知识与资源是提升整体实力的有效途径。通过合作，企业可以加速技术创新，同时避免重复劳动，实现共赢。SEO优化提示：#AI推荐系统 #企业智能化 #技术支持 #合作双赢
这些难题主要体现在以下几个方面。
首先是训练成本。推荐效果的一个核心诉求是能快速捕捉和反映用户不断变化的兴趣和当前热点，模型如何在短时间内，以可控的成本完成海量数据的训练，是企业面临的比较大的挑战。
其次，个性化推荐系统的场景特征和模型复杂，导致模型愈发庞大，加之推荐引擎同时需要满足时效性，实时掌握用户兴趣，传统的CPU训练算力由于无法实现大规模并行向量计算等原因，无法满足企业推荐大模型高速训练的需求。
最后， 在企业优化推荐算法和模型、提高推荐的准确性和效果的过程中造成系统的抖动和不稳定，也极易因为体验不佳，造成用户的流失。
总而言之，对于各行各业的企业而言，智能推荐大模型训练普遍存在贵、慢、不稳定的痛点。
高速训练引擎，抖音同款模型能力
此前，火山引擎通过抖音等业务大规模个性化模型的探索与沉淀，为众多企业客户提供了智能推荐引擎，助力他们实现个性化用户体验，并在用户留存、停留时间、GMV等维度获得了极大提升。
图：智能推荐-高速训练引擎
本次大会上火山引擎发布的产品——“智能推荐-高速训练引擎”则是为了进一步实现大模型落地而诞生的，集成了抖音、头条等业务的最佳技术实践，尝试解决各行各业的企业训练大规模个性化模型存在的痛点和问题。
火山引擎的智能推荐-高速训练引擎使用了以下方式解决这些问题：软硬一体优化、细粒度算子优化，以及分布式训练和推理。
软硬件一体化的GPU训练，能够将最新体系架构的硬件性能发挥到极致，大幅缩短训练时间，帮助企业提高大规模个性化模型的训练效率，降低训练成本，快速验证模型对业务效果的影响。
针对关键场景的超大模型，火山引擎智能推荐-高速训练引擎提供了全GPU方案，可以支持100GB-10TB的超大模型的高速训练，综合ROI是CPU的5倍；覆盖更多场景的模型，提供了GPU+CPU混训方案，综合ROI是CPU的2倍。
针对搜广推场景, 细粒度算子优化, 性能更好。在训练时，通过算子融合并精细调优，性能提升20%。在推理时，通过算子优化，性能提升40%。
智能推荐-高速训练引擎为了保障系统的稳定性，支持训练和推理的全方位容错，当某一个节点故障时，可以快速恢复；支持分布式推理, 包括多分片, 多副本，从而保证线上服务的高可用。
做完上述以及其他一系列优化后，抖音、今日头条等基于火山引擎高速训练引擎的业务，模型训练时间加速比10x-25x，综合成本降低25%-67%。
而在外部，火山引擎高速训练引擎的价值也得到了多家企业的验证。
例如，与中国某社交平台的合作，火山引擎成功帮助客户解决了训练速度慢，无法快速验证模型效果的问题，将训练速度提升了12倍——原本客户侧耗时1800分钟的模型训练，在火山引擎侧仅耗时150分钟。在模型优化上，火山引擎百G模型与客户2T级别模型相比，效率无明显下降，且离线效果指标全部正向，帮助客户实现了大幅的降本增效。
更普惠的AI基础设施，助力企业智能化发展
这次发布会，火山引擎除了发布智能推荐-高速训练引擎外，还推出了新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。据介绍，火山的机器学习平台支持GPU弹性计算实例灵活调度资源，随用随取，最高可以为客户节省70%的算力成本。
此外，火山引擎也宣布与字节跳动国内业务并池，基于内外统一的云原生基础架构，抖音等业务的空闲计算资源可极速调度给火山引擎客户使用，弹性计算抢占式实例的价格最高可优惠80%以上。
不论是智能推荐-高速训练引擎、机器学习平台，还是其与字节跳动国内业务并池，火山引擎动作背后都有一个共同的特征——提供普惠的AI基础设施。
ChatGPT在世界范围内的爆火，让大家看到了智能化的未来，这波浪潮将会重塑各行各业的生产、运营、管理、营销等各个环节。
要想实现行业智能化升级，国内各行各业都需要普惠的AI基础设施。显然，火山引擎是想通过更普惠的AI基础设施，助力企业智能化发展。
编辑：高明
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