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技术革新的盛会——“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等尖端技术，引领行业迈向更高能效。🌟此次发布的机器学习平台更是亮点十足：它不仅能够支持超大规模的万卡级大模型训练，实现毫秒级的延迟网络响应，让模型训练更为稳定且高效。🚀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，而他们将致力于为客户提供最强大的工具，助力大模型的繁荣与应用。🤝这些创新举措无疑将进一步推动各行业的智能化升级，共同塑造一个更加智能、便捷的世界。🌍#AI技术 #云产品发布 #智能化升级
🌟🚀国内AI领域繁荣昌盛，众多实力派企业如雨后春笋般涌现，其中众多佼佼者已成功扎根于火🔥岩引擎云平台，引领潮流。谭待专家见解独到，坚信大模型并非孤木，而是共生的智慧森林。与市面上其他云服务商争相推广自家独特模型不同，火山引擎展现出开放包容的姿态，积极联姻各大模型巨头，打造一体化的AI生态系统。为企业和用户带来更多元化的智能服务体验，让创新之火熊熊燃烧！🔥💥
🌟【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革新，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，令人惊叹。👩💻即使是离线业务，也能分钟级调动10万核CPU的强大实力，效率无人能敌。在线业务更是灵活多变，如同潮汐般自如利用，弹性计算的先进实例，价格优惠力度空前，最高可达原价的80%以上，为企业节省成本的同时，也提供了前所未有的计算效能。💰这样的合作模式，不仅优化了资源利用，更展示了科技驱动的力量，为未来的数字世界注入更多活力。🌍#云池共建 #技术融合 #计算效能
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，这款人工智能应用已迅速席卷全球，成为消费者级科技领域的耀眼明星。它以惊人的速度突破亿用户大关，展现出前所未有的技术魅力。最新发布的GPT-4模型更是实力爆棚，在法律、数学和生物学等多个领域展现出压倒性的表现，高达90%的测试成绩远超人类平均水平。🚀这款应用以其卓越性能和广泛适用性引发了热烈讨论，不仅因其强大的学习能力，更因其对未来科技的影响深远。它的每一次迭代都引领着AI技术的新潮流，为用户带来前所未有的便捷与创新。🌍💻欲了解更多ChatGPT的辉煌成就，以及它如何重塑我们的工作和生活方式，搜索引擎优化关键词如”ChatGPT里程碑”、”最新技术突破”或”人工智能影响”将带你深入了解。记得关注那些权威来源，获取最准确、深入的信息。📚🔍
🌟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定且价格亲民的AI基础设施解决方案。🚀
🔥🚀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，历经抖音等热门平台的磨砺淬炼，已发展成业界领先的超大规模分布式并行训练利器！它以强大的效能，轻松驾驭单任务万卡级别的挑战，为内容创新提供澎湃动力。🌍GPU弹性计算实例，就像智能调度师，随需应变，高效又灵活。无论是高峰期的流量洪流，还是低谷期的数据沉淀，都能精准匹配，让算力成本直降70%，为企业省钱如流水。💰这不仅仅是一个平台，它是数据驱动增长的秘密武器，是企业数字化转型的加速器。拥抱火山引擎，开启智能新时代！🚀#火山引擎 #机器学习 #GPU计算 #业务训练 #AI优化
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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