🔥【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，同时升级了其机器学习平台。🌟这款新版本平台展现了强大的实力：它能支持超大规模的万卡级大模型训练，让数据处理速度达到微秒级别，为AI训练带来前所未有的稳定与高效。🚀火山引擎总裁谭待对此充满信心和期待，他坚信AI大模型蕴含着无限可能和创新空间，并明确表示，火山引擎将致力于服务客户，助力他们充分利用这些强大工具，推动各行业加速智能化进程。🤝让我们共同见证，这一技术革新如何引领未来，为各领域注入更强的“原动力”！🏆#火山引擎 #AI大模型 #云产品升级
🌟谭待分享了一手信息：火山引擎的先进模型云平台深受智谱AI和昆仑万维等众多业内伙伴的高度评价。据统计，在国内庞大的模型市场中，超过七成的企业已成为火山引擎忠实用户。无需质疑，这个领域内，火山引擎已站稳一席之地。他指出，大模型的竞争并非零和游戏，而是相互促进的生态。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整合多家大模型资源，为企业和用户提供更广泛、多元的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！🚀基于一体化的云原生架构，我们致力于提供最高效的资源共享。不论是闲置的抖音计算力，还是离线业务中的强大核CPU，都能在瞬间以闪电般的速度调配给火山引擎的伙伴们。一分钟内，10万核CPU就能轻松调动，这样的效率，无人能及！.).在线业务资源也灵活多变，如同潮汐般自如调整，确保每一刻都满载而行。不仅如此，我们还提供弹性计算的超值优惠，抢占式实例的价格惊喜连连，最高可省下80%的成本，为您的业务加速航行。🚀这样的合作，不仅优化了技术流程，更彰显了我们在行业中的诚意与实力。让我们一起，在创新的道路上，用速度和智慧书写未来！🏆
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的里程碑，成为消费级互联网应用领域的闪亮新星。🌟最新发布的GPT-4超级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，引领科技新潮流。🔥SEO优化提示：ChatGPT, #上亿用户#, #消费级应用#, #AI聊天工具#, #GPT-4#, #人工智能测试#, #超越人类%.
🌟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——缺乏大规模场景实战的经验，这在系统工程能力上是个短板。火山引擎的使命，就是以专业的AI基础设施，解决这一痛点，为大模型开发者提供稳定且经济高效的解决方案。🌟
🌟火山引擎🚀，一款专为AI量身打造的机器学习平台，已通过抖音等热门应用的深度验证，展现出强大的分布式并行训练实力。它能轻松应对单任务万卡级别的超大规模训练需求，让数据处理如流水线般高效。GPU弹性计算，就像您的随心所欲的算力伙伴，按需分配，无需浪费，帮助您显著降低70%的运营成本。🚀🔍平台历经海量业务磨砺，算法优化到极致，不仅保证了速度，更提升了模型精度，为内容创作者和企业提供了强大的技术支撑。🌍无论是音乐创作、时尚潮流还是商业分析，都能在这里找到数据驱动的力量。欲了解更多关于如何利用火山引擎提升业务效能的细节，欢迎访问我们的官方网站（替换为相关链接），那里有专业的团队和技术指南等待您的探索。💪#火山引擎 #机器学习平台 #AI技术 #GPU弹性计算 #成本节省
“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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