🔥AI革命!火山引擎发布DPU,万卡级大模训、云市场变革风暴来袭?🔥

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文章主题:, DPU, 云产品, 大模型训练

666ChatGPT办公新姿势,助力做AI时代先行者!

21世纪经济报道 记者诸未静 上海报道

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日震撼发布!🚀💥 独家研发的DPU系列云产品及升级版机器学习平台闪亮登场!🔍🏆专为AI加速打造,助力万卡级大模型训练,打破速度限制,微秒级延迟网络让你的模型瞬间飞驰!💨🛠️革新科技,中央处理器分散处理单元(DPU),引领云计算新潮流,让计算效能更上一层楼。🚀🌍无论规模多大,都能轻松应对,为你的业务提供强大而稳定的动力,原动力大会,见证技术的力量!💪欲了解更多详情,敬请关注火山引擎官网,我们用专业与创新,驱动未来,服务全球!🌐#DPU云产品 #机器学习平台 #AI加速 #云计算革新

🌟🚀国内AI巨头纷至,数十家企业引领潮流,在火🔥岩引擎云端崛起!🌍💡火山总裁谭待深信,大模型的未来并非孤木独秀,而是多元共生的智慧森林。🌈不像其他云服务商仅聚焦自家明星产品,他秉持开放态度,积极联姻各大模型力量,为企业和大众打造多维度、个性化的AI盛宴。🎉🌐让创新无边界,服务更贴心,这就是火🔥岩引擎的AI愿景!🌟

🌟【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实力,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的分钟级流转。💥 无论是离线业务的大规模运算,还是在线业务的灵活调度,都能高效应对,实现分钟级10万核CPU的强大处理能力。🔥不仅如此,创新的弹性计算方案下,抢占式实例的价格优惠力度空前,最高可达80%以上,为企业节省成本的同时,也提供了前所未有的性价比。💰这样的合作模式,无疑将推动技术共享与价值最大化,为行业带来更强劲的发展动力。🏆欲了解更多详情,敬请关注我们的最新动态,一起探索云服务的无限可能!💡

🌟谭专家分享云秘钥:降低成本,永续关键在于技术创新!🚀云计算的核心优势不只在于价格,长期的效率与可持续性才是王道。短暂的商业模式虽能一时降低成本,但无法保证云服务的长远健康发展。我们始终坚持通过技术创新来优化成本结构,而非短期的市场策略。让技术引领未来,为您的业务提供稳健且长久的支持!🌍

让大模型训练快速跑起来

自2022年底发布以来,ChatGPT成为人类历史上最快获得上亿用户的消费互联网应用。

🌟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。火山引擎的目标,就是为这些追求卓越的AI公司提供稳健且价格亲民的基础设施solution,助力他们实现高效且可靠的模型部署与服务。🚀

🌟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大规模计算需求,让数据处理如流水般顺畅。GPU弹性计算,就像随叫随到的超级力量,按需分配资源,高效又经济。不仅如此,其出色的能效比可帮助用户显著降低算力成本,最高节省高达70%!🚀🔥平台稳定,性能卓越,无论是内容生成、推荐优化还是实时分析,都能提供精准且高效的计算支持。它不仅提升了业务效率,更在数据安全和隐私保护上筑起坚固的防线。火山引擎,是智慧与效能的完美结合,引领着AI技术的未来潮流。🌍欲了解更多详情或寻求服务,请访问我们的官方网站(替换为相关链接),那里有更多专业且无广告的信息等待您的探索。📚💻

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。

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

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。

他还表示,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。”他说。

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