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】原力爆发！四大新品震撼发布🌟——🔥自研DPU引领云计算新纪元，打破传统束缚，为高效运算提供强劲引擎！💡🎉4月18日，一场科技盛宴在“原动力大会”上拉开序幕，火山引擎以创新的姿态，引领云产品革命！💥🔥焦点聚焦：全新DPU系列，专为云端计算量身打造，让数据处理如虎添翼，速度与安全并驾齐驱！🛡️🔍机器学习平台升级，万卡级大模型训练不再是难题，微秒级延迟网络让你的模型瞬间响应，训练体验再上一层楼！🏃♂️💨🏆这些前沿技术的发布，标志着火山引擎正以无可匹敌的速度和实力，推动云服务迈向新高度！🚀欲了解更多详情，敬请关注我们的官网更新或搜索“火山引擎+新品”获取最新资讯。💡💻#云计算 #DPU #机器学习 #原动力大会
🌟🚀国内AI巨头纷至，数十家企业引领潮流，在火🔥岩引擎云端蓬勃发展！🌍💡火山总裁谭待坚信，大模型的未来并非孤木独秀，而是多元共生的智慧森林。他颠覆传统，不走寻常路——与多家伙伴深度绑定，共建AI生态系统，为企业和大众解锁更多创新应用。🌟🌐让科技的力量，无处不在，触手可及！🔥
🌟【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，创造价值。💰这样的深度合作，无疑将推动技术和服务的无缝对接，为用户带来更优质、高效的体验。🌍欲了解更多详情，敬请关注我们的官方动态，或通过关键词”云池整合”、”火山引擎优惠”等进行搜索，获取最新资讯。🔍#技术升级 #云服务优化 #字节跳动合作
🌟谭专家分享云力关键在于降低成本，但这绝非一时之策，而是需倚赖长期且稳健的技术创新。透過科技的力量，我们能实现效率提升与支出优化，而非依赖短暂的市场策略。长期来看，这样的可持续路径才是云计算领域的王道。🌍
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级互联网应用。
🌟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，对行业知识和创新思维有独到见解。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中能稳定前行并实现高性价比。🌍
🌟🔥揭秘🔥火山引擎AI实力：🚀专为内容创作者打造的大规模机器学习平台，经过抖音等热门应用的深度磨砺，现已能胜任单任务万卡级别的训练挑战！💪分布式并行计算能力无人能敌，轻松驾驭超大规模数据，让创新无边界。🌍GPU弹性实例，如你的贴身保镖，随需应变，高效又省钱，最高可省下70%的算力开销，真正实现效能与成本的双重优化！🌟
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。
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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