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，包括专为AI加速而生的DPU等尖端设备。同时，他们带来了升级版的机器学习平台，以超乎想象的速度和稳定性，引领万卡级大模型训练的新潮流。谭待总裁信心满满地表示：“AI的大模型蕴含着无比的潜力与创新空间，我们火山引擎致力于为客户提供最强大的支持，助力他们释放这些力量。我们的目标是携手客户，共同推动各行业的智能化升级进程。”🚀通过这些先进的技术和服务，火山引擎不仅展示了其在云计算领域的实力，也积极践行了推动行业智能化的决心。让我们期待看到更多创新成果，引领未来AI发展的潮流！🏆
🌟🚀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难支，而是共生共赢的未来趋势。与市面上其他竞品急于推销自家技术不同，火山引擎展现出独特策略——深度融合多家顶尖模型，为各行各业提供多维度、个性化的AI解决方案，让创新触手可及，让消费者体验升级。🌍💪
🌟【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，我们致力于提供极致效能。🌈 无论是抖音等热门应用的闲置计算资源，还是离线业务中的庞大运算力（10万核CPU），都能在瞬间调配，为火山引擎的客户解锁无限可能。🏃♂️在线业务的弹性调度，就像潮汐般灵活，确保每一刻都高效运作。🌊 而且，我们还提供了抢占式实例，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，推动创新。💰这样的合作，不仅优化了技术流程，更在数字世界中创造了价值。🌍 让我们一起见证，云服务的力量如何驱动未来的加速！🚀
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模型更是打破常规，展现出强大的实力，在法律、数学和生物学等多个领域的表现超越了90%的人类专业人士。🔥这不仅是科技的进步，也是用户体验的一次革新，ChatGPT的影响力无处不在！🔍SEO优化提示：使用相关关键词如”AI聊天应用”、”用户增长速度”、”GPT-4技术突破”等，增加emoji符号以提升可读性和吸引力。
🌟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。火山引擎的目标是为这些寻求AI赋能的巨擘们，提供稳定且价格亲民的底层架构服务，助力他们实现技术与商业的无缝对接。🚀
🔥🚀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，凭借其强大的分布式并行训练能力，曾深度赋能抖音等热门平台，实现海量数据的高效处理与模型迭代。它犹如一台超大规模的智慧引擎，能够在瞬息万变的数据洪流中，以万卡级别的精度稳定运行，为用户业务提供坚实的算力支持。GPU弹性计算实例是其核心武器，如同灵活调度的能源，随需应变，无需预估，就能满足各类复杂任务需求。这种智能策略不仅提升了效率，更以高达70%的成本节省，为客户省下每一分钱，让数据价值最大化。无论是初创公司的快速迭代，还是成熟企业的持续优化，火山引擎都能提供精准、高效的解决方案，引领业务增长的潮流。它不仅是技术的革新，更是商业智慧的体现。🔥🔥
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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