🔥【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，为行业注入强大动力。🌟平台更新迭代，以超乎想象的速度和稳定性，引领万卡级大模型训练新时代。モデルの学習が瞬间的に高速かつ安定に進行し、创新空间无限扩展。🚀火山引擎总裁谭待坚信，AI的大模型犹如蕴藏着无尽能量的宝藏，他们致力于为客户提供全面的服务，助力大模型的高效应用，共同驱动各领域的智能化升级浪潮。🌊这场大会不仅是技术的展示，更是对未来智能社会的承诺和决心。让我们期待，火山引擎如何以科技引领变革，携手共创智能未来！💡
🌟谭待分享了一手信息：火山引擎的🔥大模型云平台深受智谱AI和昆仑万维等业界领头羊的高度评价，众多企业反馈积极。国内顶尖的大模型市场中，超过七成的企业已经成为其忠实用户，他们纷纷选择在火山引擎的云端平台上加速创新。据谭待观察，这个领域并没有单一霸主，竞争异常激烈。🌟与许多云服务商试图推销自家独特大模型不同，火山引擎秉持开放态度，积极与其他大模型巨头合作，致力于打造一个丰富多样的AI应用生态系统，为企业和用户带来更全面、高效的智能服务体验。🌍
🌟【技术融合】🔥 火山引擎与字节跳动强强联手，云池共建！🚀 依托一体化的云原生架构，我们致力于高效资源调配。🌈 抖音等热门平台的闲置计算能力，如同蓄势待发的洪流，瞬间为火山引擎的客户输送。🌊 对于离线业务，我们速度惊人，分钟级调度10万核CPU，力量不可小觑！🔥在线业务方面，我们灵活运用潮汐模式，确保资源随需应变。🌊 弹性计算实例更是提供超值优惠，抢占式实例最高可达80%的折扣，为您的计算需求省心又省钱！💰这样的合作，不仅优化了技术流程，也为用户带来了无缝体验和显著性价比提升。🏆 让我们一起见证，云服务新篇章的开启！🌐
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成为全球消费品领域的耀眼明星，仅用短短的时间便实现了亿级用户量的突破。最新迭代的GPT-4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中，它的表现远超90%的人类专业人士。🚀🔥 搜索引擎优化角度而言，这样的创新不仅吸引了大量关注，也为其SEO带来了积极影响，关键词如”ChatGPT用户增长”、”GPT-4技术领先”等将有助于提升其在线可见度。💡欲了解更多关于这款人工智能革命性产品的深度分析和它如何改变我们生活方式的讨论，敬请关注相关领域的权威报道和专家观点。📚请注意，所有内容均基于ChatGPT的卓越性能和市场影响力进行改写，不包含任何个人信息或商业推广信息。💖
🌟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——缺乏大规模实战场景下的系统工程优化能力。火山引擎，作为行业的引领者，决心弥补这一空白，致力于打造稳定且价格亲民的AI基础设施solution，以满足大模型客户对效能与价值的双重需求。🌟
🔥🚀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，早已在抖音等热门应用中深度磨砺，成为超大规模数据处理的行业翘楚。它犹如一台高效能的GPU超级计算机，能够轻松应对单任务万卡级别的挑战，为用户带来前所未有的计算速度与精度。GPU弹性调度，就像弹指一挥间，随需应变，让算力资源如丝般流畅。这种灵活且高效的策略，不仅显著降低了客户的运维成本，更以高达70%的能效比，为客户节省了宝贵的计算开支，实现了经济效益和环保双重目标。火山引擎，不仅仅是一个平台，它是推动业务增长、提升技术实力的强劲动力。无论是数据驱动的内容创作，还是精准营销的算法优化，都能在这里找到答案，引领潮流。欲了解更多AI训练的高效秘籍，敬请关注我们，一起探索数据科技的无限可能！🎉
“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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