🌟企业数字化转型已是大势所趋🌍随着科技革新与数字经济的深入渗透，各行各业纷纷踏上数字化升级的快车道。在这个时代浪潮中，云计算技术以其强大的赋能作用，成为驱动企业数字化增长的关键引擎🔥。越来越多的企业明白，拥抱云端才是明智之选💪”上云为先，自建为后”的理念逐渐深入人心，成为了业界遵循的原则。云计算不仅提供了高效、灵活的资源管理，还通过创新应用为企业开辟了无限可能🌟SEO优化提示：使用关键词如“企业数字化转型”、“云计算技术”、“数字化增长”、“云端优先”等，并适当运用emoji符号以增加可读性和吸引力。
🌟火山引擎🚀，字节跳动的云端力量💡，以开放的姿态，分享其在高速成长中提炼出的业务增长秘籍和技术精华。它致力于帮助各行各业的企业，通过优化用户体验、挖掘数据价值和推动敏捷运营，打造数字化的核心竞争力。无论你是寻求创新突破，还是渴望实现业务的稳健增长，火山引擎都是你信赖的伙伴。它的存在，就是为了赋能，让每个企业都能在数字世界中熠熠生辉。🌍✨
🔥🚀【2023年春季火山引擎力推】🔥🚀🌟4月18日，春意盎然之际，火山引擎盛装出席了这场名为”FORCE原动力”的年度科技盛宴，带来了震撼人心的产品创新和解决方案升级。💥🔥自研DPU系列云产品闪亮登场，不仅展示了其强大的计算实力，更引领了云计算技术的新潮流。它们以卓越性能，专为推荐场景打造，助力企业实现模型训练的高效与速度。📈🔍智能推荐系统背后的”高速训练引擎”更是亮点所在，它能轻松驾驭100GB-10TB的大规模模型训练，让超大规模数据处理不再是难题。🚀🛡️软硬一体优化设计，不仅保证了系统的稳定运行，更显著降低了运营成本，为推荐业务的稳健发展提供了强有力的支持。💰这场大会无疑是一次技术与创新的狂欢，火山引擎用实际行动践行了”让科技加速，让生活更智能”的理念。🏆欲了解更多详情，敬请关注我们的官方网站或社交媒体平台，我们期待与您共享这份科技盛宴的精彩！🌐#火山引擎#春季发布会#推荐场景优化
大规模推荐模型，企业面临的新挑战
在这个资讯泛滥的年代，用户们正遭受着海量信息的洪流侵袭，信息过载问题日益凸显。因此，如何高效地运用智能推荐技术，在瞬息万变中精准锁定目标受众，引导他们迅速找到满足需求的内容，成为了各行各业亟待应对的关键挑战。
🌟利用大数据的力量，🚀智能推荐系统通过深度分析用户行为路径与个人喜好，为用户提供精准定制的内容、产品或服务推送。这不仅能显著提升用户的点击欲望和购买转化，带来更高的满意度和忠诚度，同时也能帮助企业节省广告预算，优化营销策略，实现效益最大化。🌍
🌟💡企业智能化转型中的挑战与解决方案💡🌟在人工智能(AI)领域，智能推荐系统的崛起无疑是近年来的一大亮点。无数企业纷纷投入，自主构建了强大的AI推荐引擎，以驱动业务增长。然而，随着技术的不断演进，一个不争的事实是，复杂度日益提升的深度学习模型正给部分企业带来前所未有的困扰。🚫 modelos cada vez más grandes y profundos, muchas empresas se encuentran enfrentando desafíos insuperables sin la capacidad de solucionarlos en-house. 🤔面对这些技术瓶颈，解决方案并非遥不可及。首先，合作与共享成为关键。通过与其他AI专家或大型科技公司合作，企业可以获取更全面的技术支持和优化建议，共同应对复杂问题。🤝👥其次，持续学习与迭代是必经之路。随着技术的快速迭代，企业应保持对最新算法和技术动态的关注，不断调整和完善推荐模型，以适应市场变化。📚📈最后，数据安全和隐私保护也不能忽视。在追求智能化的同时，确保用户信息的安全，赢得信任至关重要。🛡️🔒总的来说，AI推荐的发展虽带来挑战，但通过策略调整和合作，企业仍能在这个领域保持竞争优势。🚀🏆#AI推荐 #企业转型 #技术挑战与解决方案
这些难题主要体现在以下几个方面。
首先是训练成本。推荐效果的一个核心诉求是能快速捕捉和反映用户不断变化的兴趣和当前热点，模型如何在短时间内，以可控的成本完成海量数据的训练，是企业面临的比较大的挑战。
其次，个性化推荐系统的场景特征和模型复杂，导致模型愈发庞大，加之推荐引擎同时需要满足时效性，实时掌握用户兴趣，传统的CPU训练算力由于无法实现大规模并行向量计算等原因，无法满足企业推荐大模型高速训练的需求。
最后， 在企业优化推荐算法和模型、提高推荐的准确性和效果的过程中造成系统的抖动和不稳定，也极易因为体验不佳，造成用户的流失。
总而言之，对于各行各业的企业而言，智能推荐大模型训练普遍存在贵、慢、不稳定的痛点。
高速训练引擎，抖音同款模型能力
此前，火山引擎通过抖音等业务大规模个性化模型的探索与沉淀，为众多企业客户提供了智能推荐引擎，助力他们实现个性化用户体验，并在用户留存、停留时间、GMV等维度获得了极大提升。
图：智能推荐-高速训练引擎
本次大会上火山引擎发布的产品——“智能推荐-高速训练引擎”则是为了进一步实现大模型落地而诞生的，集成了抖音、头条等业务的最佳技术实践，尝试解决各行各业的企业训练大规模个性化模型存在的痛点和问题。
火山引擎的智能推荐-高速训练引擎使用了以下方式解决这些问题：软硬一体优化、细粒度算子优化，以及分布式训练和推理。
软硬件一体化的GPU训练，能够将最新体系架构的硬件性能发挥到极致，大幅缩短训练时间，帮助企业提高大规模个性化模型的训练效率，降低训练成本，快速验证模型对业务效果的影响。
针对关键场景的超大模型，火山引擎智能推荐-高速训练引擎提供了全GPU方案，可以支持100GB-10TB的超大模型的高速训练，综合ROI是CPU的5倍；覆盖更多场景的模型，提供了GPU+CPU混训方案，综合ROI是CPU的2倍。
针对搜广推场景, 细粒度算子优化, 性能更好。在训练时，通过算子融合并精细调优，性能提升20%。在推理时，通过算子优化，性能提升40%。
智能推荐-高速训练引擎为了保障系统的稳定性，支持训练和推理的全方位容错，当某一个节点故障时，可以快速恢复；支持分布式推理, 包括多分片, 多副本，从而保证线上服务的高可用。
做完上述以及其他一系列优化后，抖音、今日头条等基于火山引擎高速训练引擎的业务，模型训练时间加速比10x-25x，综合成本降低25%-67%。
而在外部，火山引擎高速训练引擎的价值也得到了多家企业的验证。
例如，与中国某社交平台的合作，火山引擎成功帮助客户解决了训练速度慢，无法快速验证模型效果的问题，将训练速度提升了12倍——原本客户侧耗时1800分钟的模型训练，在火山引擎侧仅耗时150分钟。在模型优化上，火山引擎百G模型与客户2T级别模型相比，效率无明显下降，且离线效果指标全部正向，帮助客户实现了大幅的降本增效。
更普惠的AI基础设施，助力企业智能化发展
这次发布会，火山引擎除了发布智能推荐-高速训练引擎外，还推出了新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。据介绍，火山的机器学习平台支持GPU弹性计算实例灵活调度资源，随用随取，最高可以为客户节省70%的算力成本。
此外，火山引擎也宣布与字节跳动国内业务并池，基于内外统一的云原生基础架构，抖音等业务的空闲计算资源可极速调度给火山引擎客户使用，弹性计算抢占式实例的价格最高可优惠80%以上。
不论是智能推荐-高速训练引擎、机器学习平台，还是其与字节跳动国内业务并池，火山引擎动作背后都有一个共同的特征——提供普惠的AI基础设施。
ChatGPT在世界范围内的爆火，让大家看到了智能化的未来，这波浪潮将会重塑各行各业的生产、运营、管理、营销等各个环节。
要想实现行业智能化升级，国内各行各业都需要普惠的AI基础设施。显然，火山引擎是想通过更普惠的AI基础设施，助力企业智能化发展。
编辑：高明
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