🔥【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，为智能升级注入强大动力！🌟平台更新迭代，以超乎想象的速度与性能震撼登场——它能支持高达万卡级的大模型训练，实现毫秒级延迟网络，让大模型训练如丝般流畅，效率翻倍。🚀火山引擎总裁谭待信心满满地表示，AI领域的巨无霸——大模型，蕴含着无限可能和创新空间。他们致力于为客户提供最优质的服务，助力打造卓越的大模型应用，共同引领各行业智能化的浪潮。🌊别忘了，这场技术盛宴不仅展示了实力，更是对未来智能世界的承诺与决心。让我们期待火山引擎在AI领域的更多突破，为我们的生活带来更多便捷与可能性！💡
🌟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和昆仑万维等业界巨头的认可，众多企业反馈积极。国内顶尖的大模型市场中，超过七成已与火山引擎建立了稳固的合作关系，其影响力不容忽视。据统计，国内有数十家企业致力于发展大模型技术，而这批创新力量几乎都已入驻火山引擎的云端平台。谭待坚信，大模型领域的竞争将更加多元化，而非单一霸主。相较于其他云服务商一味推销自家产品，火山引擎的独特策略是通过深度合作，为用户提供更广泛、多样的AI服务选项。🌍
🌟【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。💥 无论是离线业务的海量处理，还是在线业务的灵活调度，两者无缝对接，展现高效协同。数千核CPU的分钟级调动，让技术力量无处不在。🔍不仅如此，他们提供的弹性计算服务更是独具匠心，抢占式实例的价格优惠力度空前，高达80%以上，为企业节省成本的同时，也释放出更多创新可能。💰这样的合作模式，无疑将推动科技行业的快速发展，优化资源利用，提升用户体验。🏆欲了解更多详情，敬请关注我们的最新动态，一起探索技术的无限可能！💡
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席卷全球，成为消费者级科技领域的耀眼明星。它以惊人的速度突破亿用户里程碑，引领了消费互联网的新潮流。最新发布的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的表现远超90%的业内专家，堪称技术奇迹！🚀 SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT热度飙升”、”消费级应用里程碑”、”GPT-4技术突破”等。
🌟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实现高效且可靠的运营。🌍
🌟火山引擎🚀，凭借其深度优化的机器学习平台，已成功赋能众多像抖音这样的大型应用。它能轻松应对单任务数以万计的大规模训练需求，实现超大规模分布式并行计算，让数据处理速度飞速提升。GPU弹性计算如同随身资源库，按需伸缩，高效又经济，帮助用户显著降低70%的算力开销。🚀🔥平台稳定，性能卓越，无论是海量视频分析还是复杂推荐算法，都能游刃有余。它不仅提升了业务效率，还通过技术创新，为用户提供了一种绿色、节能的数据处理解决方案。🌍欲了解更多关于如何利用火山引擎优化业务运营的信息，欢迎访问我们的官方网站，那里有详尽的使用指南和行业最佳实践分享。📚💻记得，你的每一次学习和探索，都是在推动数据科学的进步，让我们一起在知识的海洋中航行吧！🌊
“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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