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】4月18日震撼发布！🚀原动力大会上，我们带来了自主研发的尖端DPU云系列产品，革新了云计算技术！💪专为高效训练超大规模模型而生，万卡级大模力量量级，微秒级响应速度，让AI训练如虎添翼！🔥🔥同时，升级版机器学习平台更是亮点满满——它不仅支持海量数据的无缝处理，还能轻松驾驭复杂任务，实现毫秒级计算精度。🏆无论是科研突破还是商业应用，都能满足您对速度与效能的极致追求。🌍欲了解更多详情，敬请关注我们的官方动态，让这些创新技术引领您的未来发展！💻🌐#火山引擎 #云产品发布 #机器学习升级
🌟🚀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！💼🔍火山总裁谭待深信，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——与多家伙伴携手，打造一个包容性强、应用广泛的AI生态系统。🌍🌍为企业和大众，提供无尽可能的创新服务，让AI的力量触手可及！🌟
🌟【技术融合】🔥 火山引擎与字节跳动强强联手，云池共建！🚀 依托一体化的云原生架构，我们致力于高效资源调配。不论是闲置的抖音计算力，还是离线业务的10万核CPU储备，都能迅速调动，为火山引擎客户加速服务。🔥 秒级调度，分钟级响应，技术力量如潮水般涌动。🌈 在线业务的弹性计算资源，我们采用创新策略，抢占式实例价格优惠力度高达80%以上，为企业节省不菲成本。💰SEO优化提示：使用关键词“云原生架构”、“高效资源调配”、“分钟级调度”、“弹性计算”和“价格优惠”。
🌟谭专家分享云力关键在于降低成本，但这绝非单纯靠一时的买卖策略。长期来看，技术驱动的可持续优化才是王道。毕竟，稳健而不间断的成本控制才是云计算立足之本，而非短暂的利润追逐。🚀
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追求卓越的AI公司提供稳健且价格亲民的基础设施服务，助力他们打造高效且可靠的模型。🌍
🌟火山引擎🚀，一款专为AI量身打造的机器学习平台，已通过抖音等热门应用的深度验证，展现出强大的分布式并行训练实力。它能轻松应对单任务万卡级别的超大规模训练需求，让数据处理如流水线般高效。GPU弹性计算，就像随叫随到的超级力量，按需分配资源，帮助用户显著降低算力成本，最高节省可达70%！🚀🔍平台历经海量业务磨砺，算法优化至极致，不仅保证了稳定运行，更提升了训练速度和精度，为内容创作者和企业提供了强大的技术支撑。🌍欲了解更多关于如何利用火山引擎提升业务效能的细节，欢迎访问我们的官方网站，那里有专业的指导和案例分享，助你一臂之力，加速前行！🌐—原文中提到的抖音用户和联系方式等信息已隐去，同时删除了广告元素，改写后的内容更注重平台功能、优势以及SEO优化。使用了专业术语和表情符号来增强可读性和吸引力，并在结尾处巧妙地引导读者访问官方网站获取更多信息。
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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