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🔥🚀【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升级和创新技术。💥🔥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，还为推荐场景的高速训练提供了前所未有的解决方案。🚀100GB-10TB的大模型训练不再是难题，智能推荐与高速训练引擎的无缝对接，让速度与效能并驾齐驱。📈🔍软硬一体优化设计是其独特之处，这不仅意味着更快的速度，更低的成本，更是对技术与经济双重效益的深度挖掘。💰🏆这些革新性的产品和服务，无疑将推动推荐行业的发展，为用户带来更精准、高效的体验。🌟欲了解更多详情，敬请关注火山引擎官方网站或社交媒体平台，我们期待与您共享科技的力量！🌐#火山引擎#春季发布会#智能推荐高速训练
大规模推荐模型，企业面临的新挑战
在这个资讯泛滥的时代，用户们正遭受着海量信息的洪流侵袭，信息过载成为一大挑战。因此，如何高效地利用智能推荐技术，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优化的关键环节。
🌟利用大数据的力量，💡智能推荐系统能深度剖析用户行为路径与喜好，精准推送个性化内容、产品或服务，从而点燃用户的点击欲望，推动转化行动。它的存在，对用户体验的满意度、忠诚度和留存率提升至关重要，同时也能帮助企业节省营销开支，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AI浪潮中，智能推荐系统无疑是闪耀的一颗明珠，众多企业在短短时间内实现了技术革新和业务升级。然而，随着算法的日益复杂，一个不争的事实是，许多企业在追求技术创新的同时，也面临着严峻的难题：如何有效应对模型规模扩大带来的复杂性？🚫🔍面对深度学习模型的”巨无霸”挑战，企业自主搭建的道路并非一帆风顺。复杂的架构、海量数据处理以及持续优化的需求，都成为横亘在前进道路上的绊脚石。📊📈这时候，专业的AI服务提供商就像导航灯，提供定制化的解决方案。他们凭借深厚的技术积累和经验，能够帮助企业在保证推荐精度的同时，实现技术的高效管理与升级。👩💻💼借助先进的算法优化、分布式计算和数据安全策略，企业可以将精力集中在核心业务上，而无需担心底层架构的复杂性。这样不仅提升了运营效率，还能在竞争激烈的市场中抢占先机。🚀🎯总之，虽然AI推荐之路并非坦途，但通过与专业服务的合作，企业能够化挑战为机遇，实现智能推荐技术的稳健发展。🏆🤝
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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