🔥【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端产品，包括DPU等创新工具，为云服务注入强大动力。同时，他们带来了更新颖的机器学习平台，其卓越性能令人瞩目：支持超大规模万卡级模型训练，实现微秒级延迟网络，让大模型训练如虎添翼，速度与稳定性并存。火山引擎总裁谭待信心满满地表示，AI领域的巨量潜力和无限可能正等待挖掘。作为行业领导者，他们致力于服务每一位客户，助力打造高效、智能的大模型应用，共同引领各行业的智能化浪潮。让我们期待这些创新成果如何赋能未来，为智慧社会添砖加瓦！🌟记得关注我们，获取更多关于AI技术的深度解析与实践案例。🏆
🌟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、昆仑万维等业界领头羊的高度认可，众多企业反馈积极。国内顶尖的大模型市场中，超过七成的玩家已成为火山引擎忠实用户。据统计，国内有数十家企业致力于大模型研发，他们中的绝大多数已将业务部署在了这个创新的云端平台上。谭待坚信，竞争激烈的市场中，大模型不会是孤军奋战的存在。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与多家大模型厂商深度合作，为用户提供更加多元化和高质量的AI服务体验。🌍
🌟【火山引擎与字节跳动强强联手】🔥🚀 火山引擎今日震撼宣布，正式携手字节跳动国内业务，开启云原生新篇章！💡 依托双方共享的先进基础设施，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，速度与效率并存。💨 🌈 不仅如此，离线业务资源更是实现了分钟级的高效调度，10万核CPU轻松应对，这不仅是一场技术实力的较量，更彰显了云服务的强大灵活性。🛠️🌊 在线业务资源的潮汐复用策略，让计算资源如海洋般无尽，弹性计算的抢眼实例价格优惠高达80%以上，为企业节省成本的同时，也提供了前所未有的性价比。💰🏆 这次合作无疑将推动云计算行业的发展，为用户带来更优质、高效的服务体验。🔥记得关注我们，获取更多关于云技术与创新的精彩内容！💡#火山引擎 #字节跳动 #云原生技术
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AI聊天工具迅速席卷全球，仅用短短的时间就实现了亿级用户量的突破，堪称消费级互联网应用的里程碑。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%的人类专业人士。🚀它的成功不仅是技术的飞跃，也是创新与市场需求的完美契合。SEO优化提示：ChatGPT, AI聊天工具, 亿级用户, GPT-4, 法律测试, 数学能力, 生物学, 人类超越
🌟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的探索之路更加顺畅。🌍
🔥🚀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，已赢得抖音等众多巨头的青睐。它犹如一台超大规模的智慧引擎，能够在海量数据洪流中，轻松驾驭单任务万卡级别的训练挑战，展现出无与伦比的效能与精准度。💡🔍这背后的秘密在于其对用户业务需求的深度理解和持续优化，每一项技术迭代都源于实战，为用户提供无缝的GPU弹性计算体验。就像随时可用的算力资源，随需而变，高效又灵活，帮助客户显著降低70%的运营成本，真正实现了效能与经济性的双重飞跃。💰💸无论是数据密集型的视频处理，还是复杂的推荐算法，火山引擎都能以稳健的姿态，提供稳定且高效的计算支持，推动业务创新，引领行业潮流。🚀🏆欲了解更多关于这台AI巨轮如何赋能企业，提升业务效率的秘密，欢迎点击探索，让我们一起见证科技的力量！🔍💻 #火山引擎 #AI训练 #业务优化
“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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