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🔥🚀【2023年春季火山盛宴】🔥🚀 – 火山引擎力推创新云产品与智能加速器！🌟🎉4月18日，春意盎然之际，火山引擎盛装出席FORCE原动力大会，震撼发布自研的DPU系列云产品，引领云计算技术的新高峰。🎯这些尖端设备不仅强化了云端计算能力，还以超大模型训练支持（100GB-10TB），为推荐场景打造了前所未有的速度与效能。🚀🔥智能推荐，如虎添翼！火山引擎推出了高速训练引擎，采用一体化优化设计，让推荐系统的迭代更为迅速，同时大幅降低成本。💰这不仅意味着更快的响应时间，更优质的用户体验，也标志着AI技术在推荐领域的革新步伐。🏆无论是初创企业还是行业巨头，都能在此找到加速发展的新引擎。🔥通过这些云产品和智能解决方案，火山引擎正以实际行动推动着云计算行业的绿色、高效与智能化发展。🌍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，一起探索未来科技的无限可能！🌐#2023年春季火山引擎大会 #云产品发布 #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挖掘用户行为与喜好，精准推送个性化内容，从而点燃用户的点击欲望和购买热情。它如同无形的营销魔术师，无声地提升用户体验，增强品牌粘性。🌍通过优化推荐策略，帮助企业节省广告预算，实现ROI最大化，同时以高效的方式推动销售增长。🏆智能推荐，不仅革新了消费模式，也重塑了商业格局。
🌟💡企业智能化转型的热门之路✨🚀近年来，AI推荐系统已成为众多企业的成功案例，引领技术革新。然而，随着模型的日益庞大与复杂，企业在享受智能化带来的便利时，也面临着挑战。📊💻难以逾越的技术瓶颈成为阻碍他们前进的一大障碍。许多组织选择自行开发智能推荐系统，试图掌握核心竞争力。但这就像攀登珠穆朗玛峰，尽管勇往直前，仍可能遭遇未知的雪崩风险。 kode💪面对深度学习算法的复杂性与数据处理的海量需求，企业往往难以独力应对，急需专业支持。寻求合作伙伴或外包服务成为行业共识，以实现技术升级和优化。这样做不仅能分摊风险，还能借助专家的力量，找到更高效、精准的解决方案。🤝💼在AI领域，持续创新与合作并存是关键，企业应审时度势，适时调整策略，以确保在智能化浪潮中立于不败之地。🌊🌐
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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