🔥【火山引擎原动力大会】🔥4月18日，一场聚焦云产品与机器学习技术的盛宴在“原动力大会”上盛大开启！🚀 火山引擎带来了自主研发的DPU系列，助力云计算领域再创新高。同时，他们发布了升级版的机器学习平台，以超乎想象的速度和稳定性，引领万卡级大模型训练新时代。💪该平台不仅能够支持大规模模型的高效训练，还能实现微秒级延迟网络，让每一次迭代都快如闪电。谭待总裁信心满满地表示，AI大模型蕴含着无限可能与创新空间，火山引擎将致力于为客户提供最优质的服务，携手共进，推动各行各业智能化升级的浪潮。🌊欲了解更多关于这股技术革新力量的详情，敬请关注我们后续的深度解析和实例分享。🏆#云产品发布 #机器学习平台升级 #AI大模型潜力
🌟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与昆仑万维等业界领头羊的高度评价，众多企业反馈积极。国内顶尖的大模型市场中，超过七成已成为了火山引擎忠实用户。据统计，国内数十家致力于研发大模型的企业中，绝大多数已经在火山引擎的云端平台上找到了自己的位置。谭待坚信，大模型领域的竞争将更加多元化。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展开深度合作，为用户提供更广泛、多样的AI服务体验。🌍
🌟【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革新，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，令人惊叹。🌈 离线业务的高效调度不再是难题，10万核CPU只需分钟级操作，效率翻倍！🏃♂️在线业务的弹性复用策略也与时俱进，如同潮汐般灵活调整，确保资源利用率最大化。🌊 而且，抢眼的价格优惠更是诱人，抢占式实例最高可节省高达80%的成本，为商业发展注入强劲动力。💰这样的合作模式不仅优化了技术流程，更在数字经济的浪潮中展现出强大的协同效应。🚀 让我们一起期待，未来更多可能的创新与突破！🌟
让大模型训练快速跑起来
🌟【ChatGPT引领科技浪潮】🚀自从2022年末ChatGPT横空出世，这款人工智能巨擘以惊人的速度席卷全球，短短数月间便赢得亿级用户青睐，成为消费级互联网应用的里程碑式突破！🔥最新迭代的GPT-4模型更是展现出超凡实力，它在法律、数学和生物学等多个领域的表现，犹如一把利剑，直指90%的人类智慧边界。🏆ChatGPT的强大不仅在于其卓越性能，更在于它对知识与创新的普及，为全球用户提供了前所未有的交互体验。🌍欲了解更多关于这款革命性应用如何改变世界的信息，敬请关注相关领域的深度分析和讨论。📚💻记得用#ChatGPT #科技革新 #人工智能 来提升搜索引擎SEO哦！💪
🌟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着独到见解。然而，他们普遍面临一个挑战——缺乏大规模场景实战的经验，这在系统工程能力上是个短板。火山引擎的使命，就是以专业和高效的态度，为这些科技巨头量身打造AI基础设施solution，确保其稳定性和性价比最优。🚀
🔥🚀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，曾深度赋能抖音等热门平台，实现海量数据的高效处理与模型优化。它犹如一台超大规模的智慧引擎，无论任务规模如何繁重，都能游刃有余，单万卡级别轻松应对，彰显科技力量！🌍💻GPU弹性计算实例，如同智能调度员，随需应变，让算力资源如丝般顺畅流动。无需预先投资冗余，只需轻轻一点，即可优化成本，最高节省高达70%的电力开销，为企业省时又省钱！💰💡这一平台不仅在技术上领先，更以用户为中心，助力企业实现业务增长与效能提升。拥抱火山引擎，开启AI驱动的未来之旅吧！🚀🏆
“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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