🌟企业数字化转型是当今科技浪潮中的必经之路🌍，云计算的引领作用日益凸显，成为驱动业务增长的关键引擎🔥。越来越多的企业开始深刻理解到将数据和应用迁移到云端的必要性，这不仅简化了IT运维，还极大地提升了效率和灵活性💡。上云已成为行业共识，”全力以赴，云上建基”成为了企业数字化转型的新口号🌈。云计算的应用创新不断推动着企业数字化进程，无论是大数据分析、人工智能还是敏捷开发，都离不开其强大的支持和服务🚀。通过优化资源分配，企业能够更好地应对市场变化，实现业务的持续创新和发展🌱。SEO优化提示：使用关键词“企业数字化转型”、“云计算技术”、“效率提升”、“云上建基”等，同时保持内容自然流畅和信息丰富。
🌟火山引擎🚀，字节跳动的云端力量💡，以开放的姿态，分享其在高速成长中提炼出的业务增长秘籍和技术精华。它致力于帮助各行各业的企业，通过优化用户体验、数据驱动运营和灵活迭代策略，打造数字化的核心竞争力。借助先进的工具和服务，赋能企业实现可持续的商业增长，就像点燃创新的火花🔥，引领迈向未来数字之路。\n欲了解更多关于如何利用火山引擎提升业务效能的信息，欢迎访问我们的官方网站链接👉️[字节跳动·火山引擎]，这里有详尽的内容和案例等你探索。一起在数字化浪潮中乘风破浪！🚀
🔥🚀【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原动力大会”的科技盛宴，带来了震撼人心的产品创新。💥他们不仅展示了自主研发的DPU系列云产品，为云计算领域注入强大动力，还亮出了智能推荐领域的革命性突破——高速训练引擎！🔥这款引擎专为超大模型的高效训练而生，能轻松驾驭100GB-10TB的数据洪流，以闪电般的速度推动知识的迭代。它采用一体化软硬优化设计，让推荐场景下的训练效率翻倍，成本效益显著提升。💰不仅如此，其卓越性能和智能算法为行业树立了新的标杆，助力企业实现更快、更精准的推荐服务，引领技术潮流。🏆欲了解更多详情，敬请关注火山引擎官网或相关媒体报道，让我们共同见证这场科技与创新的华丽交响！🎵#火山引擎# #春季发布会# #智能训练引擎
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，🚀智能推荐系统通过深度分析用户行为路径与个性化喜好，精准推送匹配内容，从而实现用户互动的大幅提升——从点击到购买，每个环节都无缝衔接。🌍这不仅优化了用户体验，增强了用户黏性，让用户在信息海洋中更快找到心仪之物，还帮助企业减少了无效推广，节省营销预算。🎯通过智能推荐，商家能更精确地定位目标受众，提高转化率，实现商业价值的双重增长。🏆SEO优化的关键词：大数据分析、个性化推送、用户体验优化、营销效率提升、用户留存与转化。
🌟💡企业智能化转型的热门领域🌟🔍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。🚫💻难以独自攻克的深度学习难题开始困扰他们。许多组织选择自行开发智能推荐模型，以实现业务的个性化升级。但这过程中，不可避免地会遇到技术瓶颈和数据处理上的困难。📈📊复杂的算法、海量数据与高性能需求交织，让一些企业倍感压力。寻求专业帮助成为了明智之选。专业的AI服务提供商能够提供定制化的解决方案，针对企业的独特需求进行深度优化，确保模型的高效运行和精准预测。🤝💼他们具备深厚的技术积累和经验，能有效解决企业在智能推荐上的痛点，助力企业实现数字化转型的飞跃。
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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