AI大模型技术应用爆发，云市场也在加速变革。
🔥【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产品，包括DPU等尖端设备，为行业注入强大动能！🌟平台更新迭代，以超乎想象的速度与性能震撼登场——它能支持万卡级的大模型训练，实现毫秒级延迟网络，让大模型训练如虎添翼，速度与稳定性并存。🚀火山引擎总裁谭待的发言掷地有声：“AI大模型，潜力无限，创新空间广阔！我们致力于服务每一位客户，助力他们释放大模型的力量，共同引领各行业的智能化升级浪潮。”🌊这场大会不仅是技术的交流，更是智慧的碰撞，展示了火山引擎对于推动未来科技发展的坚定决心。🌟SEO优化提示：#DPU发布# #AI大模型# #原动力大会# #智能化升级
🌟🚀国内AI领域繁荣昌盛，众多实力派企业竞相投身于大模型的研发与创新，而这些翘楚们已纷纷扎根在如火如荼的火山引擎云平台上。💡谭待见解独到，坚信大模型并非孤芳自赏，而是共生共赢的时代象征。🌈不同于其他云服务商急于推销自家的明星产品，火山引擎秉持开放态度，积极联姻各大模型巨头，打造一个AI应用百花齐放的生态系统。🌍为企业和用户提供海量且多维度的智能服务选择，让科技真正赋能生活。🌐#大模型# #火山引擎# #AI生态
🌟【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，我们致力于提供极致效能。🌈 无论是抖音等热门应用的闲置计算资源，还是离线业务中的强大运算能力（10万核CPU，瞬间到位），亦或是在线业务中的弹性需求，都能迅速、精准地进行调度和复用。🌊创新的抢占式实例，价格优惠力度空前，最高可达原价的80%以上，为企业节省成本，推动技术价值最大化。💰 无论是速度，还是实惠，我们都是效率与效益的保证！💪让我们一起见证，云服务领域的革新力量，为您的业务加速，为市场注入更多活力！🔥#火山引擎 #云原生架构 #技术合作 #计算资源调度 #价格优惠
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，成为消费级互联网应用史上的里程碑。🌟最新发布的GPT-4更是展现出超凡实力，在法律、数学和生物学等多个领域，它以超过90%的表现力超越了人类平均水平，引领科技新潮流。🔥SEO优化提示：使用相关关键词如”ChatGPT用户增长”、”AI技术突破”、”GPT-4测试表现”等，增加emoji符号如💡、📊来提升搜索引擎可见度。
🌟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，对行业知识深入理解并富有创新思维。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。火山引擎的目标是为这些追求卓越的AI公司提供稳健且价格亲民的基础设施服务，助力他们打造高效、可靠的模型。🌍
🌟火山引擎🚀，凭借其强大的机器学习平台，已成功助力抖音等众多热门应用的海量数据训练。它能实现单任务万卡级别的超大规模分布式并行计算，让复杂任务也能轻松应对，速度与规模兼备！🌍GPU弹性计算如同灵活的手臂，随需应变，为用户节省高达70%的算力开销，效率显著提升。无论业务需求如何变化，都能确保资源最优配置，降低成本，助力企业数字化转型。💪平台稳定性经过严苛考验，确保数据安全与隐私保护，同时优化了用户体验，让技术服务于艺术，而非反之。🌍欲了解更多关于火山引擎如何赋能业务增长的深度信息，欢迎访问我们的官方网站或关注相关行业动态，我们始终致力于提供最前沿的技术解决方案。🌐#机器学习 #GPU计算 #数据训练 #成本节省 #数字化转型
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。
图：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。
谭待透露，火山引擎的大模型云平台获得智谱AI、昆仑万维等众多企业的良好反馈。国内大模型领域，七成以上已是火山引擎客户。
向“多云多模型”架构演进
有评论称，大模型将成为云厂商弯道超车的机会。谭待对此表示，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。但可以预见，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。
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。
图：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”。
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