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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