🔥【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大模型蕴含无尽可能和创新空间，我们致力于服务每一位客户，助力他们驾驭这些巨大力量，共同引领各领域的智能化升级。”🤝这场大会不仅是技术的展示，更是对未来智能世界的承诺与展望。让我们期待，火山引擎如何以科技力量，驱动行业变革，共创未来！🏆
🌟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和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，超过七成的企业已经成为火山引擎忠实用户，其影响力不容小觑。据统计，国内有数十家企业致力于发展大模型技术，几乎都已将业务部署在了这个创新的云端平台。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厂商深度合作，为用户提供更广泛、多样的AI服务体验。🌍
🔥🚀【火山引擎与字节跳动强强联手】💥在一场振奋人心的行业盛会上，两大科技巨头——火山引擎与字节跳动正式宣布了全面业务整合的消息。他们以云原生架构为核心，构建了一体化的资源池，实现了无缝资源共享。无论是抖音等热门应用的闲置计算能力，还是离线业务中的强大运算力，都能在瞬间调动至火山引擎的客户手中，效能显著提升。分钟级的调度速度，展现出了前所未有的高效能，10万核CPU的超大规模处理能力让业务运转如丝般顺畅。在线业务的弹性复用策略更是灵活多变，如同潮汐般应需而动，确保了资源的最大化利用。值得一提的是，火山引擎提供的抢占式实例服务，价格优惠力度空前，最高可节省高达80%的成本，这无疑为市场带来了极具竞争力的解决方案。这样的深度合作，不仅强化了各自的技术实力，也将为用户带来前所未有的价值体验。
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领域的里程碑式存在。🌟最新发布的GPT-4模型更是展现出超凡实力，在法律、数学和生物学等多个专业领域中，它的表现远超90%的人类专家，引领科技新潮流。🔥SEO优化提示：使用ChatGPT, AI技术, 亿级用户, 法律测试, 生物学, 超越人类等关键词，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。火山引擎的使命，就是为这些追求卓越的大模型客户提供稳健且价格亲民的AI基础设施服务，确保他们在人工智能的道路上行稳致远。🌍
🌟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运算，无论是大数据处理还是模型迭代，都能游刃有余。GPU弹性计算如同随身资源库，按需伸缩，高效且经济，让算力成本直降70%！🚀🔥平台经严格优化，不仅保证了训练速度，还提升了数据隐私保护级别，确保用户信息的安全。它以用户为中心，提供稳定、高效的解决方案，帮助企业在数据驱动的世界中加速前行。🌍欲了解更多关于火山引擎如何通过技术创新为企业节省成本和提升效率的案例，欢迎访问我们的官方网站或关注相关行业动态。我们期待与您共享智能科技的力量！🌐#机器学习 #GPU计算 #数据隐私保护 #算力优化
“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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