4月18日，火山引擎在其舉辦的“原動力大會”上發布自研DPU（數據處理器）等系列云產品，并推出新版機器學習平臺：支持萬卡級大模型訓練、微秒級延遲網絡?；鹕揭婵偛米T待表示，AI大模型有巨大潛力和創新空間，火山引擎會服務客戶做好大模型，共同推動各行業的智能化升級。

“國內有數十家做大模型的企業，大多已經在火山引擎云上”，譚待認為，大模型不會一家獨大。與其他云廠商力推自家大模型不同的是，火山引擎將接入多家大模型深度合作，為企業和消費者提供更豐富的AI應用。

會上，火山引擎宣布與字節跳動國內業務并池：基于內外統一的云原生基礎架構，抖音等業務的空閑計算資源可極速調度給火山引擎客戶使用，離線業務資源分鐘級調度10萬核CPU，在線業務資源也可潮汐復用，彈性計算搶占式實例的價格最高可優惠80%以上。

讓大模型訓練快速跑起來

自2022年底發布以來，ChatGPT成為人類歷史上最快獲得上億用戶的消費級互聯網應用，最新的GPT-4大模型更是在法律、數學、生物學等多項測試中超過90%人類。

譚待表示，國內很多科技公司投入到大模型建設中，他們有優秀的技術團隊，也有豐富的行業知識和創新想法，但往往缺乏經過大規模場景實踐的系統工程能力?；鹕揭嬉龅木褪菫榇竽Ｐ涂蛻籼峁└叻€定性和高性價比的AI基礎設施。

據悉，火山引擎機器學習平臺經過抖音等海量用戶業務長期打磨，支持單任務萬卡級別的超大規模分布式并行訓練場景。GPU（圖形處理器）彈性計算實例可靈活調度資源，隨用隨取，最高可以為客戶節省70%的算力成本。

字節跳動副總裁楊震原認為，業務創新需要試錯，試錯要大膽、敏捷，但試錯也一定要控制成本。通過潮汐、混部等方式，火山引擎實現資源的高利用率和極低成本。以抖音推薦系統為例，工程師用15個月的樣本訓練某個模型，5小時就能完成訓練，成本只有5000元?；鸨W的抖音“AI繪畫”特效，從啟動到上線只用一周多時間，模型由一名算法工程師完成訓練。

MiniMax是目前國內少數已經推出自研大模型產品的AI技術公司，擁有文本、視覺、聲音三種通用大模型引擎能力。據MiniMax聯合創始人楊斌介紹，MiniMax與火山引擎合作建立了超大規模實驗平臺，實現千卡級常態化訓練；超大規模推理平臺有萬卡級算力池，支撐單日過億次調用。在火山引擎的云上，MiniMax大模型業務實現快速突破。

譚待透露，火山引擎的大模型云平臺獲得智譜AI、昆侖萬維等眾多企業的良好反饋。國內大模型領域，七成以上企業已是火山引擎客戶。

　向“多云多模型”架構演進

有評論稱，大模型將成為云廠商彎道超車的機會。對此，譚待表示，大模型還在發展初期，面臨數據安全、內容安全、隱私保護、版權保護等許多問題需要努力解決。但可以預見，大模型將帶動云上AI算力急劇增長，AI算力的工作負載與通用算力的差距會越來越小，這會為各家云廠商帶來新的機會，也會對數據中心、軟硬件棧、PaaS平臺帶來新的挑戰。

以數據中心的算力結構為例，譚待表示：“大模型需要大算力，虛擬化會帶來資源損耗，規模越大就損耗越多。未來3年內，大規模的算力中心都將形成‘CPU+GPU+DPU’的混合算力結構，CPU負責通用計算，GPU負責AI計算，DPU負責資源卸載、加速和隔離，提升資源效率”。

會上，火山引擎發布了新一代自研DPU，實現計算、存儲、網絡的全組件卸載，釋放更多資源給業務負載?；鹕揭姹M管是“最年輕”的云廠商，但其自研的DPU已達到業界領先水平，網絡性能高達5000萬pps轉發能力、延遲低至20us?；谧匝蠨PU的各類計算實例性能也有顯著提升，例如適用于大模型分布式并行訓練場景的GPU實例，相較上一代實例集群性能最高提升3倍以上。

自動駕駛公司毫末智行與火山引擎合作打造智算中心，為DriveGPT自動駕駛生成式預訓練模型提供強大的算力支持。毫末智行CEO顧維灝介紹，DriveGPT使用量產車4000萬公里的人駕數據訓練，參數規模達1200億，對自動駕駛認知決策模型進行持續優化。

譚待表示，在大模型及下游應用發展推動下，無論傳統企業還是初創企業，對AI算力都有迫切需求，企業使用多家云服務將成為常態。同時，各行業有自己高質量的私有語料，大模型不會一家獨大，而是會在千行百業生長，形成多模型共生甚至協作的生態。未來將是“多云多模型”的時代。

火山引擎也順勢推出了分布式云原生平臺、多云安全、多云CDN、veStack混合云平臺等系列產品，支持客戶更好地使用多家云服務?！白止澨鴦佑眠^全球幾乎每一朵公有云，以及大多數CDN，形成一套完整的分布式云管理體系和架構實踐”，譚待堅信火山引擎是最懂多云和分布式云的云服務商，這些技術能力都會毫無保留地提供給客戶。

楊震原表示，火山引擎對內對外提供統一的產品，抖音、今日頭條等APP開屏都加上了“火山引擎提供計算服務”?！皵底只瘯r代，機器學習可以智能、高效地圍繞目標解決問題。數字化的下一步是智能化，我們在機器學習方面的技術積累和經驗，都會通過火山引擎提供給外部客戶，幫助更多企業做好智能化”。

責任編輯：方杰