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火山引擎抢滩AI风口大模型训练云平台胜算几何?

2023-04-20 08:59:35  来源:中国网   阅读量:11683   

AI大模型应用爆发,云市场也在加速变革。

4月18日,火山引擎发布自研DPU等系列云产品,并推出新版机器学习平台。发布会后,火山引擎总裁谭待、字节跳动副总裁杨震原接受了《证券日报》记者采访。

面对当下白热化的大模型之争,谭待表示,“火山引擎不做大模型,要先服务好做大模型的公司。国内大模型领域的数十家企业,超过七成已经在火山引擎云上。”

在谭待看来,大模型不会一家独大。与其他云厂商力推自家大模型不同的是,火山引擎将接入多家大模型深度合作,为企业和消费者提供更丰富的AI应用。

“并池”复用资源

让大模型训练快速跑起来

今年以来,ChatGPT在全球掀起AI热潮,底层大模型相继涌现。据民生证券统计,目前国内已有超30个大模型亮相,其中包括阿里巴巴、百度、京东等互联网大厂和光年之外、百川智能等备受瞩目的初创企业。

业内有声音认为,大模型将成为云厂商弯道超车的机会。对此,谭待表示,大模型还在发展初期,面临数据安全、内容安全、隐私保护、版权保护等许多需要努力解决的问题。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,同时也会给数据中心、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。”

谭待告诉记者,火山引擎要做的就是为大模型客户提供高稳定性和高性价比的AI基础设施,火山引擎机器学习平台一方面可以提供算力供给,另一方面,也能帮助大模型客户用好算力提升效率。

据悉,火山引擎宣布与字节跳动国内业务并池。杨震原告诉记者,所谓并池的池,可以理解为计算池,包括计算、存储、服务器、容器等单元,并池意味着在共享的资源池里调度资源,从而提高整体资源利用率。

火山引擎机器学习平台经过抖音等海量用户业务长期打磨,支持单任务万卡级别的超大规模分布式并行训练场景。GPU弹性计算实例可灵活调度资源,随用随取,最高可以为客户节省70%的算力成本。

谭待表示,火山机器学习平台的优势之一就在于“内外同款”,例如通过内部抖音大规模的训练场景进行打磨,通过实战积累经验。因此,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,离线业务资源分钟级调度10万核CPU,在线业务资源也可潮汐复用,弹性计算抢占式实例的价格最高可优惠80%以上。

向“多云多模型”架构演进

价格战不可持续

4月17日,火山引擎还发布了新一代自研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。据悉,该DPU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。谭待表示,火山引擎slogan是“云上增长新动力”,产品理念是围绕云上增长三个核心要素,即敏捷迭代、数据驱动、体验创新。

值得一提的是,今年以来,随着云平台竞争激烈,大厂之间比拼加剧,价格战也随即打响,4月份,有大厂宣布相关产品降价40%。便宜、廉价,能否成为行业主流趋势?

谭待表示,要从两方面看待这一问题:一方面,成本是云计算的关键竞争力,因此成本控制需要久久为功;另一方面,要加强技术积累,价格战不可持续。

事实上,作为字节跳动ToB业务的重要板块,火山引擎过去两年的ROI并不高,对此谭待认为,“企业服务中,ToB服务与ToC服务大相径庭,ToB服务需要经过漫长的实践,积累起来后才会有很强的连续性。因此对于火山引擎而言,短期考虑的是如何为客户创造更多的价值,中期任务是将组织能力做好,长期要回归商业本质,成为一个盈利的业务。”

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