谭待：国内大模型领域，七成以上跑在火山引擎之上「谭bing」

“国内有数十家做大模型的企业，大多已经在火山引擎云上”。

4月18日，火山引擎“原动力大会”，火山引擎总裁谭待透露，他认为，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。

现场，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：宣布支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。

谈大模型：让训练快速跑起来

火山引擎总裁谭待谈到，AI大模型有巨大潜力和创新空间，火山引擎会服务客户做好大模型，共同推动各行业的智能化升级。

火山引擎总裁谭待

资料显示，ChatGPT成为人类历史上最快获得上亿用户的消费级互联网应用。最新的GPT-4大模型，更是在法律、数学、生物学等多项测试中超过90%人类。

谭待表示，国内很多科技公司投入到大模型建设中，他们有优秀的技术团队，也有丰富的行业知识和创新想法，但往往缺乏经过大规模场景实践的系统工程能力。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。

据悉，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。

谈新构架：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。

基于此，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”。

字节跳动副总裁杨震原

从新架构新方案的角度来看，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。据介绍，基于自研DPU的各类计算实例性能有显著提升，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。

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。

据悉，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。(丁广胜)