火山引擎发力大模型训练云服务：与字节国内业务“并池”，为大模型企业提供底层支持

4 月 18 日，火山引擎在其举办的“原动力大会”上发布了自研 DPU、分布式云原生平台、多云安全、多云CDN、veStack 混合云平台等等系列云产品，并推出新版机器学习平台：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。

“国内有数十家做大模型的企业，大多已经在火山引擎云上”，火山引擎总裁谭待认为，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。

另外在会上，火山引擎宣布与字节跳动国内业务并池。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。

上云，缓解成本焦虑

云的弹性，不仅能够帮助企业降低成本，也能大幅降低创新所需要的等待时间。尤其是大模型时代，训练和托管大模型都会带来大量的成本开销，继而带来巨大的价值不确定性。谭待认为，选择上云，是这个问题的最优解。火山引擎在这个方面的优势在于：

• 资源复用，目前字节国内业务拥有过亿核 CPU 资源池、数十 EB 的企业存储。以此为基础，火山通过充分和抖音进行并池和混部，分钟级可调度十万级核 CPU，实现更极致的弹性和性价比。

• 全面云原生化，字节内部计算体系已经实现超过 95%的容器化，并且基于云原生实现了超大规模存储池化。这些技术能帮助客户通过云原生进一步用好云的弹性，并且通过业务混布提升资源利用率。

• 坚持全栈自研，包括自研服务器、自研 OS、自研虚拟网络、自研 mGPU 技术等，将部署密度提升超过 500%，为上层应用带来更高资源利用率。

本次大会上，火山引擎还公布了全栈自研的新核心组件：火山引擎 DPU。谭待表示，云计算的本质是资源池化和软件定义，但随着云基础设施规模越来越大，计算、存储、网络的虚拟化损耗始终占据 10-20%的额外开销。要想提供更便宜的云服务，必须解决好这部分额外开销，把 CPU 和 GPU 释放到更关键的业务负载里。这就是火山要做 DPU 的原因。

据悉，火山引擎 DPU 整体网络性能升级到 5000 万 pps 转发能力，20us 延迟。目前，字节内部已经实现上万台 DPU 的部署，并且将持续提升渗透率。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。

谭待认为，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。

应对多云挑战

会上，谭待分享了一组数据：2022 年，火山引擎对超过 4500 个云消耗大于 100 万的企业进行调研，使用多云架构的企业占比达到 88%，达到历史新高；根据麦肯锡的报告，到 2025 年依然会有 42%的企业保留有私有云；根据 IDC 报告，25 年超过 30%的数据需要边缘实时处理。

谭待表示，造成这些现象背后的原因是复杂的，既有业务形态和成本管控的原因，也有数据安全和监管要求的原因。对于企业来说，必须要有能力来解决好这一分布式多云体系带来的挑战。

那么，企业如何建设好分布式云？火山引擎认为需要解决好三个问题：一是从单一公共云架构向多公共云架构升级，实现降本增效；二是从传统私有云架构向混合云架构升级，既能保障数据安全也能享受云的弹性；三是基于“算力靠近数据”的理念，形成覆盖 1-40ms 不同延时的架构方案，包括现场边缘、近场边缘和云边缘的体系化架构。

谭待表示，火山引擎是中国最懂多云和分布式云的云计算公司。因为字节跳动成立 11 年以来，内部使用过全球几乎每一朵公有云服务和边缘云服务，形成了一整套完整的分布式云管理体系和架构实践。

会上，火山引擎正式发布分布式云原生平台，能够支持超过 20 万节点，千万级核的使用场景，可以实现火山引擎云、第三方云、IDC 私有云和边缘云上集群资源与权限的统一管理，实施应用跨集群分发和故障迁移。面向边缘场景，火山引擎正式发布多云 CDN 管理平台。该平台基于字节数百 TB 带宽，十多家 CDN 厂商实操经验构建而成。安全方面，火山引擎发布了全栈多云安全平台。

最后，面向公有云和私有云长期并存的场景，火山引擎正式推出混合云平台：veStack。据悉，veStack 采取和火山公有云完全同源的架构设计，搭配火山 DPU 后可以让裸金属资源利用率达到 100%。此外，veStack 也支持多种异构存储协议，支持海光、鲲鹏等国产芯片服务器等。

云上如何创新

谭待分享了两个现象：一是多模态基础大模型的风起云涌。随着 ChatGPT 、GPT-4 的推出，国内的大模型创新公司也在奋力追赶；二是大模型在垂直行业的加速应用。

在 ChatGPT 带动下，大模型成为新的技术热点。有人认为，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，数据安全、内容安全、隐私保护、版权保护等许多问题还需要解决。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。

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。谭待表示，未来将是“多云多模型”的时代。

为此，火山引擎发布了面向推荐场景的高速训练引擎，支持 100GB-10TB+超大模型的高效训练。该引擎实现高可用 PS-Worker 架构，支持 PS、Chief、Worker 全方位容错。另外还支持多种模型瘦身技术、多种 GPU 模式，训练加速比 10 倍以上，综合成本可降低 25%~67%。

同时，火山引擎对去年发布的机器学习平台进行了升级：一是全新的实验管理-模型效果对比功能：二是支持弹性实例，资源灵活调度；三是针对大模型训练场景进行了全面优化，目前可以支持万卡级别大模型训练场景，微秒级超低延时网络。

需要明确的是，火山引擎自己并不做大模型，主要是服务做大模型的公司，比如 MiniMax、智谱 AI 等。

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。

谭待介绍，大模型需要大算力才能做出来，此外还需要很好的工程能力，去解决千卡甚至万卡并行的训练问题、网络问题，以及训练过程中如何更早地进行人为干预、观测。这些非常依赖机器学习平台。

“MiniMax 的训练场景都跑在火山引擎上，我们吸引它的点，除了算力供给外，最重要的就是通过机器学习帮它解决了很多工程上的问题，让它的资源更好地集中在业务上，即模型训练、分析和提效上等。”谭待表示，“所以对于火山引擎来说，除了算力供给，另外一方面就是云原生机器学习平台。”

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，国内大模型领域，七成以上已是火山引擎客户。

机器学习做智能化

在杨震原看来，机器学习很重要的一点，是把问题数字化。数字化可以让这个问题可以定量评估。当问题可以定量评估的时候，接下来就可以智能化，进一步用机器学习的方法来优化。

但用机器学习做智能化会主要面临两个问题：复杂和贵。复杂是因为机器学习软件栈很深，有 PyTorch、TensorFlow 等很多平台，也涉及到框架、操作系统，还有底层的硬件等，每个环节都要做对、做好。贵则体现在人力、数据、硬件等的昂贵上。

字节跳动副总裁杨震原认为，机器学习做得好不好可以用下面的三角形来表示，其中最重要的是算法。算法在效果上做到领先就能对业务产生很大的价值。而支撑算法效果需求的有两件事：一是硬件 ROI，另一个是人力 ROI。

硬件 ROI 指的是单位模型的成本，人力 ROI 是指招一个厉害的算法工程师进来，他能否发挥最大潜能，主要看系统能否支持他足够容易、足够敏捷地去尝试新的想法。“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。”杨震原表示，火山引擎通过潮汐、混部等方式，来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。据悉，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。

杨震原表示，火山引擎的机器学习平台是内外统一的，火山引擎客户和抖音会用使用同样的平台。