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阿里云100万核算力支撑天猫双11,弹性计算规模刷新纪录。

继天猫双11全面上云后,今年,阿里云首度在公共云上为天猫双11提供超100万核CPU资源支撑,弹性规模刷新纪录。记者了解到,依托于不断迭代更新的云计算全栈技术,云基础设施处理器CIPU首次大规模应用于天猫双11,不但保障了用户丝滑体验,还将双11的弹性成本节省了25%以上。 作为全球规模最大的数字工程之一,历年双11是对IT技术的一次综合“大考”。从2009年到2019年,天猫双11订单创建峰值十年翻了近1500倍,通过全面上云和深度用云,阿里云解决了这一业界公认的世界级难题。现在,随着AI应用的广泛落地、直播电商的常态化展开等系列体验更新,如何通过技术优化进一步提升云计算效率、算力性价比,是双11提出的全新技术挑战。 双11爆发的峰值算力需求,日常资源池无法满足,需要提前预购和部署额外的云算力,算力使用时有不饱合,平添成本。今年天猫双11,阿里云通过系列技术创新打破了这一传统模式,无需预购算力,按需即取,首次将云计算的即时弹性提升至百万核级的极限水平。基于公共云底座,阿里云为双11全新打造统一的算力需求与资源匹配调度引擎,可高效调度张北、南通、北京、上海、新加坡、德国等全球多地的公共...

最高提升20倍吞吐量!豆包大模型团队发布全新 RLHF 框架,现已开源!

​ 文章来源|豆包大模型团队 强化学习(RL)对大模型复杂推理能力提升有关键作用,然而,RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性,也给训练和部署带来了挑战。传统的 RL/RLHF 系统在灵活性和效率方面存在不足,难以适应不断涌现的新算法需求,无法充分发挥大模型潜力。 近日,字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow(开源项目名:veRL),一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架。该框架采用混合编程模型,融合单控制器(Single-Controller)的灵活性和多控制器(Multi-Controller)的高效性,可更好实现和执行多种RL算法,显著提升训练吞吐量,降低开发和维护复杂度。实验结果表明,HybridFlow 在运行各种 RL(HF) 算法时,吞吐量相较 SOTA 基线提升了 1.5-20 倍。 从 ChatGPT [1] 到 o1 等各种大语言模型,强化学习(RL)算法在提升模型性能和适应性方面起着至关重要的作用。在大模型后训练(Post-Training)阶段引入 RL 方法,已成为提升模型质量和对齐人类偏好[2, 3]的重要手段。 然而,随着模型规模的...

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