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快过HugeCTR:用OneFlow轻松实现大型推荐系统引擎

一、简介 Wide & Deep Learning (以下简称 WDL)是解决点击率预估(CTR Prediction)问题比较重要的模型。WDL 在训练时,也面临着点击率预估领域存在的两个挑战:巨大的词表(Embedding Table),以及大量的数据吞吐。 业界比较有影响力的包含了 WDL 解决方案及评测结果的项目有 HugeCTR,该框架通过模型并行、三级流水线等技巧,解决了以上问题。在2020年 MLPerf 评测中,英伟达用 HugeCTR 实现了当时最快的 WDL 模型。 英伟达 Blog 给出的数据显示,在特定的、对齐后的硬件条件下,HugeCTR 的速度是 TensorFlow-CPU 的114倍,是 TensorFlow-GPU 的7.4倍,下图的纵坐标代表每轮迭代的延迟,数值越小,意味着性能越好: 而 OneFlow-WDL 比 HugeCTR 更快,每轮迭代延迟比 HugeCTR 更少: 上图节取自 DLPerf 中的 WDL(OneFlow-WDL vs. HugeCTR)评测报告,展示了 vocabulary size 倍增实验的结果,横坐标为实验时...

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