每日一博 | 美团外卖广告智能算力的探索与实践(二)
在深度学习时代,算力的需求和消耗日益增长,如何降低算力成本,提高算力效率,逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配,从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程,给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案,希望能给大家带来一些帮助或者启发。 1 业务背景 随着美团外卖业务的飞速发展,外卖广告系统压力变得越来越大,算力开始成为新的瓶颈。2021年上半年,外卖广告的数条业务线开始出现算力资源不足的情况,算力分配效率亟待提升。在外卖场景下,流量呈现明显的双峰结构,广告系统在高峰时段面临较大的性能压力,非高峰时段存在大量算力冗余。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配,从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。 本文是广告智能算力系列文章的第二篇,在第一期《美团外卖广告智能算力的探索与实践》中<sup>[1]</sup>,我们对阿里DCAF<sup>[2]</sup>线性规划求解方案进行了外卖场景下的优化,落地了弹性队列局部最优算力分配方案(以下...