[发明专利]基于双层索引嵌入层的推荐模型分布式训练方法及GPU在审
| 申请号： | 202111284302.2 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN114021736A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 陈全;白铠豪 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F9/48;G06F9/54;G06F9/52 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 庞红芳 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于双层索引嵌入层的推荐模型分布式训练方法及GPU，所述方法包括：于服务器节点和计算节点对于嵌入层向量分别构造两层索引，其中，所述服务器节点内为静态索引，所述计算节点内为动态索引；在所述服务器节点引入采样器，根据采样数据制定分片策略；在所述计算节点引入乒乓缓冲区读取和写入嵌入层向量，并基于相邻迭代的输入预取所述嵌入层向量，形成数据预取流水线。本发明能够在确保模型预测性能不下降的前提下，提升了推荐模型训练的总吞吐量，增强了分布式训练的可扩展性，有效地支持大规模嵌入层推荐模型的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双层 索引 嵌入 推荐 模型 分布式 训练 方法 gpu | ||
【主权项】：
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