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想了解大厂如何做推荐?Facebook开源深度学习推荐模型DLRM
想了解大厂如何做推荐?Facebook 开源深度学习推荐模型 DLRM

Facebook开源深度学习推荐模型DLRM深度解析

Facebook 面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型
Facebook 面向个性化推荐系统的深度学习推荐模型

本文介绍一种通用的模型结构 DLRM。

凭借全球最快训练超级计算机 , Google在MLPerf测试中打破AI性能记录
凭借全球最快训练超级计算机 , Google 在 MLPerf 测试中打破 AI 性能记录

机器学习(ML)模型的实际训练速度,已经成为决定前所未有的新产品能否实现、服务与研究突破能否达成的关键性因素,自然也成为研究与工程团队最关注的一项核心指标。

国内首个“AI原生应用商店”上线!百度智能云:让首批敢于吃螃蟹者获益
国内首个“AI 原生应用商店”上线!百度智能云:让首批敢于吃螃蟹者获益

百度智能云已建立起国内最繁荣的AI原生产业生态。在10月17日举行的百度世界2023上,百度智能云宣布,百度智能云千帆大模型服务平台已服务17000多家客户,覆盖近500个场景。

2021 Google开发者大会精彩回顾
2021 Google 开发者大会精彩回顾

一篇带你遍览2021 Google开发者大会

技术解读:英特尔 x86 平台上,AI 能力是如何进行演进的?
技术解读:英特尔 x86 平台上,AI 能力是如何进行演进的?

AI 计算力的指数增长意味着,为了解决越来越复杂的用例,即使是 1000 倍的计算性能增长也很容易被消耗。因此,需要通过软件生态系统的助力,才能达到更好的性能。我们相信,构建 AI 软件生态系统,是将人工智能和数据科学项目推向生产的关键。

基于NVIDIA GPU和RAPIDS加速Spark 3.0
基于 NVIDIA GPU 和 RAPIDS 加速 Spark 3.0

现在都是大数据时代了,面对海量数据的这种场景一直在不断地演进一些新的适应的硬件、一些新的软件架构。

一块GPU训练TB级推荐模型不是梦,OneEmbedding性能一骑绝尘
一块 GPU 训练 TB 级推荐模型不是梦,OneEmbedding 性能一骑绝尘

针对现代推荐系统的种种痛点,OneFlow 团队推出了一款高性能、可扩展、灵活度高的推荐系统组件 OneEmbedding。它的使用方式和通用深度学习框架一样简单,性能却远超通用框架,甚至超过了 NVIDIA HugeCTR 这样为推荐场景定制开发的系统。

深度学习
gpu
模型
瓜分 30 万奖金!DeepRec CTR 模型性能优化天池挑战赛来啦

DeepRec CTR模型性能优化天池挑战赛正式上线!

深度学习
AI 金榜题名时,MLPerf 榜单的份量究竟有多重?

数字化时代,数据是新的生产资料,算力是新的生产力。很多朋友好奇,算力究竟从哪里来?一个重要的答案就是服务器。

英特尔产品组合针对多规模 AI 模型性价比优势明显

英特尔产品在全新MLCommons AI推理性能测试中尽显优势

你以为的推荐系统,其实只是推荐模型
你以为的推荐系统,其实只是推荐模型

本文将结合Meta、Netflix和Pinterest等公司的实例介绍一种构建推荐系统的主流模式。NVIDIA Merlin团队认为,这种模式是构建端到端推荐系统的核心,并希望通过介绍这种模式,帮助你理解推荐系统(而不仅仅是推荐模型)如何应用在实际生产中。

机器学习
推荐系统
推荐模型
天池 DeepRec CTR 模型性能优化大赛 - 夺冠技术分享
天池 DeepRec CTR 模型性能优化大赛 - 夺冠技术分享

5大角度浅谈夺冠优势。

人工智能
深度学习
Hybrid Embedding:蚂蚁集团万亿参数稀疏 CTR 模型解决方案
Hybrid Embedding:蚂蚁集团万亿参数稀疏 CTR 模型解决方案

稀疏 CTR 模型是用于预测点击率的一类深度学习模型的统称。通过处理高维稀疏特征数据实现高效的广告点击率预测,准确的 CTR 预测可以更好地进行广告投放决策,提升广告投放效果。在稀疏 CTR 模型场景下,通常使用大量高维稀疏特征,这类 Embedding 矩阵造成了

AI
开发者
海量存储
AI大模型
降本增效
腾讯北大合作的稀疏大模型训练加速方案HET入选国际顶会VLDB
腾讯北大合作的稀疏大模型训练加速方案 HET 入选国际顶会 VLDB

近日,腾讯TEG数据平台部机器学习团队与北京大学-腾讯协同创新实验室,合作研发了全新的稀疏大模型训练加速解决方案HET,其研究成果《HET: Scaling out Huge Embedding Model Training via Cache-enabled Distributed Framework》已被国际顶会VLDB 2022录用。HE

腾讯北大合作的稀疏大模型训练加速方案HET入选国际顶会VLDB
腾讯北大合作的稀疏大模型训练加速方案 HET 入选国际顶会 VLDB

近日,腾讯TEG数据平台部机器学习团队与北京大学-腾讯协同创新实验室,合作研发了全新的稀疏大模型训练加速解决方案HET,其研究成果《HET: Scaling out Huge Embedding Model Training via Cache-enabled Distributed Framework》已被国际顶会VLDB 2022录用。HE

深度学习在推荐系统中的应用(二十一)
深度学习在推荐系统中的应用 (二十一)

写在前面: 大家好,我是强哥,一个热爱分享的技术狂。目前已有 12 年大数据与AI相关项目经验, 10 年推荐系统研究及实践经验。平时喜欢读书、暴走和写作。

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从智慧计算的点、线、面,读懂浪潮 AI 的进化轨迹

抽象派画家康定斯基曾这样形容艺术:用点线面这样最基本的语言单位,来表达丰富的内涵,赋予艺术以超凡的精神。

技术解读:英特尔 x86 平台上,AI 能力是如何进行演进的?(附PPT)
技术解读:英特尔 x86 平台上,AI 能力是如何进行演进的?(附 PPT)

本文整理自龙蜥大讲堂技术直播第四期,由龙蜥社区AI SIG核心成员、英特尔 AI 软件开发⼯程师黄文欢分享——用技术和实例讲解英特尔 x86 平台 AI 能力演进的关键。

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