dlrm
收录了 dlrm 频道下的 24 篇内容
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
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
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
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
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？
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
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
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。
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。
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。
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
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
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)
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。
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。
京公网安备 11010502039052号 | 产品资质
