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爱奇艺使用 GPU 加速 CTR 模型训练的实践.pdf

上传人: li 编号:29558 2021-02-07 26页 1.95MB

1、奇说:乐市的夏关河神2爱奇艺GPU加速CTR模型训练实践黄新平8迷雾剧场1809Y爱奇艺品商香销所#page#目录推荐系统技术演变简介Wide&Deep模型简介爱奇艺W&D模型训练GPU加速实践Y爱奇艺#page#推荐系统是互联网公司的基础设施在特定场景下,针对用户,从候选物品中生成推荐列表0:69净张理车发机80直播 维荐新说题 送客小对上场景用户物品变异狂蝶232店9#page#推荐系统技术演变机器学习模型/算法协同过滤(CollaborativeFiltering,CF) UsercF, ItemCF逻辑/对数回归(LogisticRegression,LR)因子分解机(Factoriz

2、ationMachine,FM)梯度提升树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)深度神经网络模型Wide & Deep DCN DeepFMDIN DIENY爱奇艺#page#推荐系统发展趋势数据越来越多,越来越广,越来越多稀疏数据模型越来越复杂,神经网络应用越来越多时效性要求越来越高Y爱奇艺#page#Wide&Deep模型简介模型动机,记忆与泛化模型结构Output UnitsHidden LayersDenseEmbeddingsSparse FeaturesWide & Deep Models#page#Wide&Deep模型结构细节Logistic L

3、ossReLU(256)ReLU(512)ReLU(1024)Cross ProductConoatenatedEmbeddings(-1200dimensions)TransformationEmbedigsEmbeddingsEmbeddigsEmbeddings#EngagementUserDeviceUserInstalledImpression#AppAgeInstallsClassDemographicsAppAppsessionsContinuous FeaturesCategorical Features#page#W&D模型训练速度优化优化流程建立基准,设立目标建立基准。性能

4、剖析分析发现瓶颈性能剖析。解决性能瓶颈测试优化收益发现瓶颈循环直至完成目标优化Y爱奇艺#page#Criteo数据简介2014年Criteo资助的KaggleCTR大赛Label,11-113,C1-C264千万训练样本5百万测试样本Y爱奇艺#page#建立基准,设立目标INFO:tensorflow:global_step/sec:8.95916INFO:tensorflow:global_step/sec:10.5461测试配置INFO:tensorflow:global_step/sec:10.0584INFO:tensorflow:global_step/sec:9.69991服务器I

5、NFO:tensorflow:global_step/sec:10.62Intel62482.50GHz80C,256GB MemINFO:tensorflow:global_step/sec:10.6413INFO:tensorflow:global_step/sec:10.0518OSRedhat7.4-3.10.0-957.27.2.el7.x86_64INFO:tensorflow:global_step/sec:9.59102INFO:tensostep/sec:10.9355-step/sec:10.77213.6.8Pythonstep/sec:10.0898INF0:tenso

6、r/sec:10.0095stenTensorflow1.13INFO:tensorflow:globastep/sec:9.21732INFO:tensorflow:global_step/sec:10.1685INFO:tensorflow:global_step/sec:10.3935INFO:tensorflow:global_step/sec:10.7992INFO:tensorflow:global_step/sec:9.8134INFO:tensorflow:global_step/sec:10.0497测试结果INFO:tensorflow:global_step/sec:10

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本文主要介绍了爱奇艺在CTR模型训练中使用GPU加速的实践。作者黄新平,来自爱奇艺基础架构部。文章首先简要介绍了推荐系统的技术演变,包括协同过滤、逻辑回归、因子分解机、梯度提升树和深度神经网络模型等。然后,详细阐述了Wide & Deep模型,包括模型动机、记忆与泛化以及模型结构。接下来,作者分享了爱奇艺在W&D模型训练中的GPU加速实践,包括优化流程、性能剖析和发现瓶颈等。最后,作者总结了系统性能的提升需要输入pipeline和计算优化相结合,速度与效果需要齐头并进,工程与算法需要紧密合作。文中提到了一些关键数据,如Criteo数据集的大小和测试配置服务器的配置。
如何通过GPU加速爱奇艺CTR模型的训练? 爱奇艺推荐系统技术演变背后有哪些故事? 如何在推荐系统中实现Wide & Deep模型的训练优化?
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