基于深度學習的系統(tǒng)可以為數(shù)十億在線消費者提高推薦內容的相關性。

在過去十年中，全球電子商務的價值已飆升到數(shù)萬億美元，為數(shù)十億消費者提供服務。促進在線銷售實現(xiàn)這種爆炸式增長的動力，是由推薦系統(tǒng)引擎驅動的個性化。

推薦系統(tǒng)能夠使購物更加個性化。在電子商務網站上搜索產品時，他們會捕捉搜索，或者單純顯示建議?；ヂ?lián)網上之所以能提供這種令人愉悅的體驗，依托的是規(guī)模日益龐大的數(shù)據集和模型。

NVIDIA Merlin 是推薦系統(tǒng)的助推器。它能夠提高訓練和推理速度，使各種類型的企業(yè)均能夠更好地利用數(shù)據來構建由 NVIDIA GPU 加速的推薦系統(tǒng)。

在線交易的風險比以往更高。根據 eMarketer 發(fā)布的數(shù)據，2021 年全球在線銷售額預計達到近 5 萬億美元，比上一年增加近 17%。

在一些全球大型在線網站上，即使推薦內容的相關性僅提高 1%，其銷量也會增加數(shù)十億。

投資于推薦系統(tǒng)已成為當今互聯(lián)網巨頭的主要競爭優(yōu)勢之一。

根據 Mordor Intelligence 發(fā)布的數(shù)據，在 2026 年，推薦系統(tǒng)整體市場將從2020 年僅為 21.2 億美元提升至 151.3 億美元。而這家研究公司同時也表示，在推薦系統(tǒng)引擎的細分市場中，規(guī)模更龐大、發(fā)展更迅速的市場就在亞太地區(qū)。

但是，本行業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)是，提高相關性需要更多的數(shù)據和更高的處理能力。這些數(shù)據包含數(shù)十億產品和消費者檔案上數(shù)以萬億計的用戶及產品交互(點擊、瀏覽)。

這種規(guī)模的數(shù)據可能需要數(shù)天時間來完成模型訓練。然而，越快推出基于更多數(shù)據的新模型，其相關性也就會越高。

Merlin 的模型、方法和庫集合包括用于構建基于深度學習的系統(tǒng)的工具，能夠處理 TB 級的數(shù)據，以便提供更精準的預測并增加點擊量。

SNAP 利用 Merlin 和 GPU 提升推理

根據 eMarketer 發(fā)布的數(shù)據，2021 年美國數(shù)字廣告收入預計達到 1911 億美元，比上一年增長 25.5%。

Snap 是社交媒體應用 Snapchat 的母公司，位于加利福尼亞州圣塔莫尼卡，日活躍用戶量已超過 3 億。該公司通過社交照片和視頻信息服務來創(chuàng)造廣告收入。

Snap 首席執(zhí)行官 Evan Spiegel 在其第三季度利潤表中表示：“我們將繼續(xù)專注于為廣告合作伙伴提供強勁的業(yè)績結果，通過創(chuàng)新來擴展平臺功能并更好地為社區(qū)服務?！?/p>

Snap 的技術障礙在于，力圖繼續(xù)開發(fā)其工作負載的高成本排名模型，并在降低成本的同時擴展到更復雜的模型。

該公司使用 NVIDIA GPU 和 Merlin 來提升其內容排名能力。

Snap 工程副總裁 Nima Khajehnouri 說：“Snap 使用 NVIDIA GPU 和 Merlin 軟件將機器學習推理成本效益提高了 50%，且降低 2 倍的服務延遲，其能夠為試驗和部署更繁重、更準確的廣告和內容排名模型，提供更大的計算空間?！?/p>

騰訊借助 Merlin HugeCTR 來推動模型訓練

娛樂行業(yè)巨頭騰訊是中國一家具有高額市值的大型公司，運營著廣受歡迎的信息服務——微信，以及支付平臺——微信支付。

其工程師需要快速對廣告推薦系統(tǒng)的模型進行快速迭代，這會增加對訓練性能的需求。

騰訊專家工程師孔祥挺說：“廣告業(yè)務是騰訊內部比較重要的業(yè)務之一，而推薦系統(tǒng)則用來提高整體的廣告收入?！?/p>

問題在于，廣告推薦的準確性只有通過訓練更多的樣本數(shù)據(包括更多的樣本特征)來提高，但這會延長訓練時間，從而影響模型更新頻率。

他還說道：“作為一個推薦系統(tǒng)的訓練框架，HugeCTR 已集成到廣告推薦訓練系統(tǒng)中，使得模型訓練的更新頻率更快，并通過訓練更多的樣本來提升線上廣告效果。”

他補充道，模型的訓練性能得到提升后，我們就可以訓練更多的數(shù)據，提高模型的準確率，從而增加廣告收入。

美團借助 NVIDIA A100 GPU 降低成本

美團的業(yè)務涵蓋 200 個服務類別，在食品、娛樂和按需服務各領域高度交織著。而這家中國互聯(lián)網巨頭擁有超過 6.67 億活躍用戶和 830 萬活躍商家。

美團高級技術專家黃軍表示，如果他的團隊要大幅提升性能，通常會更傾向于訓練更多的樣本和更復雜的模型。

黃軍也表示，美團的問題在于，隨著模型變得越來越復雜，對訓練框架進行深入優(yōu)化就會變得困難。

他說道：“我們正致力于將 NVIDIA HugeCTR 集成到基于 A100 GPU 的訓練系統(tǒng)中?！背杀疽矔蟠蠼档?。這還僅僅只是初步的優(yōu)化結果，未來還有很大的優(yōu)化空間?！?/p>

美團最近報告說，在 2021 年第二季度的過去 12 個月中，每位交易用戶的平均交易量增加到 32.8 筆，而在 2020 年第二季度的過去 12 個月中為 25.7 筆。

原文標題：為數(shù)十億消費者提供服務：NVIDIA Merlin 助力網絡巨頭獲得點擊量

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審核編輯：湯梓紅