京东广告算法架构体系：稀疏场景高性能训练方案演变

随着大数据和人工智能技术的飞速发展，模型规模和算力的不断升级对模型训练提出了更高的要求。尤其是稀疏场景下的大规模模型训练，由于模型的稀疏性和非结构化特性，给存储、计算和 IO 带来了巨大的挑战。

为了解决这些挑战，京东零售广告技术团队基于新型硬件设计了多机多卡全 GPU 计算全同步训练机制，并应用于京东广告算法架构体系中。该机制充分利用了新型硬件的高带宽和低延迟特性，实现了模型参数的高效同步和并行计算，极大地提升了模型训练的效率和性能。

本篇文章将详细介绍京东零售广告技术团队在稀疏场景高性能训练方案演变中的实践经验，包括：

• 稀疏场景高性能训练面临的挑战
• 京东零售广告技术团队提出的多机多卡全 GPU 计算全同步训练机制
• 该机制在京东广告算法架构体系中的应用
• 该机制带来的收益和影响

稀疏场景高性能训练面临的挑战

稀疏场景高性能训练主要面临以下挑战：

• 模型稀疏性： 稀疏场景下的模型往往具有大量的零值元素，这给存储和计算带来了巨大的浪费。
• 非结构化特性： 稀疏场景下的数据通常是非结构化的，这给并行计算和数据处理带来了困难。
• IO 瓶颈： 稀疏场景下的大规模模型训练需要大量的 IO 操作，这可能会成为训练性能的瓶颈。

京东零售广告技术团队提出的多机多卡全 GPU 计算全同步训练机制

为了解决上述挑战，京东零售广告技术团队提出了多机多卡全 GPU 计算全同步训练机制。该机制基于新型硬件，充分利用了其高带宽和低延迟特性，实现了模型参数的高效同步和并行计算。

该机制主要包括以下几个关键技术：

• 多机多卡并行训练： 使用多台服务器和多块 GPU 卡进行并行训练，极大地提高了训练速度。
• 全 GPU 计算： 将模型参数和中间结果全部存储在 GPU 显存中，避免了频繁的显存和内存之间的数据拷贝，提高了计算效率。
• 全同步训练： 在每次迭代结束后，所有 GPU 卡上的模型参数进行全同步，确保所有卡上的模型参数保持一致性。

该机制在京东广告算法架构体系中的应用

京东零售广告技术团队将该机制应用于京东广告算法架构体系中，取得了显著的收益。

该机制在算法架构体系中的应用主要包括以下几个方面：

• 大规模模型训练： 利用该机制，京东广告算法架构体系可以训练更大规模的模型，从而提高模型的精度和泛化能力。
• 稀疏场景优化： 该机制可以有效处理稀疏场景下的模型训练，极大地减少了存储和计算资源的浪费。
• 并行计算加速： 该机制实现了模型参数的高效同步和并行计算，极大地提高了模型训练的速度。

该机制带来的收益和影响

该机制在京东广告算法架构体系中的应用带来了以下收益和影响：

• 训练效率大幅提升： 该机制将京东广告算法架构体系的训练效率提高了数倍，极大地缩短了模型训练时间。
• 模型精度显著提升： 该机制使得京东广告算法架构体系可以训练更大规模的模型，从而提高了模型的精度和泛化能力。
• 资源利用率优化： 该机制通过稀疏场景优化和并行计算加速，极大地优化了资源利用率，降低了训练成本。

总结

京东零售广告技术团队提出的多机多卡全 GPU 计算全同步训练机制为稀疏场景高性能模型训练提供了一套完整解决方案。该机制在京东广告算法架构体系中的应用取得了显著的收益和影响，为京东广告业务的发展提供了强有力的技术支撑。

未来，京东零售广告技术团队将继续探索稀疏场景高性能训练的新技术和新方法，进一步提升京东广告算法架构体系的性能和效率。