京东广告架构建设——大稀疏场景高性能训练方案演变

京东广告架构建设——大稀疏场景高性能训练方案演变

一、前言

京东广告训练框架随着广告业务的发展特点快速迭代升级，回顾近几年大致经历了两次大版本的方案架构演变。第一阶段，随着2016年Tensorflow训练框架的开源，业界开始广泛应用深度学习技术。京东广告也紧跟潮流，基于Tensorflow构建了第一代训练框架，主要用于稠密场景的训练任务。

随着业务的快速发展，广告场景日益复杂，稀疏场景训练需求激增。稀疏场景训练相较稠密场景训练，具有数据维度高、特征稀疏、训练数据不均衡等特点，给模型训练带来诸多挑战。

针对稀疏场景训练的痛点，京东广告第二代训练框架应运而生。该框架以PyTorch为基础，针对稀疏场景训练进行了深度优化，显著提升了稀疏场景的训练性能。同时，为了满足日益增长的算力需求，框架引入了分布式训练和云原生技术，实现了训练任务的弹性伸缩和高可用。

二、大稀疏场景高性能训练方案

京东广告第二代训练框架在稀疏场景高性能训练方面做了大量优化工作，主要体现在以下几个方面：

1. 稀疏数据处理优化

针对稀疏数据维度高、特征稀疏的特点，框架引入了稀疏张量和稀疏嵌入算子，有效降低了稀疏数据存储和计算的开销。同时，针对稀疏场景中存在的缺失值和类别不均衡问题，框架提供了缺失值插补和类别均衡采样等多种处理策略，提升了模型的泛化能力。

2. 模型并行训练

对于大规模稀疏模型，单机训练往往受限于显存容量。针对这一问题，框架支持模型并行训练，将模型参数分块存储在多张显卡上，通过并行计算的方式加速模型训练。

3. 流水线并行训练

针对稀疏场景中数据读取和处理的耗时问题，框架引入了数据预取和计算重叠的优化策略，实现了数据读取和模型计算的并行执行，有效缩短了训练时间。

4. 云原生技术集成

为了满足训练任务的弹性伸缩和高可用需求，框架与Kubernetes等云原生技术深度集成，实现了训练任务的自动化部署和管理。同时，通过容器化技术，训练任务可以跨云平台和不同硬件环境无缝迁移，提升了训练任务的灵活性。

三、未来展望

随着人工智能技术的发展，稀疏场景训练在自然语言处理、计算机视觉等领域的重要性日益凸显。京东广告将持续投入稀疏场景高性能训练方案的研发，重点关注以下几个方向：

1. 异构计算优化

结合CPU、GPU和FPGA等异构计算资源，探索异构混合训练模式，进一步提升训练性能。

2. 模型压缩和加速

针对稀疏模型的庞大规模，研究模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术，降低模型存储和推理开销。

3. 自动化训练平台

构建自动化训练平台，实现训练任务的自动化配置、监控和管理，降低训练门槛，提升训练效率。

结语

京东广告第二代训练框架在大稀疏场景高性能训练方面取得了显著成效，为广告业务的发展提供了强有力的技术支持。未来，我们将持续创新，探索更先进的训练技术，为稀疏场景训练提供更优的解决方案。