永荣带你玩转昇腾

RecSDK 方案概述 Rec SDK作为基于昇腾平台的搜索推荐广告框架，为支撑大规模搜索推荐广告场景，提供多种功能特性，助力完成搜索推荐广告模型的高效训练。

昇腾适配GR（生成式推荐）模型实践 摘要/引言 简要介绍GR模型在生成式推荐领域的重要性。 阐述将GR模型适配到昇腾NPU的战略意义与技术挑战。 概述本文将要展示的适配路径、关键技术与最终成果。

嵌入表性能提升：优化策略及算法介绍 1、 多流并行策略；2. PinMemory；3. 两级特征去重；4. 通信优化；5. 梯度累积；

pipeline多级流水 Pipeline多级流水的核心思想是将训练步骤拆分为多个连续的阶段（Stage），通过异步调度，使不同批次的处理过程在流水线上重叠执行。

准入淘汰策略主要应用于推荐系统的多级缓存架构中，是推荐模型训练过程中缓存管理的核心组成部分。它位于训练流程的缓存管理层。

嵌入表分片与哈希管理：支撑万亿参数的关键技术； 基于昇腾的hash表管理，将离散的ID转为连续的行号（hash indices），从而压缩特征空间，实现高效存储和查询。

简单介绍推荐系统目前的应用与挑战，以及目前业内常用的解决方案。和美团已经落地的MTGR框架的简单介绍。

昇腾推荐系统架构解析：嵌入表存储到多级缓存的全链路设计 ；昇腾 A2 处理器架构与 Embedding 优化策略 昇腾 A2 处理器采用独特的达芬奇架构，具备完整的片上多级缓存系统。

PyTorch 语音信号预处理实战 深度学习的模型训练隶属于监督学习过程，通常是给定训练输入及对应的标签，然后使用某种损失计算方式与反向传播算法使得算法收敛。