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大规模推荐系统有效训练时间优化研究
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AI 综述
大规模推荐训练中生命周期开销导致仅 50-60% 的端到端时间用于新数据训练。作者提出覆盖全训练栈的优化方案，包括通信消除、管道重叠、动态形状处理、自动调优剪枝、可复用 PyTorch 2 编译缓存、异步检查点、独立模型发布和恢复成本降低。ETT% 在每个 benchmark 上平均提升 15.5%，最大工作负载达 85%，全集群从约 80% 提升至 90% 以上。
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最新进展10月2日 12:00
arXiv 论文提出全训练栈优化方案，ETT% 平均提升 15.5%，全集群从约 80% 提升至 90% 以上。报道时间线
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10月2日
- arXiv · Information Retrieval大规模推荐系统有效训练时间优化
大规模推荐训练中生命周期开销导致仅 50-60% 的端到端时间用于新数据训练。作者提出覆盖全训练栈的优化方案，包括通信消除、管道重叠、动态形状处理、自动调优剪枝、可复用 PyTorch 2 编译缓存、异步检查点、独立模型发布和恢复成本降低。ETT% 在每个 benchmark 上平均提升 15.5%，最大工作负载达 85%，全集群从约 80% 提升至 90% 以上。
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