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HugeCTR

GPU加速的大规模深度学习推荐系统框架

HugeCTRGPU加速推荐系统深度学习嵌入Github开源项目

HugeCTR是专为大规模深度学习模型设计的GPU加速推荐系统框架,支持高效训练和推理。框架在MLPerf等基准测试中性能卓越,提供直观的API接口,并具备大规模嵌入等核心功能。HugeCTR实现了模型并行训练、混合精度计算、嵌入缓存等先进特性,可高效部署超大规模嵌入的推荐模型。

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介绍相关项目
DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。
Recommender_System - 推荐系统全面指南：从理论基础到工业实践
GithubGolangTensorFlow召回开源项目排序推荐系统
本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识，包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练，以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础，为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。
PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎
GPU加速GithubPowerInfer大语言模型局部性设计开源项目混合CPU/GPU使用
PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术，通过优化热/冷激活神经元的处理方式，显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术，优化了推理效率和精度，支持快速、低延迟的本地模型部署。
HierarchicalKV - 分层键值存储技术助力大规模推荐系统优化
GPU存储GithubHierarchicalKVNVIDIA Merlin开源项目推荐系统键值存储
HierarchicalKV是NVIDIA Merlin项目的组成部分，为推荐系统提供分层键值存储功能。该库可在GPU高带宽内存和主机内存中存储特征嵌入，支持大规模推荐模型训练。通过绕过CPU和实现表大小约束策略，HierarchicalKV提升了性能和内存利用率。这使得NVIDIA GPU更适合训练大型搜索、推荐和广告模型，简化了复杂推荐模型的构建、评估和部署过程。
RecSys_Course_AT_PoliMi - 推荐系统算法库与评估框架
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习相似度计算矩阵分解
该项目提供多种推荐系统算法实现,包括协同过滤KNN、矩阵分解和图模型等。框架集成了评估模块、数据处理功能,便于快速构建和测试推荐系统。采用Python和Cython开发,注重性能优化,适合推荐系统的教学与研究使用。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架，强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息，包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本，例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe，以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流，提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证，鼓励在研究中引用。
RePlay - 全周期推荐系统开发与评估框架
GithubRePlay开源项目推荐系统数据预处理模型评估超参数优化
RePlay是一个覆盖推荐系统全生命周期的开发评估框架。它集成了数据预处理、模型构建、参数优化、性能评估和模型集成等功能。该框架支持CPU、GPU等多种硬件，并可与PySpark结合实现分布式计算。RePlay能帮助开发者顺利将推荐系统从离线实验转到在线生产环境，提升系统的可扩展性和适应性。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架，具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台，兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器，大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节，致力于构建开放友好的AI社区。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习
RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架，利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型，深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息，构建大语言模型支持的用户和物品画像，并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中，RLMRec展现出显著的性能提升。
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