【DeepRec：大规模稀疏模型训练引擎】
DeepRec是一个基于TensorFlow构建的推荐系统引擎，专为处理大规模稀疏模型的训练而设计。在当前的数据密集型和计算密集型环境中，推荐系统对于许多在线服务至关重要，如“猜你喜欢”推荐、主搜索、搜索直通车和定向广告等。DeepRec的目标是提高训练效率，优化模型性能，并实现高效的线上服务。
**稀疏模型训练的重要性**
在推荐系统中，模型通常包含大量的离散特征，这些特征是高度稀疏的，即大部分取值为0。这种稀疏性使得模型训练面临计算和存储的挑战。稀疏模型训练引擎如DeepRec能够有效地处理这类问题，通过优化训练流程，减少无效计算，提升训练速度，从而缩短模型迭代周期，帮助开发者更快地获得更优的模型效果。
**DeepRec的功能特性**
1. **动态弹性特征**：DeepRec采用了基于特征频率的动态弹性维度策略，对低频特征使用较低维度，高频特征则使用较高维度。这一设计可以有效减少存储需求，同时保证模型的预测精度。
2. **异步训练框架与通信优化**：采用StarServer通信协议，结合用户态零拷贝数据传输，优化了网络通信效率，实现了Run To Completion和Lockless Graph Execution，以提高训练速度。
3. **分布式训练与混合并行**：支持数千个工作节点和几十个参数服务器的同步和异步训练框架，结合HybridBackend，实现数据并行和模型并行的混合分布式训练，适应不同硬件环境。
4. **面向混合硬件的训练编排**：DeepRec针对高维稀疏特征的大批量访问进行了优化，支持多种硬件，如Intel和Nvidia的GPU，通过BF16混合精度优化提升计算效率。
5. **Runtime优化**：采用PRMalloc进行内存管理优化，通过图优化如结构化特征降低存储开销，减少用户网络计算开销。
6. **模型增量导出与加载**：DeepRec支持模型增量导出和加载，特别是对于Embedding部分，采用了多级混合存储，优化了加载速度。
7. **分布式Serving与存储支持**：具备多级混合存储和多Backend支持，能够提供高效的在线服务，支持实时学习（Online Deep Learning）。
8. **开源合作**：DeepRec作为开放的稀疏模型训练和推断引擎，已经与包括SOK（HugeCTR）在内的多个项目合作，持续引入硬件加速、图优化、算子优化等改进，推动社区的共同进步。
DeepRec的研发团队由阿里云计算平台事业部PAI的高级技术专家刘童璇领导，还包括来自AOPPA、IXDL、AIS和Nvidia、Intel等公司的技术专家。通过不断的技术创新和合作，DeepRec致力于提供更高效、更灵活的稀疏模型训练解决方案，以满足快速变化的推荐系统需求。如果你有兴趣了解更多或参与其中，可以联系tongxuan.ltx@alibaba-inc.com。
