火山引擎发布全新高速训练引擎，用抖音同款技术解决智能推荐痛点

随着科技的发展和数字经济的普及，企业数字化转型已经成为了必然趋势。在这个过程中，基于云计算技术的应用和创新已经成为了推动企业数字化增长的核心动力。越来越多的企业认识到了上云的重要性，“坚定上云、非必要不自建”已成为行业共识。
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和工具开放给外部，帮助企业围绕用户体验创新、数据驱动决策和业务敏捷迭代构建数字化能力，实现业务可持续增长。
在2023年4月18日举行的春季火山引擎FORCE原动力大会上，火山引擎发布自研DPU等系列云产品，并推出智能推荐-高速训练引擎，支持100GB-10TB 超大模型的高效训练，采取软硬一体优化设计等，让面向推荐场景的高速训练更快，成本更低。
大规模推荐模型，企业面临的新挑战
在信息爆炸的时代，人们面临的信息过载问题越来越严重。在这种情况下，如何通过智能推荐系统在短时间内抓住用户的注意力，让他们能够快速找到自己感兴趣的内容，已经成为了各行各业企业普遍面临、亟待解决的问题。
通过洞察用户产品使用的历史轨迹、兴趣偏好等授权数据，智能推荐系统可以为用户推荐最相关的内容、产品或服务，从而提高用户的点击率和转化率。智能推荐的存在，不仅对于用户的满意度、忠诚度、留存率和转化率的提升有重大影响，也可以帮助企业降低营销成本，提高营销效率。
作为近年来最成功的的AI应用落地场景之一，很多企业自主搭建了智能推荐模型。但随着深度学习模型越做越大、越做越深，不少企业遇到了自己无法独立解决的难题。
这些难题主要体现在以下几个方面。
首先是训练成本。推荐效果的一个核心诉求是能快速捕捉和反映用户不断变化的兴趣和当前热点，模型如何在短时间内，以可控的成本完成海量数据的训练，是企业面临的比较大的挑战。
其次，个性化推荐系统的场景特征和模型复杂，导致模型愈发庞大，加之推荐引擎同时需要满足时效性，实时掌握用户兴趣，传统的CPU训练算力由于无法实现大规模并行向量计算等原因，无法满足企业推荐大模型高速训练的需求。
最后， 在企业优化推荐算法和模型、提高推荐的准确性和效果的过程中造成系统的抖动和不稳定，也极易因为体验不佳，造成用户的流失。
总而言之，对于各行各业的企业而言，智能推荐大模型训练普遍存在贵、慢、不稳定的痛点。