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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于双层索引嵌入层的推荐模型分布式训练方法及GPU获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114021736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111284302.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于双层索引嵌入层的推荐模型分布式训练方法及GPU是由陈全;白铠豪设计研发完成，并于2021-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层索引嵌入层的推荐模型分布式训练方法及GPU在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双层索引嵌入层的推荐模型分布式训练方法及GPU，所述方法包括：于服务器节点和计算节点对于嵌入层向量分别构造两层索引，其中，所述服务器节点内为静态索引，所述计算节点内为动态索引；在所述服务器节点引入采样器，根据采样数据制定分片策略；在所述计算节点引入乒乓缓冲区读取和写入嵌入层向量，并基于相邻迭代的输入预取所述嵌入层向量，形成数据预取流水线。本发明能够在确保模型预测性能不下降的前提下，提升了推荐模型训练的总吞吐量，增强了分布式训练的可扩展性，有效地支持大规模嵌入层推荐模型的训练。

本发明授权基于双层索引嵌入层的推荐模型分布式训练方法及GPU在权利要求书中公布了：1.一种基于双层索引嵌入层的推荐模型分布式训练方法，其特征在于：所述方法包括： 于服务器节点和计算节点对于嵌入层向量分别构造两层索引，其中，所述服务器节点内为静态索引，所述计算节点内为动态索引； 在所述服务器节点引入采样器，根据采样数据制定分片策略； 在所述计算节点引入乒乓缓冲区读取和写入嵌入层向量，并基于相邻迭代的输入预取所述嵌入层向量，形成数据预取流水线； 所述根据采样数据制定分片策略包括： 采样器根据采样规则对训练集进行采样得到嵌入层的访问频率； 再通过预先设定的阈值筛选出嵌入层热点参数，并通过热点位图记录热点参数； 根据热点参数的访问频率，通过可更换的热点感知分片策略在各服务器节点再次将热点参数初始化，建立嵌入层索引到服务器节点的分片映射表； 在训练时基于所述热点位图判断当前嵌入向量是否为热点参数，若是则根据所述分片映射表拉取和更新嵌入向量，并旁路原有映射； 所述在所述计算节点引入乒乓缓冲区读取和写入嵌入层向量包括： 根据预设的输入维度建立乒乓缓冲区，包含可读缓冲区和可写缓冲区； 可读缓冲区服务于当前迭代的嵌入层计算，可写缓冲区基于下一迭代的输入写入对应的嵌入层向量； 所述数据预取流水线根据当前迭代和下一迭代的输入提前拉取未被更新的嵌入层向量。

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