在双十一背后的AI推荐系统，背后隐藏着一个价值千亿的算力演进故事。这个故事讲述了从传统方法到深度学习，从CPU到GPU，以及如何通过模块化和云计算解决方案降低门槛，让中小企业也能享受到推荐系统带来的好处。
早年，当消费者在网购平台上寻找商品时，他们需要逐一筛选，直至找到心仪之物。而现在，这一切都变成了可能，因为AI技术让推荐系统变得越来越智能。在直播、视频内容等领域，AI已经成为了提升用户体验的关键要素。
但当我们回望过去，我们会发现推荐系统并非新鲜事物。十多年前，它们就开始应用于互联网公司，以提升业绩和客户满意度。然而随着数据量的增加和算法的复杂性升级，传统服务器无法承载这些需求。这是因为通信节点间性能遇到了瓶颈，而服务器数量再增加也难以提高效果。
这促使推荐系统开发者寻找更强大且合适的算力支撑，并引入了AI技术。虽然AI增强了推荐效果，但同时也让它变得更加复杂。在召回、过滤等过程中，使用大量数据进行训练是必不可少的一步。但即便如此，也存在挑战，比如嵌入表（Embedding）的内存带宽和容量密集型，对于CPU而言是一个明显挑战。
这就是为什么GPU成为推动力的原因之一：其内存带宽远高于普通服务器，同时可以实现NVLink通信，大幅提升速度。此外，还有NVIDIA Merlin这样的开源框架，可以为TensorFlow 2 用户提供加速解决方案，如Merlin Distributed-Embeddings，它可以轻松完成大规模的模型训练，并实现惊人的加速效率。
尽管如此，加速普及还面临两个主要挑战：差异化需求以及高门槛。不同业务场景下需要不同的算法，不是所有公司都需要使用大模型。而对于中小企业来说，由于业务体量较小，大模型可能收益有限，因此需要云计算服务提供商合作降低成本和门槛，使得他们能够投入少数数据科学家，便可获得不错效果。
未来十年的计算任务将被加速，每年1.5倍性能增长将成为常态，而不是每年1.1-1.2倍。这意味着未来的十年，将迎来一个新的时代——一个值千亿美元巨大的想象空间，其中包括但不限于加速计算对经济产生深远影响。
