在双十一背后的AI推荐系统中，隐藏着价值千亿的秘密。这个系统不仅可以为普通消费者提供精准的商品推荐，还能让直播平台的主播和视频平台的内容更符合用户口味。它是如何工作的呢？其实，它依赖于芯片，这些芯片构建了复杂的结构，让AI能够学习并预测我们的喜好。
但要实现这样的AI推荐系统，并不是一件简单的事情。早期，互联网公司使用传统方法如协同过滤来开发推荐系统，这时CPU就足够了。但随着算法和需求不断演进，数据量增加，服务器规模扩大，但效果提升有限。这迫使技术人员寻找更强大的算力支撑——GPU。
GPU在深度学习中的表现尤其突出。当我们需要处理大量嵌入表（用于将离散特征映射成向量）时，GPU带宽远高于CPU，同时NVLink通信速度也快得多。这就是为什么NVIDIA推出了Merlin这一系列解决方案，如NVTabular和Distributed-Embeddings，它们可以加速预处理和模型训练过程。
然而，即便有这些工具，一些挑战仍然存在。一方面，我们需要考虑到不同业务场景下的差异化需求；另一方面，是高门槛问题。在云计算时代，我们希望通过模块化设计、API开放以及与云服务商合作降低这两个障碍，让更多的小企业也能享受到推荐系统带来的益处。
未来十年，加速计算将是一个巨大的想象空间，不仅能够代表推荐系统价值千亿，也可能对整个工业界产生深远影响。摩尔定律虽然放缓，但我们依然有望见证计算任务性能增长的一个新篇章。
