在双十一背后的AI推荐系统，价值高达千亿。这些系统不仅能提供个性化的购物建议，还能够提升直播和视频内容的吸引力。然而，这些复杂的算法需要强大的芯片支持，特别是GPU（图形处理单元），才能实现高速运算。
传统CPU虽然在处理简单任务时表现出色，但面对深度学习和大规模数据处理，它们就显得力不从心了。而GPU则因其巨大的内存带宽和计算能力，在这方面有着明显优势。例如，英伟达推出的Hopper架构GPU，其带宽已经达到3TB/s。
但是，加速AI推荐系统并不只是依赖于更好的硬件。软件层面的优化也至关重要。NVIDIA Merlin是一个针对推荐系统开发的解决方案，它包括NVTabular用于预处理、Distributed-Embeddings用于嵌入表训练，以及HugeCTR开源框架用于大规模推荐模型训练。
尽管如此，加速AI推荐系统仍然面临两个主要挑战：差异化需求和高门槛。在不同的业务场景中，不同类型的算法可能适用，而小企业往往难以承担成本昂贵的大型团队与先进技术。这意味着，为中小企业提供灵活且可扩展的解决方案变得尤为重要，比如通过云服务提供商合作，以降低成本并提高效率。
随着摩尔定律放缓，对加速计算能力的需求日益增长，将会成为未来十年的关键趋势之一。如果我们能够有效地加速计算任务，就有可能实现前所未有的10年100倍增长，即使对于价值千亿美元级别的问题，也将创造出令人瞩目的新机会。此外，加速度还能减少能源消耗，更高效地利用资源，从而促进整个行业向前发展。
