在双十一背后的AI推荐系统之中，隐藏着价值千亿的芯片好处。这些芯片不仅帮助推荐系统更快地处理海量数据，还能够精准地预测消费者的需求和偏好。那么，你知道为什么AI推荐系统需要如此强大的芯片支持吗？答案是，这些芯片能让AI模型在短时间内学习和改进，使得推荐结果更加个性化和有效。
早年，当我们通过网上购物平台寻找商品时，必须逐一筛选才能找到合适的产品。但随着技术的发展，尤其是AI技术的兴起，我们可以轻松接收到满足自己喜好的商品、直播的推荐。这背后，是如何运作呢？
面对小朋友无尽的问题，比如“天空为什么是蓝的？”、“萤火虫为什么可以发光？”父母或老师通常会查阅书籍来解答。不过，在互联网时代，对于普通人来说，要获得一个问题精确答案变得越来越困难。直到有一天，AI技术悄然变革了这一局面。
从CPU到GPU：加速推荐系统
早期，互联网公司为了提升业绩和客户满意度，就开始研发与应用推荐系统。传统方法，如协同过滤等，由于算法简单，不需强大计算能力就能完成任务。但随着复杂性的增加，以及算法演进，对底层算力的要求也日益增长。在服务器达到一定规模后，再增加服务器数量已无法显著提升效率，这促使人们寻求更强大的支撑力量——而这正是在GPU出现之前的一个转折点。
当深度学习被引入到推荐系统中时，它们依旧习惯使用CPU，但很快意识到了深度神经网络可能会因为过多参数而导致性能下降。在此背景下，GPU凭借其巨大的算力、高速带宽以及NVLink通信速度优势，被推向了前台。
然而，加速计算并不只是简单换用GPU这么简单。此刻，一种新的挑战出现了——嵌入表（Embedding）的大规模处理。在这个过程中，每个特征都需要映射为向量，以便神经网络进行处理，而这种操作对于CPU而言是一个瓶颈。而这里又有两大挑战：
差异化需求：不同行业有不同的业务逻辑，不同的人工智能模型适用于不同的场景。
高门槛：建立高效的人工智能模型需要大量资源投入，即便是拥有成百上千人的团队也不易。而且，与云服务提供商合作，让API开放给中小企业，也是一条普及路径。
未来十年的加速计算，将为世界各界带来前所未有的想象空间。不仅如此，加速计算还将降低成本、提高能源利用率，为工业界开辟更多可能性，只要我们愿意探索并拥抱这些变化。
