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龙图腾网获悉北京潞晨科技有限公司申请的专利一种基于分布式异构计算的大规模推荐系统训练方法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：CN115423092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211032557.4，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于分布式异构计算的大规模推荐系统训练方法是由方佳瑞;张耿;韩佳桐;李升桂;卞正达;李永彬;柳泓鑫;刘育良;麦思琪;黄海晨;娄宇轩;吴俊铭;路广阳设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式异构计算的大规模推荐系统训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了通信技术领域的一种基于分布式异构计算的大规模推荐系统训练方法，包括如下步骤：Cache初始化；Cache换入换出算法构建；索引映射算法构建；在GPU中，利用PyTorch提供的Embedding或Embedding_bag函数进行Sparsefeature的计算，以及模型后续的Dense部分的计算，本技术方案可以充分利用GPU计算资源，计算速度增快；将按行换入换出优化成按块进行换入换出，提高了吞吐量；最后充分利用计算资源进一步扩展模型的规模，对模型进行分布式扩展，该方法具有创造性和市场推广价值。

本发明授权一种基于分布式异构计算的大规模推荐系统训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式异构计算的大规模推荐系统训练方法，基于推荐系统数据的长尾特征，利用Cache机制，其特征在于，包括如下步骤： S1：Cache初始化； S2：Cache换入换出算法构建； 训练时，每一步收到一个batch的训练样本，先检测并确保样本的Sparsefeature内的所有索引去重后，数量不超过N，如超过N即报错； 对去重后的Sparsefeature索引，根据映射表检查当前输入的索引是否保存在Cache中，根据结果分为Cache命中和未命中两个集合； 对未命中集合，首先根据频率记录表对Cache的索引排序，找出空闲-1的Cache行，或者访问次数最少的Cache行，并过滤掉在命中中的Cache行，直到找到Cache行数目为未命中的大小，这一组Cache行的索引记为一个列表pos，表示未命中对应的即将从CPU读入的Embedding参数放入Cache的目标位置；如果是非空闲的Cache行，还需要将其索引复制到列表pos_write_back，即需要先从Cache写回GPU的Cache行； 根据pos_write_back列表，首先从Cache中读出对应的Embedding参数，再从映射表读出每个Embedding在CPU上的Embedding行索引，由此就可以根据索引将参数写回CPU上的Embedding参数矩阵；随后，根据未命中集合，从Embedding参数矩阵读出需要换入GPUCache的Embedding参数，再根据pos列表找到每个参数需要放入的Cache行；最后，根据pos列表更新映射表，并将频率记录表中，pos列表对应的记录清空，即置为-1； S3：索引映射算法构建； 当Cache换入换出完成后，可保证当前输入的Sparsefeature所有需要的Embedding参数都在Cache中，因此根据映射表进行查找，将Sparsefeature的每个Embedding行索引映射为Cache行的索引； S4：在GPU中，利用PyTorch提供的Embedding或Embedding_bag函数进行Sparsefeature的计算，以及模型后续的Dense部分的计算。

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