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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于非易失性内存的推荐系统网络高效训练方法及系统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：CN115310605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210876872.9，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权基于非易失性内存的推荐系统网络高效训练方法及系统是由何水兵;洪佩怡;陈平;李振鑫;陈伟剑;杨斯凌;党政设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非易失性内存的推荐系统网络高效训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于非易失性内存的推荐系统网络高效训练方法及系统，本发明高效利用了非易失性内存的带宽、延迟特性以及非易失特性，最优化推荐系统网络的训练性能。该方法具体为：面向动态内存DRAM、非易失性内存NVM混合存储架构，利用推荐系统网络中Embedding数据的冷热特性，将数据进行智能摆放，增加数据的访问效率，提高训练的性能；其次，利用非易失特性，设计新型训练模式以及检查点模式，利用双版本持久化技术与增量、并行优化技术，进一步提升系统性能，降低NVM寿命的损耗。

本发明授权基于非易失性内存的推荐系统网络高效训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于非易失性内存的推荐系统网络高效训练方法，其特征在于，包括： 将获取的数据集中的稀疏特征数据嵌入表向量化，并存储于DRAM和非易失性内存中；所述非易失性内存中设有两组均用于存储嵌入表向量化的数据的空间；将获取的数据集中的稀疏特征数据嵌入表向量化，并存储于DRAM和非易失性内存中，具体为： 将获取的数据集中的稀疏特征数据嵌入表向量化，并依据访问频率划分为第一嵌入表数据和第二嵌入表数据，其中，第一嵌入表数据的访问频率低于第二嵌入表数据，将第二嵌入表数据存储于DRAM中，第一嵌入表数据存储于非易失性内存中； 利用获取的数据集对神经网络模型进行训练；其中，梯度更新时，存储于非易失性内存中的第一嵌入表数据采用持久化写入更新，同时记录更新的数据索引和空间位置，其中，第一嵌入表数据的每个数据对应的两个空间轮流进行更新；存储于DRAM的第二嵌入表数据进行原位置更新，同时记录更新的数据索引；神经网络模型的权重更新存储于GPU中；在检查点操作时，定期将更新的第二嵌入表数据和神经网络模型权重数据转移存储至非易失性内存中。

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