Merlin HugeCTR(以下簡稱 HugeCTR)是 GPU 加速的推薦程序框架，旨在在多個 GPU 和節點之間分配訓練并估計點擊率(Click-through rate)。

此次v3.4更新涉及的模塊主要為：

HugeCTR 分級參數服務器

HugeCTR Python API

相關介紹：

HugeCTR 分級參數服務器介紹

V3.4.1 版本新增內容

調整了整個代碼庫中日志消息的日志級別。

現已支持對具有多個標簽的數據集進行推理：

“Softmax” 層現在已支持 FP16，并且支持混合精度以進行多標簽推理。

支持多 GPU 離線推理：

我們通過 Python 接口支持多 GPU 離線推理，它可以利用Hierarchical Parameter Server并在多個設備上實現并發執行。更多信息請參考推理 API和多 GPU 離線推理筆記本。

HPS 已構建為獨立庫：

我們重構了代碼庫并將分層參數服務器構建為一個獨立的庫，以后會進一步封裝。

metadata.json 簡介：

添加了有關 Parquet data 中 _metadata.json 的詳細信息。

增加了用于估計每個 GPU 的詞匯量大小的文檔和工具：

我們添加了一個工具來計算每個 GPU 的不同嵌入類型的詞匯量大小，在此基礎上，workspace_size_per_gpu_in_mb 可以根據嵌入向量大小和優化器類型評估更多信息請參考腳本。

訓練中支持 HDFS ：

a. 現在支持從 HDFS 加載和存儲模型和優化器狀態。

b. 增加了編譯選項使 HDFS 的支持更加靈活。

c. 添加了一個筆記本來展示如何將 HugeCTR 與 HDFS 一起使用：

增加了一個演示如何分析模型文件的 Python 腳本和筆記本

錯誤修復：

修復了SOK 中的鏡像策略錯誤

修復了無法在nvcr.io/nvidia/merlin/merlin-tensorflow-training:22.02中導入稀疏操作工具包的問題。

HugeCTR 參數服務器：修復了在未配置 RocksDB 時，可能會在初始化期間發生的訪問沖突問題。

已知問題

HugeCTR 使用 NCCL 在 rank 之間共享數據，并且 NCCL 可能需要共享系統內存用于 IPC 和固定(頁面鎖定)系統內存資源。在容器內使用 NCCL 時，建議您通過發出以下命令(-shm-size=1g -ulimit memlock=-1) 來增加這些資源。

另見 NCCL 的 已知問題

還有 GitHub 問題

目前即使目標 Kafka broker 無響應，KafkaProducers 啟動也會成功。為了避免與來自 Kafka 的流模型更新相關的數據丟失，您必須確保有足夠數量的 Kafka brokers 啟動、正常工作并且可以從運行 HugeCTR 的節點訪問。

文件列表中的數據文件數量應不小于數據讀取器的數量。否則，不同的 worker 將被映射到同一個文件，從而導致數據加載不會按預期進行。

正則化器暫不支持聯合損失訓練。

原文標題：Merlin HugeCTR v3.4.1 發布說明

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審核編輯：湯梓紅