HugeCTR
HugeCTR 是 NVIDIA 推出的一款高性能 GPU 加速框架,专为点击率(CTR)预估模型的训练与推理而设计。在推荐系统中,处理海量稀疏特征和超大嵌入表往往面临计算效率低、显存占用高等挑战,HugeCTR 通过深度优化的 GPU 工作流和模型并行技术,有效解决了这些痛点,显著提升了大规模深度学习模型的训练速度与部署效率。
这款工具非常适合数据科学家、机器学习工程师以及从事推荐系统研发的专业人员使用。无论您是需要快速验证算法的研究者,还是致力于生产环境落地的开发者,HugeCTR 都提供了友好的高层 Python 接口、丰富的示例代码及详尽的文档,帮助您轻松上手。
其核心技术亮点包括支持多节点分布式训练、混合精度训练以节省显存,以及独特的稀疏操作套件(Sparse Operation Kit),能够高效管理超大规模嵌入参数。此外,HugeCTR 还支持将模型转换为通用的 ONNX 格式,便于在不同平台间部署。作为 MLPerf 等权威基准测试中的佼佼者,HugeCTR 以“快速、易用、专业”为设计理念,助力用户构建更精准的推荐系统。
使用场景
某大型电商平台的算法团队正面临每日亿级用户行为数据的挑战,急需训练一个包含数十亿参数嵌入层的高精度点击率(CTR)预估模型,以实时优化商品推荐列表。
没有 HugeCTR 时
- 训练速度极慢:传统 CPU 框架或通用 GPU 方案在处理大规模稀疏嵌入表时效率低下,单次全量模型训练往往需要数天甚至更久,严重拖慢迭代节奏。
- 显存瓶颈频发:面对 TB 级别的嵌入参数,单卡或多卡简单并行极易导致显存溢出(OOM),迫使团队不得不进行复杂的模型裁剪或降维,牺牲了模型精度。
- 工程落地复杂:缺乏针对推荐场景的原生多节点训练支持,数据科学家需花费大量时间编写底层通信代码和手动管理分布式资源,难以专注于算法优化。
- 推理部署困难:训练好的模型格式与生产环境不兼容,转换过程繁琐且容易出错,导致从实验到上线的周期长达数周。
使用 HugeCTR 后
- 训练效率飞跃:利用 HugeCTR 专为 GPU 优化的稀疏操作内核和混合精度训练,相同规模模型的训练时间从数天缩短至数小时,显著提升了 MLPerf 基准测试表现。
- 突破显存限制:通过内置的模型并行训练机制,HugeCTR 能智能将巨大的嵌入表分片存储在多张 GPU 甚至多节点间,轻松支撑千亿级参数模型而无需牺牲特征维度。
- 开发门槛降低:提供高层抽象的 Python 接口和丰富的预置样本,团队可直接调用原生多节点训练功能,无需关注底层细节,让算法工程师回归模型设计本身。
- 无缝生产部署:借助 HugeCTR 到 ONNX 的转换器,模型可一键导出为标准格式,平滑对接现有推理引擎,将新模型上线周期压缩至天级别。
HugeCTR 通过极致的 GPU 加速与领域专用的架构设计,让超大规模推荐模型的训练与部署变得既快速又简单。
运行环境要求
- Linux
必需 NVIDIA GPU,支持多卡及多节点训练(通过 NCCL),需启用 --gpus=all,建议增加共享内存 (-shm-size=1g) 和锁定内存限制 (-ulimit memlock=-1)
未说明(但建议配置充足的系统内存以支持 pinned memory 和大型嵌入表)

快速开始
HugeCTR
HugeCTR 是一个 GPU 加速的推荐系统框架,专为大规模深度学习模型的训练和推理而设计。
设计目标:
- 快速:HugeCTR 在包括 MLPerf 在内的推荐基准测试中表现出色。
- 易用:无论您是数据科学家还是机器学习从业者,我们都通过丰富的文档、笔记本和示例使 HugeCTR 易于使用。
- 领域专用:HugeCTR 提供了核心功能,使您能够高效地部署具有超大规模嵌入的推荐模型。
注意:如果您在使用 HugeCTR 时有任何问题,请提交一个问题或加入我们的Slack 频道,以便进行更深入的交流。
目录
核心功能
HugeCTR 支持多种功能,包括以下内容:
要了解我们最新的改进,请参阅我们的发布说明。
入门指南
如果您想使用 Python 接口快速训练一个模型,请按照以下步骤操作:
构建 HugeCTR Docker 镜像: 从 25.03 版本开始,HugeCTR 仅提供 Dockerfile 源文件,用户需要自行构建镜像。要构建 hugectr 镜像,请使用位于
tools/dockerfiles/Dockerfile.base的 Dockerfile,并运行以下命令:docker build --build-arg RELEASE=true -t hugectr:release -f tools/dockerfiles/Dockerfile.base .使用本地主机目录(挂载
/your/host/dir)启动容器,运行以下命令:docker run --gpus=all --rm -it --cap-add SYS_NICE -v /your/host/dir:/your/container/dir -w /your/container/dir -it -u $(id -u):$(id -g) hugectr:release注意:/your/host/dir 目录与 /your/container/dir 目录同样可见。/your/host/dir 目录也是您的起始目录。
注意:HugeCTR 使用 NCCL 在不同进程间共享数据,NCCL 可能需要共享内存用于 IPC 和固定(页面锁定)的系统内存资源。建议您在
docker run命令中添加以下选项以增加这些资源:-shm-size=1g -ulimit memlock=-1编写一个简单的 Python 脚本来生成合成数据集:
# dcn_parquet_generate.py import hugectr from hugectr.tools import DataGeneratorParams, DataGenerator data_generator_params = DataGeneratorParams( format = hugectr.DataReaderType_t.Parquet, label_dim = 1, dense_dim = 13, num_slot = 26, i64_input_key = False, source = "./dcn_parquet/file_list.txt", eval_source = "./dcn_parquet/file_list_test.txt", slot_size_array = [39884, 39043, 17289, 7420, 20263, 3, 7120, 1543, 39884, 39043, 17289, 7420, 20263, 3, 7120, 1543, 63, 63, 39884, 39043, 17289, 7420, 20263, 3, 7120, 1543 ], dist_type = hugectr.Distribution_t.PowerLaw, power_law_type = hugectr.PowerLaw_t.Short) data_generator = DataGenerator(data_generator_params) data_generator.generate()运行以下命令为您的 DCN 模型生成 Parquet 数据集:
python dcn_parquet_generate.py注意:生成的数据集将存放在
./dcn_parquet文件夹中,其中包含训练和评估数据。编写一个用于训练的简单 Python 脚本:
# dcn_parquet_train.py import hugectr from mpi4py import MPI solver = hugectr.CreateSolver(max_eval_batches = 1280, batchsize_eval = 1024, batchsize = 1024, lr = 0.001, vvgpu = [[0]], repeat_dataset = True) reader = hugectr.DataReaderParams(data_reader_type = hugectr.DataReaderType_t.Parquet, source = ["./dcn_parquet/file_list.txt"], eval_source = "./dcn_parquet/file_list_test.txt", slot_size_array = [39884, 39043, 17289, 7420, 20263, 3, 7120, 1543, 39884, 39043, 17289, 7420, 20263, 3, 7120, 1543, 63, 63, 39884, 39043, 17289, 7420, 20263, 3, 7120, 1543 ]) optimizer = hugectr.CreateOptimizer(optimizer_type = hugectr.Optimizer_t.Adam, update_type = hugectr.Update_t.Global) model = hugectr.Model(solver, reader, optimizer) model.add(hugectr.Input(label_dim = 1, label_name = "label", dense_dim = 13, dense_name = "dense", data_reader_sparse_param_array = [hugectr.DataReaderSparseParam("data1", 1, True, 26)])) model.add(hugectr.SparseEmbedding(embedding_type = hugectr.Embedding_t.DistributedSlotSparseEmbeddingHash, workspace_size_per_gpu_in_mb = 75, embedding_vec_size = 16, combiner = "sum", sparse_embedding_name = "sparse_embedding1", bottom_name = "data1", optimizer = optimizer)) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.Reshape, bottom_names = ["sparse_embedding1"], top_names = ["reshape1"], leading_dim=416)) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.Concat, bottom_names = ["reshape1", "dense"], top_names = ["concat1"])) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.MultiCross, bottom_names = ["concat1"], top_names = ["multicross1"], num_layers=6)) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.InnerProduct, bottom_names = ["concat1"], top_names = ["fc1"], num_output=1024)) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.ReLU, bottom_names = ["fc1"], top_names = ["relu1"])) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.Dropout, bottom_names = ["relu1"], top_names = ["dropout1"], dropout_rate=0.5)) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.Concat, bottom_names = ["dropout1", "multicross1"], top_names = ["concat2"])) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.InnerProduct, bottom_names = ["concat2"], top_names = ["fc2"], num_output=1)) model.add(hugectr.DenseLayer(layer_type = hugectr.Layer_t.BinaryCrossEntropyLoss, bottom_names = ["fc2", "label"], top_names = ["loss"])) model.compile() model.summary() model.graph_to_json(graph_config_file = "dcn.json") model.fit(max_iter = 5120, display = 200, eval_interval = 1000, snapshot = 5000, snapshot_prefix = "dcn")注意:请确保与该 Python 脚本相对应的合成数据集路径正确。
data_reader_type、check_type、label_dim、dense_dim和data_reader_sparse_param_array应与生成的数据集保持一致。通过运行以下命令来训练模型:
python dcn_parquet_train.py注意:由于使用的是随机生成的数据集,因此评估 AUC 值可能不准确。训练完成后,将生成包含导出图 JSON 文件、保存的模型权重以及优化器状态的文件。
如需更多信息,请参阅 HugeCTR 用户指南。
HugeCTR SDK
我们可以通过以下方式支持无法直接使用 HugeCTR 的外部开发者:导出重要的 HugeCTR 组件:
支持与反馈
如果您遇到任何问题或有疑问,请访问 https://github.com/NVIDIA/HugeCTR/issues 提交问题,我们将为您提供必要的解决方案和解答。为了进一步推进 HugeCTR 发展路线图,我们鼓励您使用此 调查问卷 分享有关推荐系统流水线的所有详细信息。
参与 HugeCTR 开发
作为开源项目,HugeCTR 欢迎公众贡献。您的参与将有助于我们持续提升 HugeCTR 的质量和性能。有关如何贡献的信息,请参阅我们的 HugeCTR 贡献者指南。
其他资源
| 网页 |
|---|
| NVIDIA Merlin |
| NVIDIA HugeCTR |
出版物
刘世杰、郑楠、康辉、泽维尔·西蒙斯、张俊杰、马蒂亚斯·兰格、朱文静、李敏锡和王哲寰。"EMBark:用于训练大规模深度学习推荐系统的嵌入优化。" 载于第18届ACM推荐系统会议论文集,第622–632页。2024年。
魏英灿、马蒂亚斯·兰格、于帆、李敏锡、刘杰、史济和王哲寰,"面向大规模深度推荐模型的GPU专用推理参数服务器",载于第16届ACM推荐系统会议论文集,第408–419页,2022年。
王哲寰、魏英灿、李敏锡、马蒂亚斯·兰格、于帆、刘杰、刘世杰、丹尼尔·G·阿贝尔、郭旭、董建兵、史济和李昆仑,"Merlin HugeCTR:GPU加速的推荐系统训练与推理",载于第16届ACM推荐系统会议论文集,第534–537页,2022年。
报告
| 会议 / 网站 | 标题 | 日期 | 演讲者 | 语言 |
|---|---|---|---|---|
| ACM RecSys 2022 | 面向大规模深度推荐模型的GPU专用推理参数服务器 | 2022年9月 | 马蒂亚斯·兰格 | 英语 |
| 短视频第一集 | Merlin HugeCTR:GPU加速的推荐系统框架 | 2022年5月 | Joey Wang | 中文 |
| 短视频第二集 | HugeCTR分级参数服务器如何加速推理 | 2022年5月 | Joey Wang | 中文 |
| 短视频第三集 | 使用HugeCTR SOK加速TensorFlow训练 | 2022年5月 | Gems Guo | 中文 |
| GTC Spring 2022 | Merlin HugeCTR:基于GPU嵌入缓存的分布式分层推理参数服务器 | 2022年3月 | 马蒂亚斯·兰格、魏英灿、于帆 | 英语 |
| APSARA 2021 | GPU推荐系统Merlin | 2021年10月 | Joey Wang | 中文 |
| GTC Spring 2021 | 了解腾讯如何在Merlin GPU推荐框架上部署广告系统 | 2021年4月 | 孔祥婷、Joey Wang | 英语 |
| GTC Spring 2021 | Merlin HugeCTR:深入性能优化 | 2021年4月 | 李敏锡 | 英语 |
| GTC Spring 2021 | 将HugeCTR嵌入集成到TensorFlow中 | 2021年4月 | 董建兵 | 英语 |
| GTC China 2020 | MERLIN HUGECTR:深入研究性能优化 | 2020年10月 | 李敏锡 | 英语 |
| GTC China 2020 | 高性能GPU广告推荐加速系统的落地实现:性能提升7倍以上 | 2020年10月 | 孔祥婷 | 中文 |
| GTC China 2020 | 利用GPU嵌入缓存加速CTR推理过程 | 2020年10月 | 于帆 | 中文 |
| GTC China 2020 | 将HUGECTR嵌入集成到TensorFlow中 | 2020年10月 | 董建兵 | 中文 |
| GTC Spring 2020 | HugeCTR:高性能点击率预估训练 | 2020年3月 | 李敏锡、Joey Wang | 英语 |
| GTC China 2019 | HUGECTR:GPU加速的推荐系统训练 | 2019年10月 | Joey Wang | 中文 |
博客
| 会议 / 网站 | 标题 | 日期 | 作者 | 语言 |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA 开发者博客 | 使用 EMBark 加速大规模推荐系统训练中的 Embedding | 2024年11月 | 刘世杰 | 英语 |
| 微信公众号 | RecSys'24:使用 EMBark 进行大规模推荐系统训练 Embedding 加速 | 2024年11月 | 刘世杰 | 中文 |
| 微信公众号 | 利用 NVIDIA Merlin HierarchicalKV 实现唯品会在搜推广场景中的 GPU 推理实践 | 2024年4月 | 荣海东、王泽寰 | 中文 |
| 微信公众号 | NVIDIA Merlin 助力陌陌推荐业务实现高性能训练优化 | 2023年11月 | 康辉 | 中文 |
| 微信公众号 | Merlin HugeCTR 分级参数服务器系列之三:集成到TensorFlow | 2022年11月 | 刘金斯利 | 中文 |
| NVIDIA 开发者博客 | 使用 Merlin 分层参数服务器扩展推荐系统推理/Scaling Recommendation System Inference with Merlin Hierarchical Parameter Server | 2022年8月 | Shashank Verma、高文文、魏英灿、Matthias Langer、Jerry Shi、Yu Fan、刘金斯利、Minseok Lee | 英语/中文 |
| NVIDIA 开发者博客 | Merlin HugeCTR Sparse Operation Kit 系列之二 | 2022年6月 | 李昆仑 | 中文 |
| NVIDIA 开发者博客 | Merlin HugeCTR Sparse Operation Kit 系列之一 | 2022年3月 | 郭宝石、董建兵 | 中文 |
| 微信公众号 | Merlin HugeCTR 分级参数服务器系列之二 | 2022年3月 | 魏英灿、Matthias Langer、Jerry Shi | 中文 |
| 微信公众号 | Merlin HugeCTR 分级参数服务器系列之一 | 2022年1月 | 魏英灿、Jerry Shi | 中文 |
| NVIDIA 开发者博客 | 使用 HugeCTR TensorFlow Embedding Plugin 加速 Embedding | 2021年9月 | Vinh Nguyen、Ann Spencer、Joey Wang 和董建兵 | 英语 |
| medium.com | 优化美团的机器学习平台:专访黄俊 | 2021年9月 | 罗晟、Benedikt Schifferer | 英语 |
| medium.com | 引领腾讯广告推荐系统的设计与开发:专访孔祥亭 | 2021年9月 | 孔祥亭、Ann Spencer | 英语 |
| NVIDIA 开发者博客 | 扩展和加速大型深度学习推荐系统 – HugeCTR 系列第 1 部分 | 2021年6月 | Minseok Lee | 中文 |
| NVIDIA 开发者博客 | 使用 Merlin HugeCTR 的 Python API 训练大型深度学习推荐模型 – HugeCTR 系列第 2 部分 | 2021年6月 | Vinh Nguyen | 中文 |
| medium.com | 使用 Merlin HugeCTR 的 Python APIs 训练大型深度学习推荐模型 — HugeCTR 系列第 2 部分 | 2021年5月 | Minseok Lee、Joey Wang、Vinh Nguyen 和 Ashish Sardana | 英语 |
| medium.com | 扩展和加速大型深度学习推荐系统 — HugeCTR 系列第 1 部分 | 2021年5月 | Minseok Lee | 英语 |
| IRS 2020 | Merlin:一个 GPU 加速的推荐框架 | 2020年8月 | Even Oldridge 等 | 英语 |
| NVIDIA 开发者博客 | 推出 NVIDIA Merlin HugeCTR:专为推荐系统设计的训练框架 | 2020年7月 | Minseok Lee 和 Joey Wang | 英语 |
废弃说明
- HugeCTR 分级参数服务器 (HPS)
- Embedding Cache
以上组件自 v25.03 版本起已被废弃。如需使用这些功能,请参考旧版本。
版本历史
v26.03.002026/03/12v25.03.002025/03/14v24.06.002024/06/14v24.04.002024/04/18v23.12.002024/01/11v23.09.002023/09/27v23.08.002023/08/28v23.06.012023/07/17v23.06.002023/06/14v23.05.012023/05/18v23.05.002023/05/18v23.04.002023/04/21v23.02.002023/03/13v4.3.12023/02/09v4.32023/01/05v4.22022/11/15v4.1.12022/11/02v4.12022/10/17v4.02022/09/14v3.9.12022/09/08常见问题
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