MLPerf 引入 DLRMv4：HSTU 序列建模+560GB 嵌入的生产级推荐基准
TheKanter · x · 2026-10-02
MLCommons 发布新一代推荐系统训练基准 DLRMv4，由 AMD、Meta、NVIDIA 和 ByteDance 组成的工作组联合制定。
- 用 HSTU（一种直接把用户交互历史作为序列读取的 transducer 架构）替代旧的特征交互栈，与推理套件中已有的 HSTU 基准对齐。
- 配套新数据集 Yambda-5B：真实多行为音乐收听数据，含 47.9 亿条真实交互，嵌入表规模达 560 GB，达到生产级推荐系统的体量。
- 背景：超大规模平台的推荐系统已从「压缩成聚合稠密特征」转向「逐事件 token 序列」建模，这类模型随算力和参数增长持续提升，而旧 DLRMv2 设计早已饱和，训练套件此前缺乏对应工作负载。
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