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- 模型并行之Embedding表Embedding在推荐模型中承担着将用户、物品及上下文信息映射为低维稠密向量的核心任务，通过捕捉潜在语义关联和协同过滤信号，为推荐系统提供可计算的特征表达基础。其向量化表征能力不仅解决了高维稀疏数据难以直接建模的问题，更能通过隐式关系挖掘支撑用户兴趣建模和相似度计算，这种稠密向量空间的连续性特征为后续针对不同行为序列、场景维度或兴趣簇的Embedding切片... 模型并行之Embedding表Embedding在推荐模型中承担着将用户、物品及上下文信息映射为低维稠密向量的核心任务，通过捕捉潜在语义关联和协同过滤信号，为推荐系统提供可计算的特征表达基础。其向量化表征能力不仅解决了高维稀疏数据难以直接建模的问题，更能通过隐式关系挖掘支撑用户兴趣建模和相似度计算，这种稠密向量空间的连续性特征为后续针对不同行为序列、场景维度或兴趣簇的Embedding切片...
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- 方案背景当在线推理的速度无法满足客户要求，使用atc工具将onnx转为om模型走离线推理路径时，遇到NPU不支持LOOP算子的问题，本文提供一种解决方案。本方案的设计思路是，onnx文件分成loop算子和不含loop算子的两部分，把loop算子的子图提取出来，单独推理。实际操作中可能需要分成3份乃至更多，因此，本方案使用于关键路径上的loop算子，否则工作量会很大。 构造包含loop算子的... 方案背景当在线推理的速度无法满足客户要求，使用atc工具将onnx转为om模型走离线推理路径时，遇到NPU不支持LOOP算子的问题，本文提供一种解决方案。本方案的设计思路是，onnx文件分成loop算子和不含loop算子的两部分，把loop算子的子图提取出来，单独推理。实际操作中可能需要分成3份乃至更多，因此，本方案使用于关键路径上的loop算子，否则工作量会很大。 构造包含loop算子的...
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