GPU加速運算：Nvidia針對推薦系統發展的應用程式框架Merlin，進入公開測試階段

摘要： 提供性能更強的大數據處理能力，是Nvidia GPU近期發展的重點之一，而對企業而言，希望將這樣的能力分析內部與外部資料，並且輔助各種決策制定，而這類需求落實到各式應用系統功能整合時，所涉及的技術就是推薦系統，Nvidia今年也推出相關的軟體開發套件Merlin

▲圖片標題(來源：iThome)

隨著網際網路的普及，電子商務、線上購物這類IT服務，早已成為現代人不可或缺的部分，而在檢視與選擇商品的同時，許多這類網站或行動App，可能都會整合推薦系統（Recommender System）的功能，站方可透過消費者的互動與個人資料，分析他們的偏好、預測他們可能喜歡的品項。

除此之外，許多產業也有整合推薦系統的需求，將適合的各種品項與建議資訊提供出來。

近年來，隨著機器學習、深度學習等技術的普及，部分企業也開始將他們發展的推薦系統，結合大數據與人工智慧的分析能力，希望能夠提升預測顧客購物需求的準確度。不過，企業若要自行建置推薦系統，在資料處理流程上，仍是相當複雜，同時，由於所要分析的資料量越來越大，因此，在資料查詢與產生建議的速度上，也面臨極大挑戰。

而在今年5月的GTC Digital大會，Nvidia發表了一套專屬的應用程式框架Merlin，可用來開發基於深度學習技術的推薦系統，並且針對資料處理流程的每個階段，都提供了工具。而這些工具都經過調校，可支援數百TB的資料，並可經由易用的API讓外界能夠存取資料。

舉例來說，在資料的擷取、轉換與載入（ETL）階段，這裡提供的工具是NVTabular，可用於特徵工程（Feature Engineering，運用領域知識從原始資料來擷取特徵的作法），以及預先處理（preprocessing）。

詳見全文： iThome

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