近年来，随着 GPU 解决方案在深度学习各项任务中的普及，有越来越多的算法和模型训练得到了显著的加速，从而也反过来鼓励着大家进而探索将 GPU 加速应用到新的领域。点击率预估的训练传统上存在着几个困扰着广大开发者的问题：巨大的哈希表（Embedding Table），较少的矩阵计算，大量的数据吞吐。

　　HugeCTR 是首个全部解决以上问题的开源 GPU 训练框架，与现有 CPU 和混合 CPU / GPU 解决方案相比，它的速度提高了 12 倍至 44 倍。HugeCTR 是一种端到端训练解决方案，其所有计算都在 GPU 上执行，而 CPU 仅用于 I / O。GPU 哈希表支持动态缩放。它利用 MPI 进行多节点训练，以支持任意大的嵌入尺寸。它还还支持混合精度训练，在 Volta GPU 及其后续版本上可以利用 Tensor cores 进一步加速。

　　11 月 19 日，NVIDIA GPU 计算高级专家王泽寰将来带一场线上分享，详解 HugeCTR。通过本次在线上分享，您将了解以下内容：

　　点击率预估概述

　　目前的挑战

　　HugeCTR 介绍