【CNETCOM 資訊】蘑菇街特有的分析推薦係統，能夠精準、定製化地推送適合用戶的商品，極大提升用戶體驗。而在此背後

，浪潮NF5588M3 GPU服務器通過CPU+GPU協同計算，提供數十倍的計算能力提升，支撐蘑菇街穩定高效的商品推薦係統。

　　追逐時尚是女生間永恒的話題

，但是“選擇困難症”卻que常chang常chang困kun擾rao著zhe她ta們men。蘑mo菇gu街jie實shi現xian了le自zi動dong推tui送song用yong戶hu關guan注zhu風feng格ge的de產chan品pin，當dang用yong戶hu看kan到dao一yi件jian中zhong意yi的de衣yi服fu時shi，將jiang衣yi服fu照zhao片pian上shang傳chuan至zhi蘑mo菇gu街jie，就jiu能neng找zhao到dao適shi合he自zi己ji的de同tong款kuan產chan品pin。這zhe讓rang女nv生sheng的de購gou物wu選xuan擇ze更geng加jia簡jian單dan，但dan是shi簡jian單dan用yong戶hu體ti驗yan的de背bei後hou，有you著zhe不bu簡jian單dan的de應ying用yong技ji術shu。“不解風情”的攻城獅
、程序猿們是如何利用高大上的技術討得無數女生歡心呢?言歸正傳，下麵開啟科普模式!

　　深度學習加速圖像識別和處理

　　不管是通過圖片上傳尋找目標圖片，還是協同過濾
、內容推薦算法等
，都需要強大的高性能計算集群。如何將計算所耗費時間縮短，如何占用的更少服務器，是蘑菇街麵臨的首要挑戰。

　　深度學習(Deep Learning)是近年來高性能計算的熱點應用
，在圖像識別等領域有著尤其突出的優勢，蘑菇街采用大數據+深度神經網絡模型相結合，實現圖像加速識別和分析。

　　神經網絡模型

　　困擾――超時的訓練時間

　　但是

，通用服務器執行神經網絡模型的效率較低
，舉個例子：在雙路的服務器環境下，如果對於某一個類目的7.4GB規模的數據12線程需要超過40小時的訓練時間。與預期整個流程(包括訓練和其他部分的處理時間)在24小時內處理完的目標有很大差距。

　　因yin此ci蘑mo菇gu街jie希xi望wang能neng夠gou運yun用yong更geng高gao效xiao的de計ji算suan集ji群qun來lai解jie決jue這zhe些xie問wen題ti。鑒jian於yu推tui薦jian算suan法fa和he圖tu片pian搜sou索suo中zhong存cun在zai大da量liang的de浮fu點dian計ji算suan，那na麼me就jiu需xu要yao有you一yi個ge具ju有you高gao效xiao並bing行xing計ji算suan能neng力li的de服fu務wu器qi集ji群qun。相xiang比bi較jiao於yu僅jin能neng有you很hen少shao線xian程cheng同tong時shi工gong作zuo的de多duo核heCPU而言，GPU的特性是可以同時執行數千個線程
，這將令蘑菇街的係統能處理更多的信息流。

　　商品推薦算法架構

　　CPU+GPU加速深度學習

　　蘑菇街選擇浪潮NF5588M3作為其商品推薦係統的主流機型。NF5588M3改變了傳統單一的計算單元，采用Intel最新處理器核心與NVIDIA Tesla/Kepler加速計算技術的協同，讓CPU和GPU各司其職
，CPU主要承擔更加擅長的邏輯選擇、判斷跳轉和IO通信方麵的職責，而GPU則專職計算密集型、高度並行的計算工作，使得計算資源合理的分配，計算性能達到從幾倍到幾百倍的增長。

　　浪潮NF5588M3服務器

　　據蘑菇街實際測試數據顯示，在相同計算能力下，浪潮高性能服務器NF5588M3節點提供的精度是傳統兩路服務器的2倍，GPU節點的性能功耗成本是純CPU節點的2倍。有效的降低了直接采購成本、機房空間和設備能耗。

　　浪潮NF5588M3服務器的產品參數

　　大數據+大規模計算能力+複雜模型+高效算法讓深度學習真正成為可被應用的技術。浪潮擁有從萬億次到千萬億次的超級計算機產品研發、係統建設、運維服務能力
，以及完備的軟硬件產品線。目前，浪潮為百度、阿裏、奇虎等互聯網企業的人臉識別、智能搜索業務提供大規模計算支撐平台。