功能介绍
Rec SDK Torch涉及功能如下：
- 模型训练基础功能
- 支持单机单卡训练、单机多卡分布式训练。
- 支持基于Torch开发的模型。
- 推荐场景特有功能。
基于Rec SDK Torch的稀疏表方案，Rec SDK Torch提供推荐的必备功能，如非亲和算子卸载，哈希映射功能等。
- 大规模稀疏表特有功能。
关键功能特性
Rec SDK Torch为用户提供了哈希映射、Row-wise分表、EBC查表功能、流水查表、查表融合算子。
- 哈希映射
Torch提供了用于稠密ID查表的nn.Embedding。但是在推荐场景，大部分ID的原始特征都是离散型，这样ID不能直接用于查表，常见的做法是需要将离散的ID转为表的行号。为此Rec SDK Torch提供了哈希映射功能，用于将原始的离散ID映射到Embedding，不需要用户提前做ID转换。
- EBC查表
对标原生Torch的nn.EmbeddingBag功能，对指定的多个IDs，在查表时进行求和或者取平均的Pooling操作。
- Row-wise分表
在将Embedding切分到不同表时，按行对Embedding进行分表，使用取余分桶策略，按照ID取余的余数确定Embedding在表上的位置。
- 流水查表
Rec SDK Torch查表任务由通讯、CPU、NPU计算等多个子任务构成。Rec SDK Torch提供了流水查表方法让子任务之间可以并行以充分发挥硬件算力。
- 查表融合算子
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