Команда Pinterest перевела модель ранжирования рекламы на видеокарты. Раньше она работала только на процессорах. Это ускорило расчёты.
Модель стала сложнее. Она использует архитектуру MMOE и Deep & Cross Networks. Точность выросла.
Потери при прогнозе кликов снизились на 5–10%. Итерации модели стали в два раза быстрее. Задержки остались прежними.
Инженеры оптимизировали загрузку данных. Они настраивали потоки и использовали память видеокарт. Это ускорило обучение.
Теперь рекламу для покупок и обычную показывают отдельно. Каждую модель обучают на своих данных. Это повышает точность.
