平台 MPI XgBoost Parameter Server 线性(LR) 非线性(GBDT) 深度(DNN) 实时(FTRL) 特征 训练数据 融合模型 Bagging 级联 特征设计 特征选择 特征组合 MxNet TensorFlow Wide&Deep 去噪 特征自动组合 (FM) 特征设计 离散特征 离散特征 容易设计；刻画细致；特 征稀疏；

模型效果优 化困难 1.方案复杂  训练优化:  数据并行  模型并行  推理优化: Blade  推荐模型优化: 千亿特征 3. 工程优化 RingAllReduce + 层级级联 EasyVision 多机多卡性能对比 工程优化: 数据并行  M6模型  Transformer模型: RapidFormer  人脸分类模型: 超大softmax  3D卷积模型