GPUでレコメンデーションの計算の高速化

実際のところ、リアルタイムでレコメンデーションを走らせるためには、速い計算機が必要である。　計算量を食わない簡略化したロジックを動かすとか、計算機をクラスタ化して環境を構築する、などのアプローチもあるが、GPUを使って計算を高速化するというアプローチはなかなか見かけないので面白い。
（社内でやっているところはあるかもしれないけれど、公開をしていないだけ、だったりして。）

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GPU演算で、(Simpleながらも)レコメンデーション(recommendation)の計算が、CPUと比べて20倍〜300倍の早さになったよ、というスライド。
要は、Utility Matrix の類似度に基づくレコメンデーションを行列計算に落とし込んで、また依存関係のある処理をいかに並列化するか、という話。　並列化をするために単純化をしているところもあるけれど、ある意味十分に応用を考えられる部分かと思う。

とはいえ、検討する価値はあるものの、Web業界だとGPU自体の認知度もいまいちマイナーらしく、パッケージかブラックボックスとして提供されるまでは実用化は遠いのかも。