USDB：ByteDanceにおける次世代レコメンドシステム向けストレージのスケーリング
原題: USDB: Scaling Storage for Next-Generation Recommender Systems at ByteDance
AI要約
生成・訂正方針ByteDanceが、次世代レコメンドシステム向けに設計された統一シーケンスストレージUSDBについて、ストリーミングとバッチワークロードに対応する仕組みを紹介している
重要ポイント
- •レコメンドモデルが消費するユーザー履歴の長さと属性の多さがストレージの非対称性問題を引き起こしている
- •CascadeLSMの時間ベースコンパクションステージによりアプリケーション固有の履歴がマテリアライズされる
- •差分レプリカが永続ファイル共有、部分ダンプが推論入力を再構築する設計が採用されている
#半導体・インフラ#LLM/モデル動向#ByteDance#USDB