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Meta GEM 训练效率：LLM 规模推荐模型需要一套专用优化栈

Meta GEM 将端到端 MFU 提升至 20% 至 25%。真正可复用的是围绕真实负载持续识别并转移瓶颈的方法。

Administrator Administrator Published on 2026-08-05
最佳实践 #Meta GEM#Recommendation Systems#LLM Training#GPU Efficiency#MFU#Jagged Tensors#Distributed Training#AI Infrastructure

Meta GEM Training Efficiency: Why LLM-Scale Recommenders Need a Different Stack

Meta GEM training efficiency shows why LLM-scale recommenders need workload-specific kernels, precision, parallelism, memory, and profiling.

Administrator Administrator Published on 2026-08-05