新一代粗排系统COLD

为了让粗排支持交叉特征来提升模型性能，同时又为了降低引入交叉特征、复杂模型所带来的预估延迟和资源消耗，阿里团队提出了COLD，在模型效果和算力间取得了平衡。

模型层面优化

1. 引入SENet，筛选出重要特征

算力层面优化

1. 并行拿特征
2. 列式计算：对于不同广告，它们的某些特征可能是相同，对列计算进行优化
3. 优化组合特征算子
4. fp16加速

吐槽

更多的是一篇工程优化文章，为了提升业务指标，对系统性能进行了各方面极致优化，叠加了不少硬件资源上去。但却给人一种大杂烩的感觉，没有从模型层面来优雅地创新。

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参考

• 阿里定向广告最新突破：面向下一代的粗排排序系统COLD