二、應用方案：

基于飛槳的能力對應用商店進行了升級：采取高性能數據讀取接口Dataset完成大規模數據的讀?。徊捎没趨捣掌鞯拇笠幠PU分布式的全異步訓練模型，以較低的資源消耗來訓練海量的數據以及極大的稀疏參數。

三、應用效果：

性能強：全異步大規模訓練集群規模，業務模型訓練速度提升效果顯著;

參數規模大:Embedding規模&模型擴大數倍；

效果好：在多個場景(廣告，信息流等)，線上關鍵指標提升效果顯著；

性價比高：參數服務器訓練，大幅度減少內存開銷。