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大数据时代，个人信息越来越透明，以至于手机APP都能读懂你我的心思，甚至能将信息精准地送达到每一个移动端。APP开发者将其称之为“算法推荐”，商家将其称之为“个性化定制”。有人为推荐机制津津乐道，“原来手机比男朋友更懂我”，听到更多合口味的音乐，看更多爱好的视频；也有人感叹其恐怖，担心陷入算法布局好的陷阱，陷入信息茧房。

价值巨大的推荐系统

虽然我们开始警惕推荐机制可能带来的危害，但对于企业而言，推荐机制蕴藏着巨大的价值，推荐系统的加速不会停止。

根据王喆老师的论文《深度学习推荐系统》[1]中的例子，2019年天猫“双11”的成交额是2684亿元，天猫推荐系统实现了首页商品的个性化推荐，其目标是提高转化转化率和点击率。假设推荐系统进行了优化，整体的转化率提高1%，那么增加的成交额大约为26.84亿元。由此可见，相比于对信息茧房的担忧，互联网巨头当然是更关心这笔数目不小的收益增长，进一步加速各自的推荐系统，短视频玩家快手也不例外。

根据快手官网数据显示，2015年6月，快手的单日用户上传视频量突破260万；2016年4月总用户数突破3亿。截止目前为止，快手累计200亿条短视频库存，每天仍有超过1500万条视频新增、千亿条视频曝光，早已从一个Gif生成工具蜕变成为一个日活3亿、日播放量200亿的短视频社区。

当构建起庞大的数字世界后，快手需要面对的问题是，如何在承载高峰期每秒数十万并发调用量的同时，从上亿级别的短视频库中，通过千亿参数级别的深度模型向不同的用户对象推送合适的内容，即其推荐系统的加速问题。

为此，快手基于异构设备构建了计算与存储分离的推荐系统架构。在该架构的内部，主要由两部分任务组成，一部分是包括推荐服务、预估服务、召回服务在内的计算敏感性服务，另一部分是包括用户画像、参数服务器以及分布式服务器索引的存储敏感性服务，这些模块需要实现大容量内存的数据存储及快速的数据访问。