快手关于海量模型数据处理的实践

导读 本文将分享快手对海量模型数据处理的实践。（文章整理自2023年11月王靖的分享，数据具有即时性）‍‍‍‍‍‍

主要介绍包括：

1. 模型场景介绍

2. 大规模模型数据处理

3. 大规模模型数据存储

4. 展望

分享嘉宾｜王靖 快手 推荐系统架构师 

编辑整理｜薛敏

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

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01

模型场景介绍

1. 实时大模型

*本文数据具有即时性，不代表实时数据。‍‍

快手的模型场景主要是实时的大模型。实时主要体现在社交上。每天都有新用户上传 1500 万以上的视频，每天有亿级以上的直播活跃用户，并且上传数每年都在同比上涨。

大主要体现在流量规模。快手现在的日活达到了 3.87 亿，有千亿级别的日均曝光，百亿级别的日均播放，模型量级非常大，还要保证实时。并且快手的核心价值观是平等普惠，即千万级的用户同时在线时，个性化请求时会推荐不同的内容。

总结起来，数据处理的特点是既大，又要实时。

2. 推荐业务复杂

一般的推荐业务架构如上图所示，在视频池里（比如有几千万的视频）会经过固定的四个阶段：（1）召回：从几千万的视频里召回几万或者几千的视频；（2）粗排：通过一个粗排漏斗，选出几千的视频；（3）精排：几千的视频又会通过精排，筛选 top 几百的视频；（4）重排：进入重排，给出模型打分，做模型校验；（5）返回：加上一些机制和多样化操作，最后选出几十个结果返回给用户，整个漏斗要求非常高。

快手的业务类型比较多样，主要可以分成大型业务和中小型业务。

大型业务的样本量级很大，像主站推荐一天的样本可能有千亿，存储能达到 p 的级别。迭代主要用流式迭代，即在线迭代特征和模型，速度会非常快。如果选用批式迭代的话，回溯样本要 30 天，需要的资源是流式迭代的几十倍，快手大场景下的流量分配又比较多，所以倾向于做在线的流式迭代实验，速度快，消耗资源量相对也少很多。

中小业务，一天的样本大约在百亿级别，存储大概几十 T。选择流式迭代会需要频繁上线迭代，而且流量分配也不够。这种情况下一般尽量选用批式迭代，此时需要很大量级的计算样本，比如要回溯至少 60 天以上，回溯样本能达到 p 级别。因为对于大模型来说，如果数据量不够，模型训练不充分，效果就会相应地下降。所以在这种小的业务场景里，还是倾向于批式迭代，回溯更多天的样本，以使模型达到一个更稳定的状态。在这种场景下面，会倾向于批次迭代实验。

3. 推荐模型的数据量

这里是之前在快手发布的一个万亿级别模型文章里的截图，快手是个性化模型，所以参数量非常大。从图中对比来看，OpenAI 的 GPT3 参数量是 175B，但快手参数量 1900B，已经到万亿级别了。主要是因为快手选用的是 SIM 长序列模型，需要用户长期的兴趣，然后把该序列输入到模型。快手有亿级用户，life-long 兴趣需 10 万以上序列，再加上千亿级的样本的叠加，因此参数量非常大，能达到 1.9 万亿。虽然这 1.9 万亿参数跟 OpenAI 的 GPT 3 模型的参数类型不一样，计算量也不太一样。但从参数量级上来看，快手推荐是非常大的。

4. 语言模型的演进

推荐模型跟语言模型紧密相关，一般新模型都会在语言模型上去做迭代，成功之后就会引入推荐模型，比如 DN、RNN、Transformer。上图是亚马逊 3 月份时发布的一个图，主要介绍了语言模型的一些进展。

可以看到，17 年之前主要是 RNN 模型，RNN 模型是按次序去顺序遍历数据后训练，该模型对并行算力要求并不高，但模型收敛比较复杂，因为可能会存在梯度消失的问题。2017 年出现 Transformer 之后，语言模型突破了原有的限制，可以做并发迭代，所以其算力大规模增长。

图中的树分为三个部分：（1）红线部分是 encoder-only 技术，最早是 Bert 模型；（2）绿线是 encoder-decoder 类型，Google 主要选择这一类型；（3）蓝线主要是 open API 里 ChatGPT 选用的类型，这一类模型发展得最好，因为它足够简单，只需要考虑 decoder，运算量小，而且模型效果也会很好。

02

大规模模型数据处理

1. 背景-实效性

快手对数据时效性要求很高，用户看到视频后会反馈到快手的 log 收集系统，该用户的行为会实时地拼接推荐日志（推荐日志就是推荐服务落下来的特征），特征流加上行为流成为样本流进入后面的特征处理，然后进入模型训练。模型训练完成后实时更新到在线预估，在线预估会根据模型的更新推荐出最符合用户需求的一些视频。该链路要求延迟必须要在一秒内，需要将用户行为尽快反馈到模型里，所以对于大数据处理的时效性要求是非常高的。

2. 大数据量处理

快手有千万级用户在线，不考虑行为多样性的情况下，QPS 至少是千万级的，如果区分到行为的多样性，这个组合数量就更爆炸了，高峰期大概每秒需要处理 30T 左右的状态。

业界方案主要是采用 Flink 流式框架，但如果直接用 Flink 引入 state join，在并发几千的情况下会造成大量的慢节点。因为 30T 状态如果 1000 并发的话，需要存 30G 的状态，如果 1 万并发也得存 3G。3G 在 1 万并发下的慢节点的概率会非常大。在这种情况下如果出现慢节点，需要几个小时恢复，这对于推荐系统肯定是不能忍受的。

所以快手选择了一个折中方案，把状态下沉至高性能存储上，然后采用无状态 hash join 的方式来做一个实时 join 的状态，只要用户的行为和特征都到齐，就立即触发样本的下发，这样就可以保证行为能够及时地反馈到模型。虽然特征和行为来的顺序不一样，但通过外部的状态，再加上 Flink 流式框架并行的操作，就能实现大规模高性能的 join。

3. 复杂特征计算

在上述处理完成之后，是特征计算场景，主要有两种计算，标量计算和向量计算。标量计算类似于特征处理，比如要把某些值求和、求平均。在向量计算里，会对一批样本同一列进行一个同样的操作，放在 GPU 通过 cuda 计算。这样，通过使用 GPU 和 CPU 协同的方式实现高性能计算，一些标量操作在 CPU 上计算，内存访问也会在 CPU 上进行，然后传输到 GPU 上去做高性能的 GPU 计算。

为了保证算法迭代的灵活性，采用了 DSL 抽象。因为 SQL 不能完全描述所有的特征处理场景。比如有一些在时间窗口的操作，如果通过 SQL 去做需要写一些自定义的 UDF，这样很不利于迭代。所以我们的 DSL 是用 Python 描述的，用户可以通过 Python 直接调用下层的高效执行算子。第一步先写计算层，使用 C++ 实现一些高效的 operator，包括 cuda 和 CPU 相关的计算也都是通过 C++ 库去做的。在 runtime 下面采用 Flink 的分布式框架加上 GNI 的方式去调用 C++ 的这些算子，以达到高性能、高吞吐的处理。

4. 推荐场景特点

推荐场景下有两个特点，一个是批流一体，另一个是潮汐。

批式调研和在线实验这两种场景会需要有批流一体，因为在批场景里调研特征或调研模型结构完成之后，需要到在线去做上线，因此需要有一个批流一体的统一描述语言加上统一的执行引擎。用户在批式上调研，会使用 DSL、Hadoop 和 Spark 把所有的数据计算出来，做模型迭代。模型迭代成功之后做特征上线，上线到流式通用特征处理框架上，或是上线到流式特征框架特化的一个处理框架上。这里之所以会分出两个节点，主要是因为有一些特征是所有模型公用的，所以可能在通用的框架下面，这样只需要计算一次。而在特化的算子下面则是一些模型所特有的特征，因此分开处理。但这两个计算引擎和语言描述其实是一样的。同样地，这些通用处理的数据需要落盘到批场景下。批场景下有很多是基于 base 的特征去迭代，会加入它自己的性价特征，所以在批次场景下面计算的也是 Delta。

上线完之后就会到在线服务，这里会有一个高性能的存储和计算库去承接，这一点在后文中还会讲到。在流式场景下，注重的是高吞吐、低延迟和高可用。在批场景下，主要关注高吞吐、高可靠。

另外一个特点就是请求潮汐。上图是请求潮汐的示意图（并不是快手的真实流量）。从图中可以看到，有早高峰和晚高峰两个高峰。在高峰期需要给足在线的算力，在低峰期则要把冗余的算力利用起来。

在这种情况下，快手的大数据处理框架以及在线所有的模块需要针对潮汐的特点，去做云原生架构的一些改造，比如快速恢复、自动伸缩、快速伸缩。快速伸缩主要是因为在自动伸缩的时候并不能保证是高效的，比如一次自动伸缩需要耗一小时或者几个小时之久，那么在线的请求在这几个小时之间会有比较大的损失。

另外，还需要把在线服务的资源池和大数据处理的资源池统一起来，这样所有资源在低峰期时可以把冗余算力给批式场景、大模型预训练场景或者大模型批量预估的场景，使资源得以利用。快手现在所有的架构都在向云原生架构演进。

03

大规模模型数据存储

1. 存储特点

大规模数据存储的第一个特点就是超低延迟，因为存储节点存储的都是状态，一些计算节点需要很多的状态信息才能去计算，所以存储节点大部分时间都是在叶子节点，而且推荐的在线实验有上千个模块，每一个模块只能给十毫秒以内或者最多几十毫秒的超时时间，因此要保证所有存储节点都是低延迟、高吞吐并且高可用的。

推荐实验和推荐服务 base 之间有一个互相切换的过程。一般并行的实验数量非常多，实验完成之后会去切换成一个在线的 base，这样它承担的流量就会非常大。比如在训练服务 base 里会有召回的 base、粗排的 base和精排的 base，各个 base 都需要去承担千万级的 QPS，而且要提供超高的可靠性。所以在线存储部分，大量选用的是全内存架构。

其次，快手有超大存储的需求。前文中提到，快手大模型有 1.9 万亿的参数量，如果换成普通八维的 float，需要的存储也要有 64T，而且还有一个全用户的行为序列，有 180T 左右的状态信息。如果要采用全内存的存储，将会需要 2000 多台机器。而且所有的状态需要在 30 分钟内恢复，因为推荐系统如果超过 30 分钟不恢复，会对线上产生非常大的影响，用户体验会很差。

针对上述需求，我们的方案主要有以下几个：

（1）特征 score 的准入：特征 score 可以理解为特征重要性，即将一些重要性比较低，对预估效果影响也微乎其微的特征不放在在线存储上；

（2）LRU 和 LFU 的淘汰：因为是在线的模型，需要保证可靠性，即内存需要维持在一个稳定范围内，不能一直增长。因此我们将最远更新的优先淘汰，最先访问的优先保留；

（3）NVM 新硬件技术：全内存架构的资源消耗也是一个非常大的问题。我们引入了 NVM 硬件技术。NVM 是一个持久化存储，是 Intel 新发布的一个硬件，它会在 DR 和 SSD 之间，有接近于内存的速度，同时有接近于 SSD 的存储空间，既能兼顾存储也能兼顾性能。

2. 存储方案-NVM Table

存储方案是 NVM Table，分成异构存储的三层：物理层提供底层存储的 API，包括 NVM 存储和 memory 存储；中间 memory pool 封装统一的管理功能，把 NVM 和 memory 的模块都管理起来；上层业务通过 memory pool 的一个 API 去调用下层的 NVM 和 memory，提供统一的查询逻辑。

在数据结构布局方面，memory pool 采用的是 block 接口抽象。将 NVM 和 memory 分成若干不同的、可通过全局统一地址来访问的 block，这样就可以实现 zero copy 的访问自由化。对于一些频繁访问的 key，会放到 mem-key 上。不常访问的 key 会放在到 NVM 上。一些索引的 key 会频繁访问，但查找到 key 之后，其 value 在最后要返回给上游的时候才会用到，并且量级较大，所以将 value 放到持久化的存储。Key 查询比较多，同时也比较小，所以放在内存，这样就实现了内存和 NVM 的零拷贝技术。这里的哈希表采用了业界领先的无锁技术，以减少临界区的竞争，完成高效存储。

从 NVM Table 的一个场景测试数据可以看出，其网络的极限吞吐与 JIRA 是相当的。跨网络访问一般是网络达到极限，所以 NVM 带宽可以完全覆盖网络带宽，瓶颈主要在网络上，这样就能保证 NVM 既有成本上的收益，也有大存储和高吞吐的收益。另一方面，恢复时间也下降了 120 倍。最开始恢复 T 的数据需要两个小时，采用 NVM 之后只需要2分钟。

3. 存储方案-强一致性

存储方面，还有强一致性的需求，主要是因为在推荐场景里也有一些广告和电商的推荐，需要存储的副本特别多。因为当一些新的短视频或者新物料进来时，下游所有模块会有一个并发分发，需要保证这些视频在 10 秒内到达所有的推荐服务，且所有推荐服务里的状态需要保证一致。否则对于模型的效果影响很大。

我们采用了 Raft 协议加 BT 的模式。Raft 协议主要负责选组和同步数据，BT 的模式主要是改造 BT 同步的模式，比如在几千上万台机器规模下的同步，如果同时用主从同步的话，主节点的出口带宽可能会是从节点的千倍以上，带宽就会成为瓶颈，下发的状态就会非常少，高吞吐和数据同步会受到影响。

我们的方案是分布式的平衡树分发，构造一个平衡二叉树，把所有主从节点进行组织，每个节点只管有限个从节点，从而保证从主节点同步到叶子节点所需要的带宽不变，但是单节点的带宽限制为小于等于 2，这样在全局下既能做到一次性，也能做到高效地同步，10 秒内即可将所有视频状态分发到每个节点。

04

展望

推荐模型的发展跟语言模型是相关的，从 DNN 模型到 Wide&Deep，到 Transformer，再到 SIM 长序列及生成式模型，模型增长了很多倍。除了模型的增长，算力增长也会随视频的增长和用户的增长，呈现出指数级的上升。从统计数据来看，最近两年推荐模型的算力增长接近 10 倍，我们的方案主要是优化工程架构和新的硬件技术。

生成式模型会带来计算量的爆炸，因为它是一个 token-based 的推荐，每次推荐需要之前所有的 token 作为 context，在这种情况下生成的效果才会最好。如果没有 token-based，那么与算力不会呈指数级增长。因此，推荐的压力，将主要来自状态存储的大规模提升，因为目前的推荐模型主要是 pointwise 的推荐，对于长序列推荐模型算力也是有限的。如果全部采用深层次模型推荐，其状态存储还将再增长 10 倍，挑战会非常大。因此我们需要通过一些新硬件，比如 CXL、NVM 以及新推出的 Grace 架构，再加上工程上的优化，比如状态做差分、传输计算等等，来应对未来的挑战。

以上就是本次分享的内容，谢谢大家。

分享嘉宾

INTRODUCTION

王靖

快手

推荐系统架构师

毕业于中科院计算技术研究所，曾在百度凤巢负责模型工程；现在快手负责模型相关工程架构，包括大数据处理、训练框架、预估服务等，负责支持千亿样本、万亿参数量级的大规模推荐模型训练架构、样本特征的数据处理和存储。

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