論文の概要: RelayGR: Scaling Long-Sequence Generative Recommendation via Cross-Stage Relay-Race Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01712v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 01:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.72132
• Title: RelayGR: Scaling Long-Sequence Generative Recommendation via Cross-Stage Relay-Race Inference
• Title（参考訳）: RelayGR: クロスステージ Relay-Race 推論による時系列生成レコメンデーションのスケーリング
• Authors: Jiarui Wang, Huichao Chai, Yuanhang Zhang, Zongjin Zhou, Wei Guo, Xingkun Yang, Qiang Tang, Bo Pan, Jiawei Zhu, Ke Cheng, Yuting Yan, Shulan Wang, Yingjie Zhu, Zhengfan Yuan, Jiaqi Huang, Yuhan Zhang, Xiaosong Sun, Zhinan Zhang, Hong Zhu, Yongsheng Zhang, Tiantian Dong, Zhong Xiao, Deliang Liu, Chengzhou Lu, Yuan Sun, Zhiyuan Chen, Xinming Han, Zaizhu Liu, Yaoyuan Wang, Ziyang Zhang, Yong Liu, Jinxin Xu, Yajing Sun, Zhoujun Yu, Wenting Zhou, Qidong Zhang, Zhengyong Zhang, Zhonghai Gu, Yibo Jin, Yongxiang Feng, Pengfei Zuo,
• Abstract要約: リアルタイムレコメンデータシステムは、厳密なテールレイテンシSLOの下でカスケード(検索、前処理、きめ細かいランキング)を実行する。 本稿では,GRのHBMリレートレース推論を可能にする生産システムであるRelayGRについて述べる。 RelayGRは1.5$times$より長いシーケンスをサポートし、SLO準拠のスループットを最大3.6$times$に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.66085102313264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time recommender systems execute multi-stage cascades (retrieval, pre-processing, fine-grained ranking) under strict tail-latency SLOs, leaving only tens of milliseconds for ranking. Generative recommendation (GR) models can improve quality by consuming long user-behavior sequences, but in production their online sequence length is tightly capped by the ranking-stage P99 budget. We observe that the majority of GR tokens encode user behaviors that are independent of the item candidates, suggesting an opportunity to pre-infer a user-behavior prefix once and reuse it during ranking rather than recomputing it on the critical path. Realizing this idea at industrial scale is non-trivial: the prefix cache must survive across multiple pipeline stages before the final ranking instance is determined, the user population implies cache footprints far beyond a single device, and indiscriminate pre-inference would overload shared resources under high QPS. We present RelayGR, a production system that enables in-HBM relay-race inference for GR. RelayGR selectively pre-infers long-term user prefixes, keeps their KV caches resident in HBM over the request lifecycle, and ensures the subsequent ranking can consume them without remote fetches. RelayGR combines three techniques: 1) a sequence-aware trigger that admits only at-risk requests under a bounded cache footprint and pre-inference load, 2) an affinity-aware router that co-locates cache production and consumption by routing both the auxiliary pre-infer signal and the ranking request to the same instance, and 3) a memory-aware expander that uses server-local DRAM to capture short-term cross-request reuse while avoiding redundant reloads. We implement RelayGR on Huawei Ascend NPUs and evaluate it with real queries. Under a fixed P99 SLO, RelayGR supports up to 1.5$\times$ longer sequences and improves SLO-compliant throughput by up to 3.6$\times$.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムレコメンデータシステムは、厳密なテールレイテンシSLOの下でマルチステージカスケード(検索、前処理、きめ細かいランキング)を実行し、ランキングには数ミリ秒しか残らない。 ジェネレーティブレコメンデーション(GR)モデルは、長いユーザビヘイビアシーケンスを消費することで品質を向上させることができるが、プロダクションでは、オンラインシーケンスの長さは、ランキングステージのP99予算によって厳しく制限される。 GRトークンの大部分が項目候補に依存しないユーザ動作を符号化しており、重要な経路で再計算するのではなく、ユーザビヘイビアプレフィックスを一度プレインジェクトし、ランキング中に再利用する機会を示唆している。 プレフィックスキャッシュは最終ランキングインスタンスが決定される前に、複数のパイプラインステージにわたって存続しなければなりません。ユーザ人口は、キャッシュフットプリントを単一のデバイスよりもはるかに多く含み、非差別的なプレ推論は、高いQPSの下で共有リソースをオーバーロードします。 本稿では,GRのHBMリレートレース推論を可能にする生産システムであるRelayGRについて述べる。 RelayGRは、長期のユーザプレフィックスを選択的にプレ推論し、リクエストライフサイクルを通じてHBMにKVキャッシュを常駐させ、その後のランキングがリモートフェッチなしで使用できるようにする。 RelayGRは3つのテクニックを組み合わせています。 1) 制限付きキャッシュフットプリントとプレ推論ロードの下で、オンリスク要求のみを許容するシーケンス対応トリガ。 2 補助プリインファー信号とランキング要求の両方を同一のインスタンスにルーティングすることにより、キャッシュ生産及び消費を共用する親和性対応ルータ 3) サーバローカルDRAMを使用して、冗長な再ロードを回避しつつ、短期的なクロスリクエストの再利用をキャプチャするメモリ対応拡張器。 我々はHuawei Ascend NPU上でRelayGRを実装し、実際のクエリで評価する。 固定されたP99 SLOの下では、RelayGRは1.5$\times$より長いシーケンスをサポートし、SLO準拠のスループットを最大3.6$\times$に改善する。

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