최대 규모의 상용 플랫폼 중 일부에서는 추천 시스템이 수익의 30%를 차지하는데 이는 수십억 달러의 매출에 해당합니다. 바로 이것이 소매업체들이 웹페이지 방문부터 쇼핑을 위한 소셜 미디어 사용에 이르는 모든 행동을 촉진하기 위해 추천자 시스템을 사용하는 이유입니다. 또한, 소매업체들은 제공되는 기하급수적인 의견을 통해 관련성이 높은 소비자 제품을 제안함으로써 전환을 개선합니다.
엔드 투 엔드 GPU 기반 추천자 프레임워크인 NVIDIA Merlin은 빠른 피처 엔지니어링과 높은 트레이닝 처리량을 제공하여 DL 추천자 모델의 빠른 실험 및 생산 재트레이닝을 가능하게 합니다. 또한 Merlin은 지연 시간이 낮고 처리량이 높은 생산 추론도 가능하게 합니다.