当前头部推荐系统面临万亿级稀疏特征带来的算力与存储压力，传统GPU方案依赖HBM全量承载Embedding，但实际计算中仅约1%特征活跃，导致HBM资源99%闲置。主流方案虽在算子与分布式训练上优化，仍难突破HBM容量瓶颈与调度效率问题。因此，实现稀疏表的高效分层管理、低时延动态调度与NPU协同，成为推动推荐系统向高算力密度、低功耗、可扩展演进的关键。

当前头部推荐系统面临万亿级稀疏特征带来的算力与存储压力，传统GPU方案依赖HBM全量承载Embedding，但实际计算中仅约1%特征活跃，导致HBM资源99%闲置。主流方案虽在算子与分布式训练上优化，仍难突破HBM容量瓶颈与调度效率问题。因此，实现稀疏表的高效分层管理、低时延动态调度与NPU协同，成为推动推荐系统向高算力密度、低功耗、可扩展演进的关键。