推荐系统现已成为互联网服务的核心基础设施，在大规模推荐场景下，特征的高效表示与检索是关键挑战。Embedding技术通过将离散特征映射为低维连续向量，为推荐模型提供了可计算的特征表示。然而，随着数据规模的爆炸式增长，Embedding的存储与实时查询性能成为系统瓶颈。HierarchicalKV为大规模推荐模型提供了高效的Embedding管理解决方案，通过CPU/GPU协同存储架构，在保证高查询

推荐系统现已成为互联网服务的核心基础设施，在大规模推荐场景下，特征的高效表示与检索是关键挑战。Embedding技术通过将离散特征映射为低维连续向量，为推荐模型提供了可计算的特征表示。然而，随着数据规模的爆炸式增长，Embedding的存储与实时查询性能成为系统瓶颈。HierarchicalKV为大规模推荐模型提供了高效的Embedding管理解决方案，通过CPU/GPU协同存储架构，在保证高查询