随着互联网的普及，电子商务、线上购物这类IT服务，早已成为现代人不可或缺的部分，而在查看与选择商品的同时，许多这类网站或移动App，可能都会集成推荐系统（Recommender System）的功能，站方可通过消费者的交互与个人资料，分析他们的偏好、预测他们可能喜欢的品项。
除此之外，许多产业也有集成推荐系统的需求，将适合的各种品项与建议信息提供出来。
近年来，随着机器学习、深度学习等技术的普及，部分企业也开始将他们发展的推荐系统，结合大数据与人工智能的分析能力，希望能够提升预测顾客购物需求的准确度。不过，企业若要自行构建推荐系统，在资料处理流程上，仍是相当复杂，同时，由于所要分析的资料量越来越大，因此，在资料查询与产生建议的速度上，也面临极大挑战。
而在今年5月的GTC Digital大会，Nvidia发布了一套专属的应用程序框架Merlin，可用来开发基于深度学习技术的推荐系统，并且针对资料处理流程的每个阶段，都提供了工具。而这些工具都经过调校，可支持数百TB的资料，并可经由易用的API让外界能够访问资料。
举例来说，在资料的截取、转换与加载（ETL）阶段，这里提供的工具是NVTabular，可用于特征工程（Feature Engineering，运用领域知识从原始资料来截取特征的做法），以及预先处理（preprocessing）。
在资料的训练阶段，提供的工具称为HugeCTR，用于常用深度推荐模型的分布式训练处理，Nvidia在开发者博客文章中提到，它是一套使用C++语言的推荐系统专属训练框架，可支持多GPU与多节点的训练，在处理规模的扩展上，也能支持模型平行处理（model-parallel）与资料平行处理（data-parallel）。而在推荐系统的架构上，HugeCTR可涵盖几种常见的配置方式，像是深宽结合模型（Wide and Deep，W&D）、深度与交叉网络模型（Deep Cross Network）、深度分解机模型（DeepFM），接下来，将搭配深度学习推荐模型（Deep Learning Recommender Model，DLRM）。
至于推论阶段，Merlin使用的技术，则是Nvidia发展的软件开发组件TensorRT，提供可程序化的深度学习推论加速处理机制，让推论处理也成兼具低延迟与高吞吐量，以及Triton Inference Server（前身是TensorRT Inference Server），简化生产环境其中的AI模型大规模部署作业，而且提供GPU优化的推论处理。
而在10月举行的GTC秋季大会上，Nvidia宣布Merlin正式进入公开测试阶段，并且不只是从推荐系统的应用需求来介绍，Nvidia创办人暨首席执行官黄仁勋更用“AI for Every Company”来称呼它，以此形容Merlin适用范围相当广泛，各行各业都用得到！
而在推荐系统的处理速度上，由于需要耗用整个人信息料中心的资源，同时，反复进行的循环处理可能会长达数周之久，然而导入这项应用的公司会期望能够缩减至几个小时。对此，黄仁勋强调，Merlin将首创一套在各个环节均能加速处理的推荐系统，提供超快处理速度且具有绝佳的延展性，它能支持相关流程的作业，依次进行资料加载、训练、推论，而在目前他们推出的Merlin 0.2版其中，可直接从AWS、GCP、Apache Hadoop File System等位置加载资料。
目前已经有企业开始导入Merlin吗？Nvidia宣布腾讯（Tencent）已经采用，他们以此训练视频平台的推荐机制，在每一轮作业的处理时间上，原本需要将近1天（20小时），如今可缩短至3小时，如此也可让他们进行更多循环处理周期，增进模型的精准度。
就技术架构而言，Merlin的核心引擎是RAPIDS，这套GPU加速的大量资料处理软件平台是Nvidia在2018年10月发布，以快速处理与具有高延展性著称。黄仁勋强调，RAPIDS是目前全球最快的ETL引擎，能支持多GPU与多节点，它提供的API，晚于Pandas、XGBoost、ScikitLearn等全球最常用的资料科学框架而成形，因此RAPIDS很容易上手。若于业界标准的资料处理性能测试其中，Nvidia公布了一项性能测试数据来印证RAPID的成效，他们以10TB的资料集来执行30种复杂的数据库查询，如果以运算速度最快的CPU架构服务器为比较基准，16台DGX组成的集群搭配RAPIDS之后，可提供20倍的处理速度，而且，在成本上仅需纯CPU架构服务器的1/7，耗用电力则是1/3。