美国除一个州外，其他州都有沃尔玛超级购物中心。沃尔玛在美国拥有超过 4600 家门店，因此这家零售业巨头可以使用超大规模的数据进行预测分析。
Walmart Global Tech 的机器学习工程师 Grant Gelven 做客最新一期 AI Podcast，接受了 NVIDIA AI Podcast 主持人 Noah Kravitz 的采访。
Gelven 谈到了大数据和机器学习方法能够助力我们再多方面做出改善——从客户体验、库存、到商品定价等。
Gelven 最近做的项目是动态定价系统，该系统能够为易腐烂商品制定合适的售价，确保其能够如期售出，从而减少食物浪费。该项目让供应商能够更好地提供适当的商品数量，满足客户的购买需求，并减轻了公司对环境的影响。
Gelven 的团队所处理的模型非常庞大，包含数亿个参数。如果没有帮助加速数据集准备和训练的 GPU，这些模型就无法运行。
机器学习对沃尔玛零售预测能力的改进甚至超过简化业务操作的效果。Gelven 指出，让企业能够应对危机和不断变化的市场条件，最终帮助全球客户获得他们所需的必要商品。
本期要点：
- Gelven 对于企业 AI 和机器学习模型的期望目标不仅仅是解决单一用例问题，而是通过一个复杂的系统（成千上万个模型同时工作）来提升整体客户体验。
- 五年前，从概念到模型再到运行，大约需要一年时间。Gelven 解释道，GPU 加速、开源软件和各种新工具已大幅减少部署所需时间。
推文：
“解决这些预测问题意味着我们必须能够对遍布全国各地的数亿个不同的单元进行预测。”——Grant Gelven [3:17]
“在客户需要时准确提供他们所需的内容，我认为这可能是企业或服务提供商能够做的最重要的事情之一。”——Grant Gelven [16:11]
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