并行SGD矩阵分解算法是一种针对大规模数据集和可扩展性问题的优化策略，特别是在处理无法完全加载到内存中的情况。串行的Stochastic Gradient Descent (SGD) 算法在矩阵分解过程中，由于数据集过大或矩阵特性（如倾斜或扭曲）的存在，可能导致效率低下和性能不稳定。MLGF-MF（Matrix Factorization using Multiple Levels of Fine-grained Parallelism）算法旨在解决这些问题。
MLGF-MF的设计理念是在并行处理中确保同时更新的数据点分布在不同的行和列上，这遵循了SGD的基本并行化原则。它克服了传统并行SGD算法的局限，如DSGD、3x3FPSGD和（3+1）*（3+1）NOMAD，它们在处理斜矩阵时性能不可靠，且可能造成CPU资源的浪费，无法充分利用block-storage devices。
该算法的关键特征包括一种有效的调度机制，如hyhxA:(hx,hy)，这允许对不能与矩阵A同时更新的块进行异步处理，从而实现了CPU和I/O的高效协同工作。MLGF-MF在实验中展现了出色的性能，对比了其与FPSGD和NOMAD等算法在Netflix、Yahoo! Music和Hugewiki等数据集上的推荐性能。例如，它在Netflix数据集上展示了更快的收敛速度，并且在block-storage设备上与Graphi算法进行了竞争，证明了其在大规模存储环境下的优势。
此外，MLGF-MF还进行了SSE（Streaming SIMD Extensions）启用和禁用的对比实验，以评估硬件加速对推荐性能的影响。在不同的线程配置下，MLGF-MF展现出了明显的加速效果，尤其是在线程数量超过4时，加速比的增长率趋于平缓，表明其并行效益在一定程度上达到最优。
MLGF-MF作为并行SGD矩阵分解算法的创新解决方案，通过优化调度和利用多级精细粒度的并行性，不仅提升了算法的适用性，而且在各种条件下（包括共享内存系统和block-storage devices，以及倾斜矩阵）都表现出了卓越的性能和更快的收敛速度，是大数据时代推荐系统领域的有力工具。
