Новости за последний час

Проект из ШАДа добрался до Spotlight на ICML 2026: статья On Efficient Scaling of GNNs via IO-Aware Layer Implementations попала в 536 работ, которые получили этот статус. Для конференции это не просто вежливый кивок — туда обычно выносят вещи, у которых есть понятный технический вес.

Суть работы довольно прикладная: исследователи Yandex Research, специалисты Яндекса и студенты ШАДа разобрались, почему графовые нейросети плохо грузят современные GPU, и предложили IO-оптимизированные GPU-кернелы. Идея проста и здравая: меньше упираться в память, больше выжимать из видеокарт. Для GNN это как раз тот уровень оптимизации, где появляются реальные проценты, а не красивые слайды.

Источники: Habr AI, Habr AI, ICT.Moscow AI

Все новости: ai.popovs.tech

#AIHardware #MachineLearning #AI

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки