Российские исследователи создали специализированную библиотеку алгоритмов, которая дает возможность разработчикам систем ИИ вдвое ускорить обмен данными между графическими процессорами (GPU) в процессе обучения нейросетей и одновременно уменьшить объем передаваемой информации. Об этом сообщает пресс-служба «Яндекса». 
«С помощью данной библиотеки удалось вдвое увеличить скорость обмена данными между графическими процессорами при обучении нейросетей, уменьшить объем передаваемой информации и перенести управление с графических карт на центральные процессоры. Разработанная в России библиотека при этом может масштабироваться на крупные кластеры, а ее аналоги существуют лишь у ведущих мировых компаний — Meta (признана в РФ экстремистской — прим. ТАСС), AMD — и китайских IT-гигантов», — сказано в сообщении.
В сообщении отмечается, что разработка современных систем искусственного интеллекта и их применение на практике требуют создания мощных суперкомпьютеров, оснащенных большим количеством графических сопроцессоров. Для их эффективной работы необходимо, чтобы эти карты могли максимально эффективно обмениваться данными по относительно узким и медленным каналам связи и специализированным шинам данных.
Российские ученые предложили новый подход, который позволяет вдвое увеличить скорость обмена по сравнению с уже существующими решениями, а также сокращает накладные расходы и более активно использует ресурсы центральных процессоров в передаче этих данных. В комбинации с другими инновациями, внедрение этого подхода в инфраструктуру «Яндекса» позволит компании снизить операционные расходы примерно на 4,8 миллиарда рублей в год и уменьшить продолжительность простоев в работе графических процессоров.
Фото: hi-tech.mail.ru