Как проект из ШАДа попал в Spotlight статей на конференции ICML 2026Граф из миллионов вершин не загружает современную GP...

Как проект из ШАДа попал в Spotlight статей на конференции ICML 2026Граф из миллионов вершин не загружает современную GPU на все 100%: видеокарта почти всё время не вычисляет, а ждёт загрузки данных из памяти. Графовые нейросети, или GNN, упираются в это давно: сами операции достаточно простые, но доступ к памяти нерегулярный и разреженный. И чем мощнее GPU, тем заметнее недостаточная её утилизация. Идея выросла из проектного курса в ШАДе. Толчком стало то, что один из самых популярных фреймворков для работы с графами, Deep Graph Library, на момент начала работы не обновлялся уже около года — это знак того, что в области что‑то застряло. Меня зовут Федя Великонивцев, я старший исследователь Yandex Research, руковожу группой, которая занимается эффективными вычислениями на GPU. На том курсе мы с коллегами — Дарьей Фоминой из команды ML‑инфраструктуры Яндекса, Вячеславом Ждановским из команды разработки инференса — и студентами Даниилом Красильниковым, Алексеем Бойковым и Андреем Долговя...