Разработка ученых РФ снизит пиковое потребление памяти графовыми нейросетями

• Российские ученые разработали новые программные компоненты для ускорения работы и снижения потребления памяти графовых нейросетей.
• Решение эффективно работает на системах любого размера и затрагивает самый близкий к железу уровень оптимизации.
• Ускорение происходит в рамках одной GPU и на системе из тысяч - ускорение будет на каждой из них.
• Решение позволяет обучать модели, используя меньше GPU по сравнению со стандартными методами.
• Графовые нейросети широко используются в рекомендательных системах, поиске, анализе социальных сетей, транспортных данных, финансовых сервисах и других задачах.
• Ученые изучили операции, используемые в работе графовых нейросетей, и создали более эффективные реализации самых ресурсоемких шагов расчета.
• Оптимизация ускорила работу отдельных графовых моделей до 8,5 раза, снизила пиковое потребление памяти до 76 раз, а для ряда других операций обеспечила ускорение в 3,9-10 раз.
• Все разработанные компоненты опубликованы в открытом доступе и могут использоваться в существующих моделях без изменения их архитектуры.