https://1prime.ru/20261013/uchenye-874168443.html
Российские ученые разработали алгоритм для снижения нагрузки на дата-центры
Российские ученые разработали алгоритм для снижения нагрузки на дата-центры - 13.10.2026, ПРАЙМ
Российские ученые разработали алгоритм для снижения нагрузки на дата-центры
Российские ученые разработали алгоритм HARP для снижения нагрузки на дата-центры, сообщила газета "Известия". | 13.10.2026, ПРАЙМ
2026-10-13T01:44+0300
2026-10-13T01:44+0300
2026-10-13T01:44+0300
технологии
бизнес
мфти
нти
https://img.cdn1prime.ru/images/sharing/article/rus/874168443.jpg?1791845075
МОСКВА, 13 окт - ПРАЙМ. Российские ученые разработали алгоритм HARP для снижения нагрузки на дата-центры, сообщила газета "Известия".
"Специалисты МФТИ разработали алгоритм HARP, который позволяет сжимать языковые модели практически без потери точности. Технология способна вдвое увеличить скорость работы ИИ-систем, а также снизить потребность в вычислительных мощностях и памяти дата-центров. Алгоритм успешно испытали на языковых моделях Llama и Qwen. При наиболее жестком сжатии ошибка снизилась на 15%", - пишет газета.
Отмечается, что HARP и уже сжатые с его помощью нейросети доступны для свободного использования.
Газета поясняет, что большие языковые модели требуют значительных вычислительных ресурсов, а их работа во многом ограничена пропускной способностью памяти. Чтобы уменьшить объем данных, ученые используют квантование - представление весов модели меньшим числом битов. Чем сильнее сжатие, тем выше риск снижения точности. А алгоритм HARP позволяет уменьшить эти потери.
Кроме того, HARP не заменяет существующие методы квантования, а работает поверх них. Разработку проверили на моделях разного масштаба.
Как рассказал "Известиям" эксперт НТИ по новым материалам и технологиям Евгений Вишневский, главным преимуществом такого подхода является то, что он встраивается в уже существующие методы сжатия и улучшает их результат, и разработчикам не придется перестраивать привычные инструменты.
Он добавил, что для российского рынка это особенно актуально, так как эффективное использование имеющихся вычислительных мощностей позволяет быстрее развивать отечественные ИИ-сервисы и внедрять их в различных отраслях экономики.
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2026
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://1prime.ru/docs/about/copyright.html
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
ПРАЙМ
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
технологии, бизнес, мфти, нти
Технологии, Бизнес, МФТИ, НТИ
Российские ученые разработали алгоритм для снижения нагрузки на дата-центры
"Известия": российские ученые разработали алгоритм для снижения нагрузки на дата-центры
МОСКВА, 13 окт - ПРАЙМ. Российские ученые разработали алгоритм HARP для снижения нагрузки на дата-центры, сообщила газета "Известия".
"Специалисты МФТИ разработали алгоритм HARP, который позволяет сжимать языковые модели практически без потери точности. Технология способна вдвое увеличить скорость работы ИИ-систем, а также снизить потребность в вычислительных мощностях и памяти дата-центров. Алгоритм успешно испытали на языковых моделях Llama и Qwen. При наиболее жестком сжатии ошибка снизилась на 15%", - пишет газета.
Отмечается, что HARP и уже сжатые с его помощью нейросети доступны для свободного использования.
Газета поясняет, что большие языковые модели требуют значительных вычислительных ресурсов, а их работа во многом ограничена пропускной способностью памяти. Чтобы уменьшить объем данных, ученые используют квантование - представление весов модели меньшим числом битов. Чем сильнее сжатие, тем выше риск снижения точности. А алгоритм HARP позволяет уменьшить эти потери.
Кроме того, HARP не заменяет существующие методы квантования, а работает поверх них. Разработку проверили на моделях разного масштаба.
Как рассказал "Известиям" эксперт НТИ по новым материалам и технологиям Евгений Вишневский, главным преимуществом такого подхода является то, что он встраивается в уже существующие методы сжатия и улучшает их результат, и разработчикам не придется перестраивать привычные инструменты.
Он добавил, что для российского рынка это особенно актуально, так как эффективное использование имеющихся вычислительных мощностей позволяет быстрее развивать отечественные ИИ-сервисы и внедрять их в различных отраслях экономики.
