Как проект из ШАДа попал в Spotlight статей на конференции ICML 2026
Граф 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 Долговязовым взялись выяснить, почему графовые нейросети тормозят на современных GPU.Так появился проект, который мы оформили в отдельную статью — On Efficient Scaling of GNNs via IO‑Aware Layer Implementations. Её приняли на ICML-2026 со статусом Spotlight. Для контекста: из 23 918 поданных работ приняли 6 352 (26,6%), а Spotlight достался только 536 работам — это 2,2% заявок с самыми высокими оценками программного комитета.Дальше расскажу, как мы прошли путь от этого вопроса до трёх семейств специализированных GPU‑кернелов — с парой неожиданных находок по дороге. Читать далее