Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
Многопроцессорные системы на кристалле (МПСнК) — это электронные схемы, объединяющие тысячи вычислительных элементов в единую микросхему с помощью коммуникационной сети на чипе. Такие системы применяются для построения центров обработки данных (ЦОД), суперкомпьютеров и ИИ-вычислений.
Дефекты производства или износ кристалла могут приводить к неисправностям отдельных узлов сети и образованию тупиковых зон. Поэтому еще на этапе проектирования МПСнК нужно предусмотреть обход таких зон.
Для передачи сигналов используются разные алгоритмы: глобальные способны найти оптимальный путь, но требуют информации о всей сети и высоких вычислительных мощностей. Локальные алгоритмы видят только ближайших соседей и потому часто строят избыточно длинные пути по сравнению с глобальными алгоритмами. Исследователи из Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ и Самарского университета предложили иерархию из восьми локальных алгоритмов, ключевым из которых является LRF-3D. Он оценивает функционирующих соседей и при попадании в локальный тупик делает шаг назад на предыдущую позицию, исключая заблокированное направление.
Александр Романов
«Принцип работы алгоритма можно сравнить с работой автомобильного навигатора. Если привычная дорога перекрыта, система сразу ищет объезд», — поясняет один из авторов исследования, руководитель Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ Александр Романов.
Чтобы подтвердить объективность оценок алгоритма, исследователи протестировали его при 36 сценариях, разбитых на пять функциональных категорий (включая лабиринты, коридоры и случайные сбои).
Эксперименты показали, что при доле неисправных узлов до 50% среднее отклонение длины пути алгоритма LRF-3D от эталонного A* составляет всего 1,64%, что превосходит показатели LOFT по качеству маршрута более чем в 137 раз. При плотности сбоев от 13 до 30% алгоритм успешно доставляет пакеты данных в 86% случаев. По быстродействию алгоритм LRF-3D принимает решения в 16,7 раза быстрее A* и в 22,5 раза быстрее LOFT.
Эдвард Рзаев
«Мы планируем проверить алгоритм на реальных микросхемах и посмотреть, как он влияет на энергопотребление и скорость передачи данных. Если результаты тестов подтвердятся, технология поможет создать новое поколение многопроцессорных систем на кристалле, которые будут работать не только быстрее, но и значительно надежнее даже в сложных условиях», — рассказал один из авторов разработки, стажер-исследователь Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ Эдвард Рзаев.
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 25-11-00248), результаты опубликованы в журнале IEEE Access.
Вам также может быть интересно:
В МИЭМ ВШЭ будет создан Центр коллективного пользования «Компонент»
Центр коллективного пользования (ЦКП) станет единой экспериментальной и сервисной площадкой, которая обеспечит полный технологический цикл работы с электронной компонентной базой (ЭКБ), от измерений и испытаний до построения верифицированных моделей для систем автоматизированного проектирования (САПР). Проект МИЭМ ВШЭ по созданию «Компонента» вошел в число победителей конкурса Министерства науки и высшего образования РФ в рамках программы создания и развития центра коллективного пользования научным и технологическим оборудованием по приоритетным направлениям научно-технологического развития.
iFORA на «Цифровых днях Иннополиса»: Вышка представила ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций
Высшая школа экономики стала участником форума «Цифровые дни Иннополиса», который 8–9 октября прошел в Университете Иннополис. На стенде вице-премьеру Дмитрию Чернышенко было представлено ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций, созданное в рамках программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ. Кроме того, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Константин Вишневский принял участие в стратегической сессии «ИИ в науке» и провел сессию о цифровых сервисах для коммерциализации научных разработок.
ИИ будет предсказывать поломки промышленного оборудования до аварии
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ представил мультиагентный программно-аппаратный комплекс, который анализирует электрические параметры промышленного оборудования и помогает заранее выявлять признаки неисправностей. Разработка призвана перевести техническое обслуживание от ремонта после отказа к прогнозированию состояния оборудования и планированию работ до возникновения аварийной ситуации. Система была представлена в рамках IV профессиональной конференции для ИТ и инженерного cообщества в нефтегазовой отрасли.
Команда ВШЭ победила в технологическом конкурсе «Автономный поиск» для отряда «ЛизаАлерт»
Навигационная система, разработанная специалистами Лаборатории интеллектуальных беспилотных систем (ЛИБС) МИЭМ ВШЭ, предназначена для поиска людей и позволяет беспилотному аппарату автономно выполнять маршрутные задания без спутниковой навигации. Уникальность конкурса «Автономный поиск» — в комплексной проверке реально работающих технологий. Из 50 поданных заявок до квалификации допустили 15, в финал вышли четыре команды.
МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры
Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.
Лев Толстой и спецификации, контрапункт и инклюзивность ИИ: в НИУ ВШЭ обсудили вайбкодинг
В НИУ ВШЭ прошла первая международная конференция по вайбкодингу VIBE CODING RUSSIA 2026. Более 450 ее участников, спикеров из университетов, банков, телекома, кибербезопасности и самих вайбкодеров, обсудили, как ИИ сокращает путь от научного результата к продукту и кто отвечает за код, который пишет алгоритм.
Проект НИУ ВШЭ CheckAI победил на престижной премии BISA
НИУ ВШЭ укрепляет лидерские позиции в сфере отечественной кибернетической безопасности и искусственного интеллекта. Проект Вышки CheckAI под руководством Антона Сергеева, директора Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ ВШЭ, одержал победу на престижной профессиональной премии BISA «За вклад в безопасность цифрового будущего». Инновационная разработка была признана лучшей в номинации «Лучший проект — сервисы цифрового будущего».
В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран
Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.
НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов
НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.