Ученые МФТИ создали технологию HARP для снижения нагрузки нейросетей на ЦОД

Новая разработка российских исследователей позволяет уменьшить объем памяти и вычислительных ресурсов дата-центров, необходимых для работы языковых моделей, без потери точности.

Специалисты Московского физико-технического института создали технологию HARP, предназначенную для оптимизации работы искусственного интеллекта в дата-центрах. Предложенный подход дает возможность существенно сократить затраты вычислительных мощностей при сохранении высокого качества работы нейросетевых моделей.

Процесс настройки включает предварительный анализ архитектуры нейросети с подбором эффективных преобразований для каждого слоя. Для адаптации не требуется полноценное повторное обучение — достаточно провести дополнительную калибровку, что значительно экономит ресурсы разработчиков.

Испытания технологии на крупных языковых моделях Llama и Qwen3 показали сокращение количества ошибок на 12–15% даже в режиме максимального сжатия. Авторы проекта предоставили открытый доступ к разработке и уже оптимизированным с ее помощью моделям для использования в сторонних исследованиях.

ВПК.name