• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • KScaNN: Scalable Approximate Nearest Neighbor Search on Kunpeng
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
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.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

KScaNN: Scalable Approximate Nearest Neighbor Search on Kunpeng

P. 3861–3873.
Senkevich O., Siyang X., Jiang T., Radionov A., Tabaszewski J., Малышев Д. С., Li Z., Xue D., Yu L., Zeng W., Wang M., Yao X., Huang S., Neshchetkin G., Pan Q., Fu Y.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: ARM architecturevector retrievalapproximate nearest neighbor search

В книге

ICDE'26: Proceedings of the 42th IEEE International Conference on Data Engineering
IEEE, 2026.
Похожие публикации
Оптимизация динамической загрузки библиотек на архитектуре ARM
Кудряшов Е. А., Мельник Д. М., Монаков А. В., Труды Института системного программирования РАН 2016 Т. 28 № 1 С. 63–80
В статье рассматривается подход к оптимизации вызовов внешних функций в позиционно-независимом коде, основанный на выдаче вызовов непосредственно через глобальную таблицу смещений (GOT), минуя таблицу компоновки процедур (PLT). Стандартные механизмы кодогенерации на операционной системе Linux предполагают создание PLT не только для основного модуля (который является позиционно-зависимым и полагается на механизм PLT для вызовов внешних процедур), но ...
Добавлено: 5 ноября 2018 г.
Specification-Based Test Program Generation for ARM VMSAv8-64 Memory Management Units
Камкин А. С., Татарников А. Д., Смолов С. А. и др., , in: 2015 16th International Workshop on Microprocessor and SOC Test and Verification (MTV).: IEEE, 2015. P. 1–6.
Добавлено: 18 июля 2018 г.
Генератор тестовых программ для архитектуры ARMv8 на основе инструмента MicroTESK
Татарников А. Д., Камкин А. С., Проценко А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2016 Т. 28 № 6 С. 87–102
ARM — это семейство микропроцессорных архитектур, разработанных в одноименной компании. Новейшая архитектура этого семейства, ARMv8, содержит большое число команд разных типов и отличается сложной организацией виртуальной памяти (включающей аппаратную поддержку многоуровневой трансляции адресов и виртуализации); все это делает функциональную верификацию микропроцессоров этой архитектуры крайне трудной технической задачей. Неотъемлемой частью верификации микропроцессора является генерация тестовых программ ...
Добавлено: 24 ноября 2017 г.
Floating-point performance of ARM cores and their efficiency in classical molecular dynamics
Никольский В. П., Стегайлов В. В., Journal of Physics: Conference Series 2016 Vol. 681 No. 012049 P. 1–6
Добавлено: 6 декабря 2015 г.
Эффективность процессоров архитектуры ARM для расчетов классической молекулярной динамики
Никольский В. П., Стегайлов В. В., Вычислительные методы и программирование 2015 Т. 16 С. 578–585
Суперкомпьютерные вычисления экзафлопсной эры будут неизбежно ограничены  энергоэффективностью. Сегодня в качестве возможных кандидатов для этих целей рассматриваются различные микропроцессорные архитектуры. Недавно микропроцессоры с архитектурой ARM в своем развитии достигли момента, когда уже можно серьезно  обсуждать их применение для высокопроизводительных вычислений. В настоящей статье представлен анализ эффективности последних версий ARM-микропроцессоров и их производительности для задач классической ...
Добавлено: 16 ноября 2015 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору