«Яндекс» повысил эффективность вычислительной инфраструктуры — экономия за первое полугодие достигла 9,2 млрд рублей

Дата публикации: 29-07-2026 10:45:00

«Яндекс» подвел итоги программы оптимизации вычислительной инфраструктуры за I полугодие 2026 г. Компания сэкономила...

Основное содержимое страницы с новостью.

«Яндекс» подвел итоги программы оптимизации вычислительной инфраструктуры за I полугодие 2026 г. Компания сэкономила 9,2 млрд руб., повысив эффективность использования вычислительных мощностей, и направила высвободившиеся ресурсы на масштабирование разработки технологий искусственного интеллекта. Об этом CNews сообщили представители «Яндекса».

Одно из ключевых направлений программы — динамическое перераспределение вычислительных ресурсов. Когда пользовательская нагрузка снижается, свободные мощности автоматически передаются другим задачам. Например, ночью, когда пользовательская активность снижается и нагрузка на сервисы уменьшается, графические процессоры (GPU) автоматически подключаются к обучению новых моделей. Благодаря этому дорогостоящие вычислительные ресурсы практически не простаивают.

Дополнительную экономию обеспечила оптимизация самих моделей. Часть моделей перевели на архитектуру MoE (Mixture of Experts, «смесь экспертов»), при которой для обработки каждого запроса задействуется только необходимая часть нейросети.

Также инженеры применили подход, при котором одна небольшая модель обучается на основе другой, уже обученной большой модели, — и квантизацию, позволяющую выполнять вычисления в более эффективном формате.

Одновременно улучшилась инфраструктура обучения и инференса. В компании ускорили загрузку данных для обучения моделей, распараллелили вычисления, внедрили кэширование повторяющихся вычислений и технологию Eagle, которая позволяет быстрее генерировать ответы за счет прогнозирования нескольких следующих токенов.

Программа охватила не только инфраструктуру для искусственного интеллекта, но и вычислительные мощности, обеспечивающие работу остальных сервисов компании. Инженеры улучшили работу серверов на центральных процессорах (CPU), которые используются для поиска, рекомендаций и других высоконагруженных продуктов. Для этого применили технологии оптимизации компиляции PGO и BOLT: они анализируют реальную нагрузку сервисов и помогают процессорам выполнять больше операций без увеличения используемых ресурсов за счет более точной организации программного кода.

Еще один блок работ коснулся систем хранения служебных данных. Инженеры пересмотрели правила хранения данных на всех этапах их жизненного цикла — от сроков хранения до размещения данных в различных типах хранилищ. Для этого оптимизировали правила хранения, устранили избыточное дублирование данных, протестировали новые алгоритмы сжатия и внедрили инструменты, которые автоматически находят неиспользуемые таблицы, поля и резервные копии, а также помогают рациональнее распределять данные между разными типами хранилищ (HDD, SSD и другими). В результате компания сократила нагрузку на инфраструктуру и выстроила единый процесс постоянного поиска и устранения «потерь» вычислительных ресурсов.

Оптимизация вычислительной инфраструктуры остается непрерывным процессом. Яндекс регулярно проводит технические и бизнес-аудиты использования вычислительных мощностей, чтобы повышать эффективность существующей инфраструктуры и направлять высвобождающиеся ресурсы на развитие технологий искусственного интеллекта и новых продуктов компании.

Программу реализуют инженеры бизнес-группы поисковых сервисов и ИИ совместно с командой внутренней инфраструктуры «Яндекса». Многие изменения удалось внедрить сразу во всех продуктах благодаря единой ML-платформе «Яндекса» — внутреннему комплексу технологий и процессов, который охватывает весь цикл работы с моделями: от обучения до эксплуатации. Это позволяет быстрее внедрять инженерные решения и эффективнее использовать существующую инфраструктуру.

• 10 функций Telegram, о которых вы не знали: наводим порядок в чатах

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Yandex open-sources YaFF, a technology that can reduce server CPU usage by up to 20%	0	13.78	17-06-2026
2	«Яндекс» объявляет финансовые результаты за II квартал 2026 года	0	13.91	29-07-2026
3	«Яндекс» объявляет финансовые результаты за II квартал 2026 года	0	13.91	29-07-2026
4	"Яндекс" во II квартале нарастил выручку на 16% до 386 млрд рублей	0	13.7	29-07-2026
5	Скорректированная чистая прибыль "Яндекса" в I полугодии выросла почти в два раза	0	8.4	29-07-2026
6	Yandex presents new AI research at ICML 2026 on faster model training and more efficient compute	0	13.22	10-07-2026
7	РБК: "Яндекс" вложил в развитие поиска более $1,5 млрд	0	0	12-07-2021
8	«Перспективный мониторинг»: количество компьютерных инцидентов во II квартале 2026 года снизилось на 16%	0	5	14-07-2026
9	«Перспективный мониторинг»: количество компьютерных инцидентов во II квартале 2026 года снизилось на 16%	0	5	14-07-2026
10	Компании уже начали экономить на ИТ	0	5	01-01-1970

Классификация: Экономика. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 12.67. Источник: www.cnews.ru.