Настроить Cookies
Для вашего комфорта и улучшения работы сайта мы используем cookie.
Настроить Cookies
Настройки Cookies
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены. Другие файлы cookie можно настроить.
Основные файлы cookie
Всегда включены. Эти файлы cookie необходимы для работы веб-сайта и его функций. Их нельзя отключить. Они устанавливаются в ответ на ваши запросы, например, при настройке параметров конфиденциальности, входе в систему или заполнении форм.
Аналитические файлы cookie
Disabled
Эти файлы cookie собирают информацию, которая помогает нам понять, как используются наши веб-сайты, насколько эффективны наши маркетинговые кампании, а также помогает нам персонализировать наши веб-сайты для вас.
Рекламные файлы cookie
Disabled
Эти файлы cookie предоставляют рекламным компаниям информацию о вашей активности в интернете, чтобы помочь им показывать вам более релевантную рекламу или ограничивать количество показов рекламы. Эта информация может быть передана другим рекламным компаниям.
От C++ к Rust: Ускоряем визуализацию данных с помощью «бесстрашной» конкурентности
Тезисы
Когда популярные алгоритмы вроде UMAP и t-SNE не справляются со скоростью обработки больших датасетов, на сцену выходит NCVis — многообещающая альтернатива с одной проблемой: её эталонная реализация написана на C++ с непрозрачным параллелизмом через OpenMP.

В докладе речь пойдёт о полном переосмыслении этого алгоритма на Rust: от чтения научной статьи до создания production-ready библиотеки, которая работает быстрее оригинала. Вы узнаете, как осознанное использование unsafe в lock-free стратегии помогло добиться лучшего масштабирования, чем в C++, и почему явное управление конкурентностью в Rust оказалось ключом к архитектурным улучшениям. В финале — взгляд в будущее: как фреймворк CubeCL может вывести алгоритм на уровень GPU-ускорения и какие архитектурные вызовы стоят на этом пути.
Когда популярные алгоритмы вроде UMAP и t-SNE не справляются со скоростью обработки больших датасетов, на сцену выходит NCVis — многообещающая альтернатива с одной проблемой: её эталонная реализация написана на C++ с непрозрачным параллелизмом через OpenMP.

В докладе речь пойдёт о полном переосмыслении этого алгоритма на Rust: от чтения научной статьи до создания production-ready библиотеки, которая работает быстрее оригинала. Вы узнаете, как осознанное использование unsafe в lock-free стратегии помогло добиться лучшего масштабирования, чем в C++, и почему явное управление конкурентностью в Rust оказалось ключом к архитектурным улучшениям. В финале — взгляд в будущее: как фреймворк CubeCL может вывести алгоритм на уровень GPU-ускорения и какие архитектурные вызовы стоят на этом пути.
Информация о спикере
Денис Залетаев
ML Lead, Когнито
  • Денис Залетаев
    ML Lead, Когнито
Все доклады