Забудьте о лагах и зависаниях системы из-за десятка открытых сайтов. Яндекс представил решение, которое превращает его браузер в самый легкий инструмент для серфинга, оставляя «прожорливый» Chrome далеко позади. Новая технология на базе машинного обучения обещает освободить гигабайты памяти, даже если параллельно открыты сотни страниц.
Иллюстрация — Яндекс
Главное об ML-оптимизации
- Нейросеть анализирует активность пользователя и «убивает» ненужные процессы;
- Заявлена экономия до 36% ОЗУ в сравнении с Google Chrome;
- Высвобождается до 1 ГБ дополнительной памяти для игр и приложений;
- При возврате на вкладку потребуется повторная загрузка контента.
Как нейросеть определяет «мусорные» вкладки
Современные веб-обозреватели давно перестали быть просто окнами в интернет, превратившись в настоящие операционные системы внутри ПК. Сотни открытых страниц потребляют ресурсы, сопоставимые с тяжелым графическим редактором. Яндекс внедрил в свой продукт специализированную ML-модель (Machine Learning), обученную на массивах статистических данных о поведении пользователей.
Система не просто тайм-аутит страницы. Алгоритм учитывает сложный набор параметров:
- Активность медиаконтента (воспроизводится ли музыка или видео);
- Частоту переключений между конкретными вкладками;
- Скроллинг и движения курсора;
- Позицию вкладки в ленте (расстояние между активной и фоновой страницами).
На основе этих данных принимается решение о выгрузке содержимого страницы из оперативной памяти в файл подкачки или полном сбросе. При этом сама вкладка остается на панели, но перестает потреблять вычислительные мощности процессора и занимать место в «оперативке».
Разница потребления ресурсов с Google Chrome
Основной конкурент российского продукта, Google Chrome, годами носит титул главного пожирателя оперативной памяти. Согласно внутренним замерам Яндекса, внедрение ML-алгоритмов позволило достичь преимущества в энергоэффективности до 36% по сравнению с решением от Google.
В абсолютных величинах прирост составляет до 1 ГБ высвобожденной памяти. Для владельцев современных машин с 32 ГБ RAM это может показаться погрешностью. Однако для массового сегмента ноутбуков с 8 ГБ или офисных ПК с интегрированной графикой, использующей системную память, такой объем критичен. Освободившийся ресурс перераспределяется между другими задачами: мессенджерами, офисными пакетами или играми, снижая вероятность возникновения «фризов» и статтеров.
Активация и настройка функции энергосбережения
Управление интеллектуальной выгрузкой интегрировано в стандартные настройки производительности. Для корректной работы алгоритма необходимо проверить параметры системы.
Путь к настройкам:
- Меню Браузера (три полоски) → Настройки;
- Раздел «Производительность»;
- Блок «Экономия памяти».
ML-модель активируется при включении опции «Всегда выгружать неиспользуемые вкладки из памяти». Там же можно настроить исключения для сайтов, которые должны оставаться активными всегда (например, музыкальные плееры или биржевые терминалы), хотя алгоритм должен определять такие сценарии автоматически.
Иллюстрация — droidnews.ru
Обратная сторона оптимизации: цена освобожденных гигабайтов
Чудес в физике не бывает: если данные выгружаются из быстрой оперативной памяти, они либо уничтожаются, либо перемещаются в медленный файл подкачки на накопителе (SSD или, что хуже, HDD).
В чем подвох ML-экономии
- Нагрузка на процессор и диск. При возвращении на «оптимизированную» вкладку браузеру придется заново рендерить страницу или считывать её с диска. Это вызывает пиковую нагрузку на процессор и износ накопителя;
- Расход трафика. Если страница была выгружена полностью, контент будет загружаться из сети заново. Для пользователей с лимитным мобильным интернетом (при раздаче с телефона) это может стать неприятным сюрпризом;
- Потеря состояния. Несмотря на умные алгоритмы, сложные веб-приложения (CRM-системы, онлайн-редакторы) при выгрузке могут потерять несохраненные данные форм или позицию скролла, если разработчики сайта не предусмотрели механизмы восстановления.
Технология полезна при остром дефиците памяти, но на мощных сборках постоянная выгрузка и повторная загрузка вкладок может создавать ощущение «вязкости» интерфейса вместо ожидаемого ускорения.
Часто задаваемые вопросы
- Будет ли играть музыка в выгруженной вкладке?
- Нет, ML-модель определяет воспроизведение медиа как активный процесс и не выгружает такие вкладки, если настройки не заданы иначе.
- Работает ли это на macOS и Linux?
- Функция внедряется в десктопную версию Яндекс Браузера для всех поддерживаемых платформ, но эффективность может зависеть от управления памятью самой ОС.
- Можно ли отключить ML и вернуть старый режим?
- Да, в настройках производительности можно полностью отключить выгрузку вкладок, если объем оперативной памяти позволяет держать всё активным.
Обсуждение