Close Menu

    Как Яндекс оптимизирует скорость работы нейросетей (DNN) с помощью умного пакетирования запросов переменной длины

    METHODS AND ELECTRONIC DEVICES FOR BATCHING REQUESTS FOR PROCESSING BY A PROCESSING UNIT (Методы и электронные устройства для пакетирования запросов на обработку процессорным блоком)
    2025 Индексация Обучение моделей Патенты Яндекс Семантический поиск

    Яндекс патентует инфраструктурный алгоритм для повышения эффективности работы нейросетей (например, BERT, YATI). При обработке данных разной длины (например, текстов) система группирует их в пакеты (батчи). Изобретение минимизирует количество «пустых» токенов (padding), необходимых для выравнивания длины запросов в пакете, тем самым экономя ресурсы GPU/CPU и ускоряя обработку.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает сугубо инфраструктурную задачу: неэффективное использование вычислительных ресурсов (GPU или CPU) при обработке Deep Neural Networks (DNN). Проблема возникает, когда входные данные (например, поисковые запросы или документы) имеют разную длину (количество токенов). Для параллельной обработки их объединяют в пакеты (batches), но все элементы в пакете должны быть одинаковой длины. Это требует добавления «пустых» токенов (padding tokens) к коротким запросам. Обработка этих пустых токенов является бесполезной тратой ресурсов. Патент направлен на минимизацию этого расхода.

    Что запатентовано

    Запатентован метод и система для эффективного пакетирования (Batching) запросов переменной длины. Суть изобретения заключается в итеративном алгоритме, который формирует пакеты путем минимизации «стоимости» (Cost Value) добавления каждого следующего запроса. Стоимость рассчитывается как количество необходимых дополнительных padding tokens.

    Как это работает

    Система итеративно формирует пакет из очереди запросов. На каждом шаге она сравнивает нескольких кандидатов и рассчитывает Cost Value для каждого. Ключевой механизм — это расчет стоимости: если кандидат короче текущей длины пакета, стоимость равна паддингу только для этого кандидата. Если кандидат длиннее, стоимость равна паддингу, который придется добавить ко всем уже имеющимся элементам пакета. Система выбирает кандидата с наименьшей стоимостью и повторяет процесс до достижения условий остановки (например, максимального размера пакета).

    Актуальность для SEO

    Высокая. Эффективность инфраструктуры для выполнения больших нейросетевых моделей (в патенте упоминаются Transformers, BERT, LSTM, CNN) критически важна для современных поисковых систем. Оптимизация использования дорогостоящих ресурсов GPU напрямую влияет на скорость и стоимость работы сервисов Яндекса.

    Важность для SEO

    Минимальное влияние на SEO (1/10). Это исключительно инфраструктурный патент, сфокусированный на оптимизации аппаратных ресурсов. Он описывает, как Яндекс может обрабатывать данные своими нейросетями быстрее или дешевле, но не дает никакого понимания логики ранжирования, факторов или методов оценки контента. Прямого влияния на SEO-стратегии патент не оказывает.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Batch (Пакет)
    Группа запросов, которые обрабатываются процессорным блоком одновременно (параллельно). Все запросы в пакете должны иметь одинаковую длину.
    Cost Value (Значение стоимости)
    Метрика, указывающая на количество Padding Tokens, которое потребуется добавить в пакет, если конкретный запрос-кандидат будет в него включен.
    Deep Neural Network (DNN) (Глубокая нейронная сеть)
    Искусственная нейронная сеть с несколькими слоями. В патенте упоминаются различные архитектуры, такие как Transformers, BERT, LSTM, CNN.
    Indivisible Request (Неделимый запрос)
    Запрос (последовательность токенов), который должен быть обработан DNN целиком и не может быть разделен на подзапросы.
    Padding Tokens (Токены заполнения)
    Токены (часто нулевые или «пустые»), которые добавляются к запросам в пакете для выравнивания их длины до максимальной длины в этом пакете.
    Processing Unit (Процессорный блок)
    Аппаратное обеспечение (CPU или GPU), которое выполняет обработку пакетов запросов.
    Token (Токен)
    Единица обработки для DNN (например, часть слова, сегмент аудио, кадр видео).

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает ядро алгоритма пакетирования.

    1. Система получает очередь запросов для обработки. Каждый запрос имеет длину (количество токенов) и является неделимым.
    2. Выполняется текущая итерация формирования пакета.
    3. Определяется First Cost Value (первое значение стоимости) добавления первого кандидата. Это значение указывает на количество padding tokens, которые потребуются для сохранения равенства длин в пакете после добавления кандидата.
    4. Определяется Second Cost Value для второго кандидата аналогичным образом.
    5. Система выборочно добавляет в пакет целевой запрос (Target Request) — того из кандидатов, который имеет наименьшее значение стоимости.

    Claim 3 (Зависимый от Claim 2): Определяет расчет стоимости, когда кандидат короче текущей длины пакета.

    • Если длина кандидата меньше текущей длины пакета (Current Batch Length), то Cost Value равна разнице между длиной пакета и длиной кандидата. (Заполнение добавляется только к кандидату).

    Claim 4 (Зависимый от Claim 2): Определяет расчет стоимости, когда кандидат длиннее текущей длины пакета.

    • Если длина кандидата больше текущей длины пакета, то Cost Value равна разнице между длиной кандидата и длиной пакета, УМНОЖЕННОЙ на текущее количество запросов в пакете. (Заполнение добавляется ко всем существующим элементам пакета).

    Где и как применяется

    Патент описывает инфраструктурный механизм оптимизации вычислений. Он применяется везде, где Яндекс использует Deep Neural Networks для обработки данных переменной длины. Это может происходить на разных этапах поиска:

    • QUERY PROCESSING – Понимание Запросов: При выполнении моделей типа BERT/YATI для анализа текста пользовательского запроса и генерации его эмбеддинга.
    • INDEXING – Индексирование и извлечение признаков: При выполнении моделей для анализа контента документа, извлечения сущностей или генерации эмбеддинга документа.
    • RANKING – Ранжирование: На поздних стадиях ранжирования (L3/L4), где могут применяться тяжелые нейросетевые модели для переранжирования кандидатов.

    Механизм работает как промежуточный слой между очередью задач для DNN и аппаратным обеспечением (Processing Unit). Он принимает на вход очередь запросов разной длины и выдает оптимизированные пакеты одинаковой длины.

    На что влияет

    Алгоритм влияет исключительно на эффективность (скорость и стоимость) обработки запросов к DNN. Он агностичен к типу контента, тематике сайта или типу поискового запроса пользователя с точки зрения SEO.

    Патент упоминает широкий спектр приложений:

    • Машинный перевод (Transformer-based models).
    • Распознавание и синтез речи (E2E-CNN, LSTM).
    • Обработка естественного языка и поиск (BERT).
    • Компьютерное зрение.

    Когда применяется

    Алгоритм применяется непрерывно, когда существует очередь запросов, ожидающих обработки DNN, и процессорный блок готов принять новый пакет. Триггером активации является необходимость сформировать следующий пакет из очереди.

    Пошаговый алгоритм

    1. Инициализация пакета: Начало формирования нового пакета. В него добавляется первый запрос из очереди. Устанавливаются начальные параметры: Текущий Размер Пакета (B) = 1, Текущая Длина Пакета (Lmax) = Длина первого запроса.
    2. Начало итерации: Идентификация запросов-кандидатов из очереди (например, Кандидат 1 (C1) и Кандидат 2 (C2)).
    3. Расчет стоимости для C1 (Cost1):
      • Если Длина(C1) < Lmax: Cost1 = Lmax — Длина(C1).
      • Если Длина(C1) > Lmax: Cost1 = (Длина(C1) — Lmax) * B.
      • Если Длина(C1) = Lmax: Cost1 = 0.
    4. Расчет стоимости для C2 (Cost2): Аналогичный расчет для второго кандидата.
    5. Выбор победителя: Сравнение Cost1 и Cost2. Выбирается кандидат с наименьшей стоимостью.
    6. Обновление пакета: Выбранный кандидат добавляется в пакет. B увеличивается на 1. При необходимости обновляется Lmax. Добавляются необходимые Padding Tokens (в количестве, равном рассчитанной стоимости).
    7. Проверка условий остановки: Проверяются условия завершения формирования пакета (например, максимальный размер пакета, максимальная длина).
    8. Завершение или следующая итерация: Если условие выполнено, пакет отправляется на обработку в Processing Unit. Если нет, процесс возвращается к Шагу 2.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    Алгоритм использует исключительно метаданные о запросах и текущем состоянии пакета. Он НЕ использует данные, релевантные для SEO (контентные, ссылочные, поведенческие, технические факторы и т.д.).

    Используемые данные:

    • Очередь запросов.
    • Длина (Length) каждого запроса-кандидата (количество токенов).
    • Текущий размер пакета (B).
    • Текущая длина пакета (Lmax).

    Какие метрики используются и как они считаются

    Ключевая метрика — Cost Value (Значение стоимости).

    Расчет производится по следующим формулам (описанным в Claims 3 и 4):

    Если длина кандидата ($L_i$) меньше текущей длины пакета ($L_{max}$):

    $$Cost = L_{max} — L_i \quad \text{if } L_i < L_{max}$$

    Если длина кандидата ($L_i$) больше текущей длины пакета ($L_{max}$):

    $$Cost = (L_i — L_{max}) \cdot B \quad \text{if } L_i > L_{max}$$

    Где $B$ — текущий размер пакета.

    Цель алгоритма — минимизировать это значение на каждой итерации, что ведет к оптимизации вычислительных ресурсов.

    Выводы

    Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO.

    1. Инфраструктурная оптимизация: Патент описывает исключительно оптимизацию использования аппаратных ресурсов (CPU/GPU) при выполнении задач глубокого обучения (Deep Learning).
    2. Подтверждение использования DNN: Документ подтверждает широкое использование Яндексом различных архитектур DNN (BERT, Transformers, CNNs, LSTMs) в своих сервисах, включая поиск.
    3. Минимизация вычислительных затрат: Основная инновация заключается в специфическом итеративном алгоритме (и его функции стоимости), который минимизирует вычислительные потери, вызванные необходимостью использования Padding Tokens при пакетной обработке запросов разной длины.
    4. Отсутствие SEO-инсайтов: Патент не предоставляет никакой информации об алгоритмах ранжирования, факторах или стратегиях SEO.

    Практика

    Best practices (это мы делаем)

    Патент носит исключительно инфраструктурный характер и описывает оптимизацию на уровне аппаратного обеспечения и управления очередями задач. Он не содержит информации, на основе которой можно сформулировать практические рекомендации для SEO (Best Practices).

    Worst practices (это делать не надо)

    Патент не описывает механизмы борьбы с SEO-манипуляциями, не оценивает качество контента и не определяет неэффективные SEO-тактики. Сформулировать худшие практики (Worst Practices) на основе этого документа невозможно.

    Стратегическое значение

    Стратегическое значение для SEO минимально. Патент важен для понимания инфраструктуры Яндекса. Он подтверждает, что компания инвестирует значительные ресурсы в оптимизацию выполнения сложных нейросетевых моделей (таких как YATI/BERT), которые играют ключевую роль в современном поиске. Это косвенно подчеркивает важность этих моделей, но никак не раскрывает логику их работы или способы влияния на них.

    Практические примеры

    Практических примеров применения данного патента в работе SEO-специалиста нет, так как он описывает внутренние процессы оптимизации вычислений на аппаратном уровне (GPU/CPU utilization).

    Вопросы и ответы

    Какова основная цель этого патента?

    Основная цель — оптимизация вычислительной эффективности при работе Deep Neural Networks (DNN). Когда нейросеть обрабатывает запросы в пакете (Batch), все они должны иметь одинаковую длину. Патент предлагает алгоритм для формирования этих пакетов таким образом, чтобы минимизировать количество «пустых» токенов (padding), экономя тем самым ресурсы CPU/GPU.

    Описывает ли этот патент новый фактор ранжирования?

    Нет. Этот патент является чисто инфраструктурным. Он описывает, как оптимизировать обработку данных на аппаратном уровне, и не затрагивает логику ранжирования, оценку качества сайтов или контента.

    Что такое «Padding Tokens» и почему Яндекс хочет их минимизировать?

    Padding Tokens — это «пустые» или нулевые токены, которые добавляются к коротким запросам в пакете, чтобы их длина сравнялась с самым длинным запросом в этом же пакете. Это необходимое условие для параллельной обработки на GPU/CPU. Яндекс стремится их минимизировать, потому что обработка этих пустых токенов тратит вычислительные ресурсы впустую.

    В патенте упоминаются BERT и Transformers. Объясняет ли он, как Яндекс использует их в поиске?

    Нет. BERT, Transformers, LSTM и CNN упоминаются в патенте исключительно как примеры архитектур Deep Neural Networks, обработку которых оптимизирует данный алгоритм пакетирования. Логика работы этих моделей в поиске Яндекса в документе не раскрывается.

    Влияет ли этот патент на то, как мне следует писать контент или структурировать сайт?

    Нет. Описанный механизм оптимизации вычислений никак не связан с контентными, структурными или техническими факторами оптимизации сайта.

    Что такое функция «стоимости» (Cost Function), описанная в патенте?

    Это функция, которая рассчитывает количество необходимых Padding Tokens при добавлении нового запроса в текущий пакет. Она учитывает два сценария: если новый запрос короче текущей длины пакета (стоимость равна разнице длин) или если он длиннее (стоимость равна разнице длин, умноженной на количество запросов в пакете).

    Может ли эта оптимизация повлиять на скорость индексации или ранжирования?

    Потенциально да. Делая обработку DNN более эффективной, Яндекс может быстрее обрабатывать больше данных. Например, это может ускорить анализ документов во время индексации или анализ запросов и переранжирование во время поиска. Однако сам патент фокусируется на повышении эффективности вычислений, а не на последующих эффектах.

    Связан ли этот патент с mobile-first индексацией или оптимизацией скорости загрузки страниц (Page Speed)?

    Нет, этот патент не имеет отношения к этим аспектам SEO. Он касается исключительно внутренней инфраструктуры обработки нейросетевых задач.

    Какие типы запросов подвергаются этому пакетированию?

    Пакетированию подвергаются любые входные данные для Deep Neural Networks. Это могут быть текстовые последовательности для моделей перевода или поисковых моделей (BERT/YATI), аудиосегменты для распознавания речи, кадры видео для анализа и так далее.

    Почему SEO-специалисту стоит обращать внимание на этот патент?

    Патент не предлагает тактических советов для SEO. Однако он полезен для понимания контекста: он демонстрирует уровень инфраструктурных инвестиций Яндекса в поддержку крупномасштабных AI-моделей и подтверждает высокую зависимость современных сервисов компании от технологий Deep Learning.