Как Яндекс оптимизирует скорость обработки нейросетевых задач путем интеллектуального группирования запросов в пакеты

Описание

Какую задачу решает

Патент решает сугубо техническую, инфраструктурную задачу оптимизации вычислительных ресурсов при обработке задач глубокого обучения (Deep Learning). Проблема заключается в том, что входные данные для нейронных сетей (например, текстовые запросы, аудиофрагменты) часто имеют разную длину (разное количество токенов). Однако современные процессоры (особенно GPU) наиболее эффективны при пакетной обработке (Batching), которая требует, чтобы все элементы в пакете имели одинаковую длину. Для этого более короткие запросы дополняются «пустыми» токенами (Padding Tokens). Неоптимальное формирование пакетов приводит к избыточному паддингу и, как следствие, к неэффективному использованию вычислительных мощностей. Патент направлен на повышение пропускной способности системы и сокращение времени обработки запросов.

Что запатентовано

Запатентован алгоритм динамического формирования пакетов (Batching) запросов для обработки нейронными сетями. Суть изобретения заключается в итеративном добавлении запросов в пакет на основе минимизации «стоимости» (Cost Value). Стоимость рассчитывается как количество новых Padding Tokens, которые необходимо добавить ко всему пакету, если в него включается конкретный запрос-кандидат. Цель — сформировать пакеты так, чтобы общее количество «пустых» вычислений было минимальным.

Как это работает

Система получает очередь запросов разной длины. Она итеративно формирует пакет. На каждом шаге система рассматривает несколько запросов-кандидатов на добавление в текущий пакет. Для каждого кандидата рассчитывается Cost Value — сколько паддинга придется добавить, если включить этот запрос. Если кандидат короче текущей максимальной длины пакета, стоимость равна паддингу только этого запроса. Если кандидат длиннее, стоимость равна разнице длин, умноженной на количество уже имеющихся в пакете запросов (так как придется дополнять их все). Система выбирает кандидата с наименьшей стоимостью и добавляет его в пакет. Процесс повторяется до достижения заданных условий остановки (например, максимального размера пакета).

Актуальность для SEO

Высокая (с точки зрения инфраструктуры и Machine Learning Operations). По мере того как Яндекс все шире использует сложные нейронные сети (например, YATI/BERT, модели перевода, компьютерное зрение), оптимизация их работы на аппаратном уровне становится критически важной для скорости и стоимости работы сервисов. Описанный метод является актуальным подходом к повышению эффективности вычислений.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Это инфраструктурный патент, касающийся оптимизации работы аппаратного обеспечения (CPU/GPU) при выполнении задач машинного обучения. Он не раскрывает алгоритмов ранжирования, факторов релевантности или методов оценки качества контента. Понимание этого патента не дает SEO-специалистам инструментов для влияния на позиции сайта в поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

Batch (Пакет)

Группа запросов, которые обрабатываются процессорным блоком одновременно (параллельно). Все запросы в пакете должны иметь одинаковую длину.

Batching (Пакетирование)

Процесс группировки индивидуальных запросов в пакеты для повышения эффективности обработки.

Cost Value (Значение стоимости)

Метрика, используемая алгоритмом для принятия решения о добавлении запроса в пакет. Она представляет собой количество новых Padding Tokens, которые необходимо добавить к пакету, если данный запрос будет включен.

Deep Neural Network (DNN) (Глубокая нейронная сеть)

Искусственная нейронная сеть с множеством слоев. В патенте упоминаются различные типы DNN, включая BERT, Transformer-based models, CNN и LSTM.

Padding Tokens (Токены заполнения)

Специальные токены (например, нулевые токены), которые добавляются к запросам меньшей длины, чтобы их длина соответствовала максимальной длине запросов в данном пакете.

Processing Unit (Процессорный блок)

Аппаратный компонент, выполняющий вычисления для применения модели DNN к данным. Обычно это CPU (Центральный процессор) или GPU (Графический процессор).

Request (Запрос)

Входные данные для DNN (например, текст для перевода, поисковый запрос для анализа, аудиофайл для распознавания). Запрос представляет собой последовательность токенов и является «неделимым» (indivisible), то есть должен обрабатываться целиком.

Token (Токен)

Единица обработки для DNN. В зависимости от приложения это может быть слово, часть слова, временной сегмент спектрограммы, кадр видео и т.д.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе оптимизации формирования пакетов путем минимизации необходимого паддинга.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной итеративный процесс пакетирования.

1. Система получает очередь запросов для обработки. Каждый запрос имеет определенную длину (количество токенов) и должен быть обработан целиком.
2. Выполняется текущая итерация для формирования пакета (в котором уже есть как минимум один запрос).
3. Определяется First Cost Value (первое значение стоимости) добавления первого запроса-кандидата в пакет. Это значение указывает на количество Padding Tokens, необходимых для обеспечения одинаковой длины всех запросов в пакете, если этот кандидат будет добавлен.
4. Определяется Second Cost Value (второе значение стоимости) для добавления второго запроса-кандидата, рассчитанное аналогичным образом.
5. Система выборочно добавляет в пакет целевой запрос (Target Request) — тот из кандидатов, который имеет наименьшее значение стоимости (Lowest Cost Value).

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

• Если длина первого кандидата короче текущей длины пакета (Current Batch Length), то First Cost Value равна разнице между длиной кандидата и текущей длиной пакета. (Нужно дополнить только новый запрос).

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

• Если длина первого кандидата длиннее текущей длины пакета, то First Cost Value равна разнице между длиной кандидата и текущей длиной пакета, умноженной на текущее количество запросов в пакете. (Нужно дополнить все существующие запросы в пакете).

Где и как применяется

Этот патент не применяется на классических слоях поиска, связанных с SEO, таких как CRAWLING, INDEXING или RANKING (в контексте расчета релевантности). Он относится к инфраструктуре выполнения моделей машинного обучения (ML Infrastructure / MLOps).

Алгоритм применяется везде, где Яндекс использует Deep Neural Networks для обработки данных переменной длины. Это может включать:

• QUERY PROCESSING: При анализе поисковых запросов с помощью нейросетевых моделей (например, BERT/YATI). Запросы пользователей имеют разную длину, и этот алгоритм оптимизирует их обработку.
• RANKING (L3/L4): При применении тяжелых нейросетевых моделей для оценки документов. Если модель анализирует фрагменты текста разной длины, этот механизм может использоваться для пакетирования этих фрагментов.
• Другие сервисы Яндекса: Машинный перевод, распознавание и синтез речи (Speech Recognition/Synthesis), компьютерное зрение (Computer Vision), где входные данные (предложения, аудиофайлы, видео) также имеют переменную длину.

Взаимодействие компонентов:

• На входе: Очередь (Queue) запросов (последовательностей токенов) с указанием их длины.
• Процесс: Электронное устройство (сервер) выполняет алгоритм пакетирования, рассчитывая Cost Value.
• На выходе: Сформированный пакет (Batch) запросов одинаковой длины (с добавлением Padding Tokens), готовый к отправке на Processing Unit (GPU/CPU).

На что влияет

Патент влияет исключительно на скорость и эффективность внутренних вычислений Яндекса.

• Типы контента/запросов: Влияет на обработку любых данных переменной длины, которые обрабатываются DNN: текст (запросы, документы, предложения для перевода), аудио, видео.
• Ниши и тематики: Не имеет отношения к конкретным нишам.

Когда применяется

Алгоритм применяется непрерывно, когда система сталкивается с необходимостью пакетной обработки запросов для DNN.

• Условия работы: Наличие очереди запросов, предназначенных для обработки на Processing Unit, поддерживающем параллельные вычисления (например, GPU).
• Триггеры активации: Необходимость сформировать новый пакет из очереди.
• Условия остановки (Stopping Condition): Итеративное добавление запросов в пакет прекращается при выполнении заданного условия. В патенте упоминаются такие варианты, как: достижение предопределенного количества итераций (т.е. фиксированного размера пакета), достижение предопределенной максимальной длины пакета или достижение предопределенного общего количества Padding Tokens в пакете.

Пошаговый алгоритм

Процесс формирования одного пакета запросов.

1. Инициализация пакета: Система начинает формирование нового пакета. В него добавляется первый запрос из очереди (например, самый старый или самый короткий). Определяется начальная длина пакета (Current Batch Length) и размер пакета (B=1).
2. Начало итерации: Система переходит к итеративному добавлению запросов.
3. Выбор кандидатов: Из очереди выбираются несколько запросов-кандидатов на добавление (например, Кандидат 1 и Кандидат 2).
4. Расчет стоимости (Cost Calculation) для Кандидата 1:
   • Система сравнивает длину Кандидата 1 (L1) с текущей длиной пакета (Lmax).
   • Если L1 < Lmax: Стоимость = Lmax — L1.
   • Если L1 > Lmax: Стоимость = (L1 — Lmax) * B (текущий размер пакета).
   • Если L1 = Lmax: Стоимость = 0.
5. Расчет стоимости для Кандидата 2: Аналогичный расчет выполняется для Кандидата 2 (L2).
6. Сравнение и выбор: Система сравнивает стоимости Кандидата 1 и Кандидата 2. Выбирается кандидат с наименьшей стоимостью.
7. Добавление в пакет и обновление параметров: Выбранный запрос добавляется в пакет. Добавляются необходимые Padding Tokens (к новому запросу или ко всем предыдущим, в зависимости от того, увеличилась ли длина пакета). Обновляется размер пакета (B = B + 1) и, при необходимости, текущая длина пакета (Lmax).
8. Проверка условий остановки: Система проверяет, достигнут ли максимальный размер пакета, максимальная длина или максимальное количество паддинга.
9. Завершение итерации или пакета: Если условие остановки выполнено, пакет финализируется и отправляется на обработку в Processing Unit. Если нет, система возвращается к шагу 2 для следующей итерации.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент использует минимальный набор данных, необходимых для оптимизации вычислений. Он не использует традиционные SEO-факторы.

• Системные данные (Метаданные запросов):
  • Длина запроса (Length): Количество токенов в каждом запросе в очереди. Это ключевой параметр для алгоритма.
  • Содержимое запроса: Сами последовательности токенов, которые необходимо обработать.

Информация о контентных, ссылочных, поведенческих, технических или географических факторах в данном патенте отсутствует и не используется описанным алгоритмом.

Какие метрики используются и как они считаются

Единственная метрика, описанная в патенте, — это Cost Value (Значение стоимости). Она рассчитывается на основе текущего состояния пакета и длины запроса-кандидата.

Параметры для расчета:

• $L_{max}$: Текущая максимальная длина запросов в пакете.
• $L_i$: Длина рассматриваемого запроса-кандидата i.
• $B$: Текущее количество запросов в пакете (размер пакета).

Формулы расчета стоимости:

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

$$Cost = L_{max} — L_i$$

Это стоимость добавления паддинга только к новому запросу.

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

$$Cost = (L_i — L_{max}) * B$$

Это стоимость добавления паддинга ко всем B запросам, уже находящимся в пакете, чтобы соответствовать новой, большей длине $L_i$.

3. Если длина кандидата равна текущей длине пакета ($L_i = L_{max}$), стоимость равна 0.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Основные выводы касаются инфраструктуры Яндекса:

1. Фокус на эффективности вычислений: Яндекс активно оптимизирует работу своих нейронных сетей на аппаратном уровне. Это подчеркивает масштаб использования DNN (включая BERT, Трансформеры) в продуктах компании.
2. Минимизация паддинга как цель оптимизации: Ключевая проблема при пакетной обработке данных переменной длины — это необходимость дополнения коротких запросов (Padding). Патент предлагает конкретный жадный алгоритм для минимизации этого оверхеда.
3. Интеллектуальное формирование пакетов: Вместо простого набора запросов по порядку или группировки по схожей длине, система динамически рассчитывает «стоимость» добавления каждого запроса, учитывая влияние на весь пакет. В частности, алгоритм штрафует добавление длинного запроса в пакет с короткими запросами (формула (Li — Lmax) * B).
4. Отсутствие связи с SEO: Алгоритм не имеет отношения к расчету релевантности, оценке качества сайтов или ранжированию. Он влияет только на скорость и стоимость обработки данных внутри Яндекса.

Практика

Патент является чисто инфраструктурным и не дает практических выводов для SEO-специалистов. Он не описывает механизмов, на которые можно повлиять с помощью оптимизации сайта.

Best practices (это мы делаем)

На основе данного патента нет рекомендаций по лучшим практикам в SEO.

Worst practices (это делать не надо)

На основе данного патента нет рекомендаций по худшим практикам в SEO. Описанный алгоритм не направлен против каких-либо SEO-манипуляций.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. С точки зрения понимания работы Яндекса, патент подтверждает, что компания инвестирует в инженерную оптимизацию своих систем машинного обучения для обеспечения их масштабируемости и быстродействия. Это косвенно указывает на возрастающую роль сложных DNN в поиске и других сервисах.

Практические примеры

Практических примеров применения в SEO нет. Приведем пример работы самого алгоритма для иллюстрации механизма.

Сценарий: Оптимизация пакетирования запросов

Предположим, есть очередь запросов с длинами: A=5, B=12, C=6, D=50.

1. Инициализация: Пакет начинается с A (Длина=5). Текущая длина пакета Lmax=5. Размер пакета B=1.
2. Итерация 1 (Выбор между B и C):
   • Стоимость добавления B (Длина 12): B длиннее Lmax. Cost = (12 — 5) * 1 = 7.
   • Стоимость добавления C (Длина 6): C длиннее Lmax. Cost = (6 — 5) * 1 = 1.
   • Результат: Выбирается C как имеющий наименьшую стоимость. Пакет: {A, C}. Lmax=6. B=2.
3. Итерация 2 (Выбор между B и D):
   • Стоимость добавления B (Длина 12): B длиннее Lmax. Cost = (12 — 6) * 2 = 12.
   • Стоимость добавления D (Длина 50): D длиннее Lmax. Cost = (50 — 6) * 2 = 88.
   • Результат: Выбирается B. Пакет: {A, C, B}. Lmax=12. B=3.

Алгоритм предпочел сгруппировать A, C и B, минимизируя общий паддинг на каждом шаге, и оставил очень длинный запрос D для следующего пакета.

Вопросы и ответы