Bloko dydžio pasirinkimas nuolatiniame diske gali labai paveikti jo našumą įvairiais dirbtinio intelekto (DI) naudojimo atvejais, kai produktyviam duomenų mokslui naudojate „Google“ debesies mašinų mokymąsi (ML) ir „Google Cloud AI“ platformą. Bloko dydis reiškia fiksuoto dydžio dalis, kuriose duomenys saugomi diske. Tai atlieka lemiamą vaidmenį nustatant duomenų skaitymo ir rašymo operacijų efektyvumą, taip pat bendrą disko našumą.
Renkantis tinkamą bloko dydį, svarbu atsižvelgti į konkrečius AI naudojimo atvejo reikalavimus. Bloko dydis turi įtakos įvairiems disko našumo aspektams, įskaitant pralaidumą, delsą ir įvesties/išvesties (I/O) operacijas per sekundę (IOPS). Norint optimizuoti disko našumą, būtina suprasti kompromisus, susijusius su skirtingais blokų dydžiais, ir suderinti juos su konkrečiomis darbo krūvio charakteristikomis.
Mažesnis bloko dydis, pvz., 4 KB, tinka darbo krūviams, kurie apima mažas atsitiktinio skaitymo ir rašymo operacijas. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto programoms, kurios dažnai pasiekia mažus failus arba atlieka atsitiktinį skaitymą ir rašymą, pvz., vaizdo apdorojimo ar natūralios kalbos apdorojimo užduotis, gali būti naudingas mažesnis bloko dydis. Taip yra todėl, kad mažesni blokų dydžiai leidžia detaliau pasiekti duomenis, sumažinant delsą, susijusią su konkrečios informacijos paieška ir gavimu.
Kita vertus, didesni blokų dydžiai, pvz., 64 KB arba 128 KB, labiau tinka darbo krūviams, kurie apima nuoseklias skaitymo ir rašymo operacijas. Scenarijais, kai AI programos apdoroja didelius duomenų rinkinius arba atlieka nuoseklų skaitymą ir įrašymą, pvz., lavina gilaus mokymosi modelius dideliuose duomenų rinkiniuose, didesnis bloko dydis gali pagerinti našumą. Taip yra todėl, kad didesni blokų dydžiai leidžia diskui perkelti daugiau duomenų per vieną įvesties/išvesties operaciją, todėl pagerėja pralaidumas ir sumažėja papildomos sąnaudos.
Verta paminėti, kad renkantis bloko dydį taip pat reikia atsižvelgti į pagrindinę failų sistemą ir saugojimo įrenginio galimybes. Pavyzdžiui, naudojant „Google Cloud AI“ platformą, nuolatinis diskas paprastai suformatuojamas naudojant failų sistemą, pvz., ext4, kuri turi savo bloko dydį. Svarbu suderinti nuolatinio disko bloko dydį su failų sistemos bloko dydžiu, kad išvengtumėte nereikalingų išlaidų ir padidintumėte našumą.
Bloko dydžio pasirinkimas nuolatiniame diske, atsižvelgiant į AI darbo krūvius, gali labai paveikti našumą. Tinkamo bloko dydžio pasirinkimas priklauso nuo konkretaus naudojimo atvejo, atsižvelgiant į tokius veiksnius kaip atliekamų operacijų tipas (atsitiktinės arba nuoseklios), apdorojamų duomenų dydis ir pagrindinės failų sistemos charakteristikos. Suprasdami šiuos svarstymus ir priimdami pagrįstą sprendimą, vartotojai gali optimizuoti savo AI programų našumą „Google Cloud Machine Learning“ ir „Google Cloud AI Platform“.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning