Püsiva ketta ploki suuruse valik võib oluliselt mõjutada selle toimivust tehisintellekti (AI) valdkonna erinevatel kasutusjuhtudel, kui kasutatakse Google'i pilvmasinõpet (ML) ja Google Cloud AI platvormi produktiivseks andmeteaduseks. Ploki suurus viitab fikseeritud suurusega tükkidele, milles andmed kettale salvestatakse. See mängib otsustavat rolli andmete lugemis- ja kirjutamistoimingute tõhususe ning ketta üldise jõudluse määramisel.
Sobiva ploki suuruse valimisel on oluline arvestada AI kasutusjuhtumi spetsiifilisi nõudeid. Ploki suurus mõjutab ketta jõudluse erinevaid aspekte, sealhulgas läbilaskevõimet, latentsust ja sisend/väljund (I/O) toiminguid sekundis (IOPS). Ketta jõudluse optimeerimiseks on oluline mõista erinevate plokkide suurustega seotud kompromisse ja viia need vastavusse konkreetsete töökoormuse omadustega.
Väiksem ploki suurus, näiteks 4 KB, sobib töökoormuste jaoks, mis hõlmavad väikseid juhuslikke lugemis- ja kirjutamistoiminguid. Näiteks AI-rakendused, mis sageli pääsevad juurde väikestele failidele või täidavad juhuslikku lugemist ja kirjutamist, nagu pilditöötlus või loomuliku keele töötlemise ülesanded, saavad kasu väiksemast ploki suurusest. Selle põhjuseks on asjaolu, et väiksemad ploki suurused võimaldavad täpsemat juurdepääsu andmetele, vähendades spetsiifilise teabe otsimise ja toomisega seotud latentsust.
Teisest küljest on suuremad ploki suurused, näiteks 64 KB või 128 KB, sobivamad töökoormuste jaoks, mis hõlmavad järjestikuseid lugemis- ja kirjutamisoperatsioone. Stsenaariumides, kus tehisintellekti rakendused töötlevad suuri andmekogumeid või teostavad järjestikuseid lugemisi ja kirjutamisi, näiteks suurte andmehulkade põhjal süvaõppemudelite treenimisel, võib suurem ploki suurus jõudlust parandada. Selle põhjuseks on asjaolu, et suuremad plokkide suurused võimaldavad kettal ühe I/O-toiminguga edastada rohkem andmeid, mille tulemuseks on parem läbilaskevõime ja vähenevad üldkulud.
Väärib märkimist, et ploki suuruse valikul tuleks arvesse võtta ka aluseks olevat failisüsteemi ja salvestusseadme võimalusi. Näiteks Google Cloud AI platvormi kasutamisel vormindatakse püsiketas tavaliselt failisüsteemiga, nagu ext4, millel on oma ploki suurus. Tähtis on püsiva ketta ploki suurus ühtlustada failisüsteemi ploki suurusega, et vältida tarbetuid lisakulusid ja maksimeerida jõudlust.
Püsiva ketta ploki suuruse valik AI töökoormuse kontekstis võib jõudlust oluliselt mõjutada. Sobiva ploki suuruse valimine sõltub konkreetsest kasutusjuhtumist, võttes arvesse selliseid tegureid nagu sooritatavate toimingute tüüp (juhuslikud või järjestikused), töödeldavate andmete suurus ja aluseks oleva failisüsteemi omadused. Nendest kaalutlustest aru saades ja teadlike otsuste tegemisel saavad kasutajad optimeerida oma AI-rakenduste jõudlust teenuses Google Cloud Machine Learning ja Google Cloud AI Platform.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning