Izbira velikosti bloka na obstojnem disku lahko znatno vpliva na njegovo zmogljivost za različne primere uporabe na področju umetne inteligence (AI) pri uporabi Google Cloud Machine Learning (ML) in Google Cloud AI Platform za produktivno podatkovno znanost. Velikost bloka se nanaša na dele fiksne velikosti, v katerih so podatki shranjeni na disku. Ima ključno vlogo pri določanju učinkovitosti operacij branja in pisanja podatkov ter splošne zmogljivosti diska.
Pri izbiri ustrezne velikosti bloka je pomembno upoštevati posebne zahteve primera uporabe umetne inteligence. Velikost bloka vpliva na različne vidike zmogljivosti diska, vključno s prepustnostjo, zakasnitvijo in vhodno/izhodnimi (I/O) operacijami na sekundo (IOPS). Za optimizacijo zmogljivosti diska je bistveno razumeti kompromise, povezane z različnimi velikostmi blokov, in jih uskladiti s specifičnimi značilnostmi delovne obremenitve.
Manjša velikost bloka, na primer 4 KB, je primerna za delovne obremenitve, ki vključujejo majhne naključne operacije branja in pisanja. Na primer, aplikacije AI, ki pogosto dostopajo do majhnih datotek ali izvajajo naključno branje in pisanje, kot so obdelava slik ali obdelava naravnega jezika, imajo lahko koristi od manjše velikosti bloka. To je zato, ker manjše velikosti blokov omogočajo bolj razdrobljen dostop do podatkov, kar zmanjšuje zakasnitev, povezano z iskanjem in pridobivanjem določenih informacij.
Po drugi strani pa so večje velikosti blokov, na primer 64 KB ali 128 KB, primernejše za delovne obremenitve, ki vključujejo zaporedne operacije branja in pisanja. V scenarijih, kjer aplikacije AI obdelujejo velike nabore podatkov ali izvajajo zaporedna branja in pisanja, kot je usposabljanje modelov globokega učenja na velikih naborih podatkov, lahko večja velikost bloka izboljša zmogljivost. To je zato, ker večje velikosti blokov omogočajo, da disk prenese več podatkov v eni V/I operaciji, kar ima za posledico izboljšano prepustnost in zmanjšane stroške.
Omeniti velja, da je treba pri izbiri velikosti bloka upoštevati tudi osnovni datotečni sistem in zmogljivosti pomnilniške naprave. Na primer, ko uporabljate Google Cloud AI Platform, je trajni disk običajno formatiran z datotečnim sistemom, kot je ext4, ki ima lastno velikost bloka. Pomembno je uskladiti velikost bloka trajnega diska z velikostjo bloka datotečnega sistema, da se izognete nepotrebnim dodatnim stroškom in povečate zmogljivost.
Izbira velikosti bloka na obstojnem disku v kontekstu delovnih obremenitev AI lahko znatno vpliva na zmogljivost. Izbira ustrezne velikosti bloka je odvisna od posebnega primera uporabe, ob upoštevanju dejavnikov, kot so vrsta izvedenih operacij (naključne ali zaporedne), velikost podatkov, ki se obdelujejo, in značilnosti osnovnega datotečnega sistema. Z razumevanjem teh premislekov in sprejetjem informirane odločitve lahko uporabniki optimizirajo delovanje svojih aplikacij AI na Google Cloud Machine Learning in Google Cloud AI Platform.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning