Výber veľkosti bloku na perzistentnom disku môže výrazne ovplyvniť jeho výkon pre rôzne prípady použitia v oblasti umelej inteligencie (AI) pri využívaní Google Cloud Machine Learning (ML) a Google Cloud AI Platform pre produktívnu vedu o údajoch. Veľkosť bloku sa vzťahuje na časti s pevnou veľkosťou, v ktorých sú dáta uložené na disku. Hrá zásadnú úlohu pri určovaní efektívnosti operácií čítania a zápisu dát, ako aj celkového výkonu disku.
Pri výbere vhodnej veľkosti bloku je dôležité zvážiť špecifické požiadavky daného prípadu použitia AI. Veľkosť bloku ovplyvňuje rôzne aspekty výkonu disku vrátane priepustnosti, latencie a operácií vstupu/výstupu (I/O) za sekundu (IOPS). Na optimalizáciu výkonu disku je nevyhnutné pochopiť kompromisy spojené s rôznymi veľkosťami blokov a zosúladiť ich so špecifickými charakteristikami pracovného zaťaženia.
Menšia veľkosť bloku, napríklad 4 KB, je vhodná pre pracovné zaťaženia, ktoré zahŕňajú malé náhodné operácie čítania a zápisu. Napríklad aplikácie AI, ktoré často pristupujú k malým súborom alebo vykonávajú náhodné čítania a zápisy, ako sú úlohy spracovania obrazu alebo prirodzeného jazyka, môžu ťažiť z menšej veľkosti bloku. Je to preto, že menšie veľkosti blokov umožňujú podrobnejší prístup k údajom, čím sa znižuje latencia spojená s vyhľadávaním a získavaním konkrétnych informácií.
Na druhej strane väčšie veľkosti blokov, ako napríklad 64 KB alebo 128 KB, sú vhodnejšie pre pracovné zaťaženie, ktoré zahŕňa sekvenčné operácie čítania a zápisu. V scenároch, kde aplikácie AI spracovávajú veľké množiny údajov alebo vykonávajú sekvenčné čítanie a zápis, ako je napríklad trénovanie modelov hlbokého učenia na veľkých množinách údajov, môže väčšia veľkosť bloku zvýšiť výkon. Je to preto, že väčšie veľkosti blokov umožňujú disku preniesť viac údajov v rámci jednej I/O operácie, čo vedie k vyššej priepustnosti a zníženiu réžie.
Stojí za zmienku, že výber veľkosti bloku by mal brať do úvahy aj základný súborový systém a možnosti úložného zariadenia. Napríklad pri používaní platformy Google Cloud AI Platform je trvalý disk zvyčajne naformátovaný súborovým systémom ako ext4, ktorý má svoju vlastnú veľkosť bloku. Je dôležité zosúladiť veľkosť bloku trvalého disku s veľkosťou bloku súborového systému, aby ste sa vyhli zbytočnej réžii a maximalizovali výkon.
Výber veľkosti bloku na trvalom disku v kontexte pracovného zaťaženia AI môže výrazne ovplyvniť výkon. Výber vhodnej veľkosti bloku závisí od konkrétneho prípadu použitia, berúc do úvahy faktory, ako je typ vykonávaných operácií (náhodné alebo sekvenčné), veľkosť spracovávaných údajov a charakteristiky základného súborového systému. Po pochopení týchto úvah a informovanom rozhodnutí môžu používatelia optimalizovať výkon svojich aplikácií AI na platforme Google Cloud Machine Learning a Google Cloud AI Platform.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning