Volba velikosti bloku na perzistentním disku může výrazně ovlivnit jeho výkon pro různé případy použití v oblasti umělé inteligence (AI) při využití Google Cloud Machine Learning (ML) a Google Cloud AI Platform pro produktivní datovou vědu. Velikost bloku se vztahuje k blokům pevné velikosti, ve kterých jsou data uložena na disku. Hraje zásadní roli při určování efektivity operací čtení a zápisu dat a také celkového výkonu disku.
Při výběru vhodné velikosti bloku je důležité zvážit konkrétní požadavky daného případu použití AI. Velikost bloku ovlivňuje různé aspekty výkonu disku, včetně propustnosti, latence a operací vstupu/výstupu (I/O) za sekundu (IOPS). Pro optimalizaci výkonu disku je nezbytné porozumět kompromisům spojeným s různými velikostmi bloků a sladit je se specifickými charakteristikami zátěže.
Menší velikost bloku, například 4 KB, je vhodná pro úlohy, které zahrnují malé náhodné operace čtení a zápisu. Například aplikace umělé inteligence, které často přistupují k malým souborům nebo provádějí náhodné čtení a zápisy, jako je zpracování obrazu nebo zpracování přirozeného jazyka, mohou těžit z menší velikosti bloku. Je to proto, že menší velikosti bloků umožňují podrobnější přístup k datům, čímž se snižuje latence spojená s vyhledáváním a získáváním konkrétních informací.
Na druhou stranu větší velikosti bloků, jako je 64 KB nebo 128 KB, jsou vhodnější pro zátěže, které zahrnují sekvenční operace čtení a zápisu. Ve scénářích, kde aplikace umělé inteligence zpracovávají velké datové sady nebo provádějí sekvenční čtení a zápis, jako je trénování modelů hlubokého učení na velkých datových sadách, může větší velikost bloku zvýšit výkon. Je to proto, že větší velikosti bloků umožňují disku přenést více dat v rámci jedné I/O operace, což vede ke zlepšení propustnosti a snížení režie.
Stojí za zmínku, že výběr velikosti bloku by měl také vzít v úvahu základní souborový systém a možnosti úložného zařízení. Například při použití platformy Google Cloud AI Platform je trvalý disk obvykle naformátován systémem souborů, jako je ext4, který má svou vlastní velikost bloku. Je důležité zarovnat velikost bloku trvalého disku s velikostí bloku souborového systému, abyste se vyhnuli zbytečné režii a maximalizovali výkon.
Volba velikosti bloku na trvalém disku v kontextu zátěže AI může výrazně ovlivnit výkon. Výběr vhodné velikosti bloku závisí na konkrétním případu použití s ohledem na faktory, jako je typ prováděných operací (náhodné nebo sekvenční), velikost zpracovávaných dat a charakteristiky základního systému souborů. Když uživatelé porozumí těmto úvahám a učiní informované rozhodnutí, mohou optimalizovat výkon svých aplikací AI na Google Cloud Machine Learning a Google Cloud AI Platform.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning