La elekto de blokgrandeco sur konstanta disko povas signife influi ĝian agadon por malsamaj uzkazoj en la kampo de Artefarita Inteligenteco (AI) kiam oni uzas Google Cloud Machine Learning (ML) kaj Google Cloud AI Platform por produktiva datumscienco. La blokgrandeco rilatas al la fiksgrandaj pecoj en kiuj datumoj estas stokitaj sur la disko. Ĝi ludas decidan rolon en determini la efikecon de datumoj legi kaj skribi operaciojn, same kiel la ĝeneralan rendimenton de la disko.
Elektante la taŭgan blokgrandecon, gravas konsideri la specifajn postulojn de la AI-uzokazo ĉemane. La blokgrandeco influas diversajn aspektojn de disko-efikeco, inkluzive de trairo, latenteco kaj enigo/produktaĵo (I/O) operacioj je sekundo (IOPS). Por optimumigi disko-efikecon, estas esence kompreni la kompromisojn asociitajn kun malsamaj blokgrandecoj kaj vicigi ilin kun la specifaj laborŝarĝaj trajtoj.
Pli malgranda blokgrandeco, kiel ekzemple 4 KB, taŭgas por laborkvantoj kiuj implikas malgrandajn hazardajn legajn kaj skribajn operaciojn. Ekzemple, AI-aplikoj, kiuj ofte aliras malgrandajn dosierojn aŭ plenumas hazardajn legadojn kaj skribojn, kiel taskoj pri prilaborado de bildoj aŭ prilaborado de natura lingvo, povas profiti el pli malgranda blokgrandeco. Ĉi tio estas ĉar pli malgrandaj blokgrandecoj permesas pli grajnecan aliron al datenoj, reduktante la latentecon asociitan kun serĉado kaj prenado de specifaj informoj.
Aliflanke, pli grandaj blokgrandecoj, kiel ekzemple 64 KB aŭ 128 KB, estas pli taŭgaj por laborkvantoj kiuj implikas sinsekvajn legajn kaj skribajn operaciojn. En scenaroj kie AI-aplikoj prilaboras grandajn datumarojn aŭ plenumas sinsekvajn legadojn kaj skribojn, kiel ekzemple trejnado de profundaj lernaj modeloj sur grandaj datumaroj, pli granda blokgrandeco povas plibonigi rendimenton. Ĉi tio estas ĉar pli grandaj blokgrandecoj ebligas al la disko transdoni pli da datenoj en ununura I/O-operacio, rezultigante plibonigitan trairon kaj reduktitan superkoston.
Indas rimarki, ke la elekto de bloka grandeco ankaŭ devus konsideri la suban dosiersistemon kaj la kapablojn de la stokada aparato. Ekzemple, kiam vi uzas Google Cloud AI Platform, la konstanta disko estas kutime formatita per dosiersistemo kiel ext4, kiu havas sian propran blokgrandecon. Gravas vicigi la blokgrandecon de la konstanta disko kun la blokgrandeco de la dosiersistemo por eviti nenecesan superŝarĝon kaj maksimumigi rendimenton.
La elekto de blokgrandeco sur konstanta disko en la kunteksto de AI-laborkvantoj povas signife efiki rendimenton. Elekti la konvenan blokgrandecon dependas de la specifa uzkazo, konsiderante faktorojn kiel ekzemple la speco de operacioj faritaj (hazarda aŭ sinsekva), la grandeco de la datenoj estantaj prilaboritaj, kaj la karakterizaĵoj de la subesta dosiersistemo. Komprenante ĉi tiujn konsiderojn kaj prenante informitan decidon, uzantoj povas optimumigi la agadon de siaj AI-aplikoj sur Google Cloud Machine Learning kaj Google Cloud AI Platform.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning