Выбар памеру блока на пастаянным дыску можа значна паўплываць на яго прадукцыйнасць у розных выпадках выкарыстання ў галіне штучнага інтэлекту (AI) пры выкарыстанні Google Cloud Machine Learning (ML) і Google Cloud AI Platform для прадуктыўнай навукі аб даных. Памер блока адносіцца да кавалкаў фіксаванага памеру, у якіх дадзеныя захоўваюцца на дыску. Ён гуляе вырашальную ролю ў вызначэнні эфектыўнасці аперацый чытання і запісу дадзеных, а таксама агульнай прадукцыйнасці дыска.
Пры выбары адпаведнага памеру блока важна ўлічваць канкрэтныя патрабаванні да прыкладу выкарыстання штучнага інтэлекту. Памер блока ўплывае на розныя аспекты прадукцыйнасці дыска, уключаючы прапускную здольнасць, затрымку і колькасць аперацый уводу/вываду (I/O) у секунду (IOPS). Каб аптымізаваць прадукцыйнасць дыска, вельмі важна разумець кампрамісы, звязаныя з рознымі памерамі блокаў, і ўзгадняць іх з канкрэтнымі характарыстыкамі працоўнай нагрузкі.
Меншы памер блока, напрыклад 4 КБ, падыходзіць для працоўных нагрузак, якія ўключаюць невялікія выпадковыя аперацыі чытання і запісу. Напрыклад, праграмы штучнага інтэлекту, якія часта атрымліваюць доступ да невялікіх файлаў або выконваюць выпадковае чытанне і запіс, такія як апрацоўка малюнкаў або задачы апрацоўкі натуральнай мовы, могуць выйграць ад меншага памеру блока. Гэта адбываецца таму, што меншыя памеры блокаў дазваляюць атрымаць больш дэталёвы доступ да даных, памяншаючы затрымку, звязаную з пошукам і атрыманнем пэўнай інфармацыі.
З іншага боку, вялікія памеры блокаў, такія як 64 КБ або 128 КБ, больш падыходзяць для працоўных нагрузак, якія ўключаюць паслядоўныя аперацыі чытання і запісу. У сцэнарыях, калі прыкладанні штучнага інтэлекту апрацоўваюць вялікія наборы даных або выконваюць паслядоўнае чытанне і запіс, напрыклад, навучанне мадэляў глыбокага навучання на вялікіх наборах даных, большы памер блока можа павысіць прадукцыйнасць. Гэта адбываецца таму, што большы памер блока дазваляе дыску перадаваць больш дадзеных за адну аперацыю ўводу-вываду, што прыводзіць да паляпшэння прапускной здольнасці і зніжэння накладных выдаткаў.
Варта адзначыць, што выбар памеру блока павінен таксама ўлічваць асноўную файлавую сістэму і магчымасці прылады захоўвання дадзеных. Напрыклад, пры выкарыстанні Google Cloud AI Platform пастаянны дыск звычайна фарматуецца ў файлавай сістэме, такой як ext4, якая мае ўласны памер блока. Важна супаставіць памер блока пастаяннага дыска з памерам блока файлавай сістэмы, каб пазбегнуць непатрэбных выдаткаў і павялічыць прадукцыйнасць.
Выбар памеру блока на пастаянным дыску ў кантэксце працоўных нагрузак штучнага інтэлекту можа значна паўплываць на прадукцыйнасць. Выбар адпаведнага памеру блока залежыць ад канкрэтнага выпадку выкарыстання, улічваючы такія фактары, як тып выконваемых аперацый (выпадковыя або паслядоўныя), памер апрацоўваемых даных і характарыстыкі базавай файлавай сістэмы. Разумеючы гэтыя меркаванні і прымаючы абгрунтаванае рашэнне, карыстальнікі могуць аптымізаваць прадукцыйнасць сваіх прыкладанняў AI на Google Cloud Machine Learning і Google Cloud AI Platform.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning