Die keuse van blokgrootte op 'n aanhoudende skyf kan die werkverrigting daarvan aansienlik beïnvloed vir verskillende gebruiksgevalle op die gebied van Kunsmatige Intelligensie (AI) wanneer Google Cloud Machine Learning (ML) en Google Cloud AI Platform vir produktiewe datawetenskap gebruik word. Die blokgrootte verwys na die vaste-grootte stukke waarin data op die skyf gestoor word. Dit speel 'n deurslaggewende rol in die bepaling van die doeltreffendheid van data lees- en skryfbewerkings, sowel as die algehele werkverrigting van die skyf.
Wanneer die toepaslike blokgrootte gekies word, is dit belangrik om die spesifieke vereistes van die KI-gebruiksgeval in ag te neem. Die blokgrootte beïnvloed verskeie aspekte van skyfwerkverrigting, insluitend deurset, latensie en invoer/afvoer (I/O) bewerkings per sekonde (IOPS). Om skyfwerkverrigting te optimaliseer, is dit noodsaaklik om die afwykings wat met verskillende blokgroottes geassosieer word, te verstaan en dit in lyn te bring met die spesifieke werklading-eienskappe.
'n Kleiner blokgrootte, soos 4 KB, is geskik vir werkladings wat klein ewekansige lees- en skryfbewerkings behels. Byvoorbeeld, KI-toepassings wat gereeld toegang kry tot klein lêers of willekeurig lees en skryf uitvoer, soos beeldverwerking of natuurlike taalverwerkingstake, kan baat vind by 'n kleiner blokgrootte. Dit is omdat kleiner blokgroottes meer korrelige toegang tot data moontlik maak, wat die vertraging wat verband hou met die soek en herwinning van spesifieke inligting verminder.
Aan die ander kant is groter blokgroottes, soos 64 KB of 128 KB, meer geskik vir werkladings wat opeenvolgende lees- en skryfbewerkings behels. In scenario's waar KI-toepassings groot datastelle verwerk of opeenvolgende lees en skryf uitvoer, soos opleiding van diepleermodelle op groot datastelle, kan 'n groter blokgrootte werkverrigting verbeter. Dit is omdat groter blokgroottes die skyf in staat stel om meer data in 'n enkele I/O-operasie oor te dra, wat lei tot verbeterde deurset en verminderde bokoste.
Dit is opmerklik dat die keuse van blokgrootte ook die onderliggende lêerstelsel en die vermoëns van die stoortoestel moet oorweeg. Byvoorbeeld, wanneer Google Cloud AI Platform gebruik word, word die aanhoudende skyf tipies geformateer met 'n lêerstelsel soos ext4, wat sy eie blokgrootte het. Dit is belangrik om die blokgrootte van die aanhoudende skyf in lyn te bring met die blokgrootte van die lêerstelsel om onnodige oorkoste te vermy en werkverrigting te maksimeer.
Die keuse van blokgrootte op 'n aanhoudende skyf in die konteks van KI-werkladings kan prestasie aansienlik beïnvloed. Die keuse van die toepaslike blokgrootte hang af van die spesifieke gebruiksgeval, met inagneming van faktore soos die tipe bewerkings wat uitgevoer word (lukraak of opeenvolgend), die grootte van die data wat verwerk word, en die kenmerke van die onderliggende lêerstelsel. Deur hierdie oorwegings te verstaan en 'n ingeligte besluit te neem, kan gebruikers die werkverrigting van hul KI-toepassings op Google Cloud Machine Learning en Google Cloud AI Platform optimaliseer.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning