Ang pagpili ng laki ng block sa isang persistent disk ay maaaring makabuluhang makaapekto sa pagganap nito para sa iba't ibang mga kaso ng paggamit sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) kapag gumagamit ng Google Cloud Machine Learning (ML) at Google Cloud AI Platform para sa produktibong data science. Ang laki ng bloke ay tumutukoy sa mga nakapirming laki ng mga tipak kung saan ang data ay nakaimbak sa disk. Ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtukoy ng kahusayan ng data read at write operations, pati na rin ang pangkalahatang pagganap ng disk.
Kapag pumipili ng naaangkop na laki ng bloke, mahalagang isaalang-alang ang mga partikular na kinakailangan ng AI use case sa kamay. Ang laki ng block ay nakakaapekto sa iba't ibang aspeto ng pagganap ng disk, kabilang ang throughput, latency, at input/output (I/O) operations per second (IOPS). Upang ma-optimize ang pagganap ng disk, mahalagang maunawaan ang mga trade-off na nauugnay sa iba't ibang laki ng block at ihanay ang mga ito sa mga partikular na katangian ng workload.
Ang isang mas maliit na laki ng block, tulad ng 4 KB, ay angkop para sa mga workload na may kasamang maliit na random na read at write na mga operasyon. Halimbawa, ang mga AI application na madalas na nag-a-access ng maliliit na file o nagsasagawa ng mga random na pagbabasa at pagsusulat, tulad ng pagpoproseso ng imahe o mga gawain sa pagpoproseso ng natural na wika, ay maaaring makinabang mula sa mas maliit na laki ng bloke. Ito ay dahil ang mas maliliit na laki ng block ay nagbibigay-daan para sa mas granular na access sa data, na binabawasan ang latency na nauugnay sa paghahanap at pagkuha ng partikular na impormasyon.
Sa kabilang banda, ang mas malalaking sukat ng block, gaya ng 64 KB o 128 KB, ay mas angkop para sa mga workload na may kasamang sequential read and write operations. Sa mga sitwasyon kung saan ang mga AI application ay nagpoproseso ng malalaking dataset o nagsasagawa ng mga sunud-sunod na pagbabasa at pagsusulat, tulad ng pagsasanay ng mga modelo ng malalim na pag-aaral sa malalaking dataset, maaaring mapahusay ng mas malaking laki ng block ang performance. Ito ay dahil ang mas malalaking sukat ng block ay nagbibigay-daan sa disk na maglipat ng higit pang data sa isang operasyon ng I/O, na nagreresulta sa pinahusay na throughput at nabawasan ang overhead.
Kapansin-pansin na ang pagpili ng laki ng block ay dapat ding isaalang-alang ang pinagbabatayan ng file system at ang mga kakayahan ng storage device. Halimbawa, kapag gumagamit ng Google Cloud AI Platform, ang persistent disk ay karaniwang naka-format sa isang file system tulad ng ext4, na may sarili nitong block size. Mahalagang ihanay ang block size ng persistent disk sa block size ng file system para maiwasan ang hindi kinakailangang overhead at ma-maximize ang performance.
Ang pagpili ng laki ng block sa isang persistent disk sa konteksto ng AI workloads ay maaaring makabuluhang makaapekto sa performance. Ang pagpili ng naaangkop na laki ng bloke ay depende sa partikular na kaso ng paggamit, isinasaalang-alang ang mga salik gaya ng uri ng mga operasyong isinagawa (random o sunud-sunod), ang laki ng data na pinoproseso, at ang mga katangian ng pinagbabatayan na file system. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga pagsasaalang-alang na ito at paggawa ng matalinong desisyon, maaaring i-optimize ng mga user ang pagganap ng kanilang mga AI application sa Google Cloud Machine Learning at Google Cloud AI Platform.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning