Тогтвортой диск дээрх блокийн хэмжээг сонгох нь Google Cloud Machine Learning (ML) болон Google Cloud AI платформыг үр дүнтэй мэдээллийн шинжлэх ухаанд ашиглах үед хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт янз бүрийн хэрэглээний тохиолдолд түүний гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг. Блокийн хэмжээ нь дискэн дээр өгөгдөл хадгалагддаг тогтмол хэмжээтэй хэсгүүдийг хэлнэ. Энэ нь өгөгдөл унших, бичих үйл ажиллагааны үр ашиг, түүнчлэн дискний ерөнхий гүйцэтгэлийг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
Тохиромжтой блокийн хэмжээг сонгохдоо хиймэл оюун ухааны хэрэглээний тусгай шаардлагыг харгалзан үзэх нь чухал юм. Блокийн хэмжээ нь дамжуулах чадвар, хоцрогдол, секундэд оруулах оролт/гаралтын (IOPS) үйлдлүүд зэрэг дискний гүйцэтгэлийн янз бүрийн асуудалд нөлөөлдөг. Дискний гүйцэтгэлийг оновчтой болгохын тулд янз бүрийн блокийн хэмжээтэй холбоотой солилцоог ойлгож, тэдгээрийг ажлын ачааллын тодорхой шинж чанаруудтай уялдуулах нь чухал юм.
4 КБ гэх мэт жижиг хэмжээтэй блок нь санамсаргүй унших, бичих жижиг үйлдлүүдийг багтаасан ажлын ачаалалд тохиромжтой. Жишээлбэл, жижиг файлуудад байнга ханддаг эсвэл зураг боловсруулах эсвэл байгалийн хэлээр боловсруулах ажил гэх мэт санамсаргүй унших, бичих үйлдэл хийдэг хиймэл оюун ухааны программууд нь жижиг хэмжээтэй блокоос ашиг тус хүртэх боломжтой. Учир нь жижиг блокийн хэмжээ нь өгөгдөлд илүү нарийн хандах боломжийг олгож, тодорхой мэдээллийг хайх, олж авахтай холбоотой хоцролтыг багасгадаг.
Нөгөөтэйгүүр, 64 KB эсвэл 128 KB зэрэг том хэмжээтэй блокууд нь унших, бичих дараалсан үйлдлүүдийг агуулсан ажлын ачаалалд илүү тохиромжтой. AI программууд том өгөгдлийн багцыг боловсруулдаг эсвэл том өгөгдлийн багц дээр гүнзгий суралцах загваруудыг сургах зэрэг дараалсан унших, бичих үйлдлийг гүйцэтгэдэг тохиолдолд том блокийн хэмжээ нь гүйцэтгэлийг сайжруулж чадна. Учир нь том блокийн хэмжээ нь нэг оролт/гаралтын үйлдлээр дискэнд илүү их мэдээлэл дамжуулах боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр дамжуулах чадвар сайжирч, нэмэлт зардал багасна.
Блокийн хэмжээг сонгохдоо үндсэн файлын систем болон хадгалах төхөөрөмжийн чадавхийг харгалзан үзэх шаардлагатай гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй. Жишээлбэл, Google Cloud AI платформыг ашиглах үед байнгын диск нь өөрийн блокийн хэмжээтэй ext4 гэх мэт файлын системээр форматлагдсан байдаг. Шаардлагагүй ачааллаас зайлсхийх, гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэхийн тулд байнгын дискний блокийн хэмжээг файлын системийн блокийн хэмжээтэй тохируулах нь чухал юм.
AI ажлын ачааллын нөхцөлд байнгын диск дээрх блокийн хэмжээг сонгох нь гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг. Тохиромжтой блокийн хэмжээг сонгохдоо гүйцэтгэсэн үйлдлүүдийн төрөл (санамсаргүй эсвэл дараалсан), боловсруулж буй өгөгдлийн хэмжээ, үндсэн файлын системийн шинж чанар зэрэг хүчин зүйлсийг харгалзан ашиглалтын тодорхой тохиолдлоос хамаарна. Хэрэглэгчид эдгээр асуудлуудыг ойлгож, үндэслэлтэй шийдвэр гаргаснаар Google Cloud Machine Learning болон Google Cloud AI платформ дээрх хиймэл оюун ухааны хэрэглээнийхээ гүйцэтгэлийг оновчтой болгох боломжтой.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу