Pilihan ukuran blok ing disk sing terus-terusan bisa nyebabake kinerja kanggo macem-macem kasus panggunaan ing bidang Artificial Intelligence (AI) nalika nggunakake Google Cloud Machine Learning (ML) lan Google Cloud AI Platform kanggo ilmu data sing produktif. Ukuran blok nuduhake potongan ukuran tetep ing ngendi data disimpen ing disk. Iki nduweni peran penting kanggo nemtokake efisiensi operasi maca lan nulis data, uga kinerja sakabèhé saka disk.
Nalika milih ukuran blok sing cocog, penting kanggo nimbang syarat khusus saka kasus panggunaan AI ing tangan. Ukuran blok mengaruhi macem-macem aspek kinerja disk, kalebu throughput, latensi, lan input/output (I/O) operasi per detik (IOPS). Kanggo ngoptimalake kinerja disk, penting kanggo ngerti trade-off sing ana gandhengane karo ukuran blok sing beda-beda lan nyelarasake karo karakteristik beban kerja tartamtu.
Ukuran blok sing luwih cilik, kayata 4 KB, cocok kanggo beban kerja sing kalebu operasi maca lan nulis kanthi acak. Contone, aplikasi AI sing kerep ngakses file cilik utawa nindakake maca lan nulis kanthi acak, kayata pangolahan gambar utawa tugas pangolahan basa alami, bisa entuk manfaat saka ukuran blok sing luwih cilik. Iki amarga ukuran blok sing luwih cilik ngidini akses sing luwih rinci menyang data, nyuda latensi sing ana gandhengane karo nggoleki lan njupuk informasi tartamtu.
Ing sisih liya, ukuran blok sing luwih gedhe, kayata 64 KB utawa 128 KB, luwih cocog kanggo beban kerja sing kalebu operasi maca lan nulis sing berurutan. Ing skenario ing ngendi aplikasi AI ngolah set data gedhe utawa nindakake maca lan nulis kanthi urutan, kayata nglatih model pembelajaran jero ing set data gedhe, ukuran blok sing luwih gedhe bisa ningkatake kinerja. Iki amarga ukuran blok sing luwih gedhe ngidini disk bisa nransfer data luwih akeh ing siji operasi I/O, ngasilake throughput sing luwih apik lan nyuda overhead.
Wigati dicathet yen pilihan ukuran blok uga kudu nimbang sistem file sing ndasari lan kemampuan piranti panyimpenan. Contone, nalika nggunakake Google Cloud AI Platform, disk sing terus-terusan biasane diformat nganggo sistem file kaya ext4, sing duwe ukuran blok dhewe. Penting kanggo nyelarasake ukuran pemblokiran disk sing terus-terusan karo ukuran blok sistem file kanggo ngindhari overhead sing ora perlu lan ngoptimalake kinerja.
Pilihan ukuran blok ing disk sing terus-terusan ing konteks beban kerja AI bisa nyebabake kinerja. Milih ukuran blok sing cocog gumantung ing kasus panggunaan tartamtu, nimbang faktor kayata jinis operasi sing ditindakake (acak utawa sekuensial), ukuran data sing diproses, lan karakteristik sistem file sing ndasari. Kanthi ngerteni pertimbangan kasebut lan nggawe keputusan sing tepat, pangguna bisa ngoptimalake kinerja aplikasi AI ing Google Cloud Machine Learning lan Google Cloud AI Platform.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning