يمكن أن يؤثر اختيار حجم الكتلة على قرص ثابت بشكل كبير على أدائها لحالات الاستخدام المختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) عند استخدام Google Cloud Machine Learning (ML) و Google Cloud AI Platform لعلوم البيانات الإنتاجية. يشير حجم الكتلة إلى الأجزاء ذات الحجم الثابت التي يتم فيها تخزين البيانات على القرص. يلعب دورًا مهمًا في تحديد كفاءة عمليات قراءة وكتابة البيانات ، بالإضافة إلى الأداء العام للقرص.
عند تحديد حجم الكتلة المناسب ، من المهم مراعاة المتطلبات المحددة لحالة استخدام الذكاء الاصطناعي في متناول اليد. يؤثر حجم الكتلة على جوانب مختلفة من أداء القرص ، بما في ذلك عمليات النقل ووقت الاستجابة والإدخال/الإخراج (I/O) في الثانية (IOPS). لتحسين أداء القرص ، من الضروري فهم المقايضات المرتبطة بأحجام الكتل المختلفة ومواءمتها مع خصائص عبء العمل المحددة.
حجم الكتلة الأصغر ، مثل 4 كيلوبايت ، مناسب لأحمال العمل التي تتضمن عمليات قراءة وكتابة عشوائية صغيرة. على سبيل المثال ، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تصل بشكل متكرر إلى ملفات صغيرة أو تؤدي عمليات قراءة وكتابة عشوائية ، مثل معالجة الصور أو مهام معالجة اللغة الطبيعية ، الاستفادة من حجم كتلة أصغر. وذلك لأن أحجام الكتل الأصغر تسمح بوصول أكثر دقة إلى البيانات ، مما يقلل من زمن الانتقال المرتبط بالبحث عن معلومات محددة واستردادها.
من ناحية أخرى ، تعد أحجام الكتل الكبيرة ، مثل 64 كيلوبايت أو 128 كيلوبايت ، أكثر ملاءمة لأحمال العمل التي تتضمن عمليات قراءة وكتابة متسلسلة. في السيناريوهات التي تقوم فيها تطبيقات الذكاء الاصطناعي بمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة أو إجراء عمليات القراءة والكتابة المتسلسلة ، مثل تدريب نماذج التعلم العميق على مجموعات البيانات الكبيرة ، يمكن أن يؤدي حجم الكتلة الأكبر إلى تحسين الأداء. وذلك لأن أحجام الكتل الكبيرة تمكن القرص من نقل المزيد من البيانات في عملية إدخال/إخراج واحدة ، مما يؤدي إلى تحسين الإنتاجية وتقليل الحمل.
تجدر الإشارة إلى أن اختيار حجم الكتلة يجب أن يأخذ في الاعتبار أيضًا نظام الملفات الأساسي وإمكانيات جهاز التخزين. على سبيل المثال ، عند استخدام Google Cloud AI Platform ، عادةً ما يتم تنسيق القرص الدائم بنظام ملفات مثل ext4 ، الذي له حجم كتلة خاص به. من المهم محاذاة حجم كتلة القرص الثابت مع حجم كتلة نظام الملفات لتجنب الحمل الزائد غير الضروري وزيادة الأداء.
يمكن أن يؤثر اختيار حجم الكتلة على قرص دائم في سياق أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على الأداء. يعتمد تحديد حجم الكتلة المناسب على حالة الاستخدام المحددة ، مع مراعاة عوامل مثل نوع العمليات المنفذة (عشوائية أو متسلسلة) ، وحجم البيانات التي تتم معالجتها ، وخصائص نظام الملفات الأساسي. من خلال فهم هذه الاعتبارات واتخاذ قرار مستنير ، يمكن للمستخدمين تحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم على Google Cloud Machine Learning و Google Cloud AI Platform.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning