ਉਤਪਾਦਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਐਮਐਲ) ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਥਾਈ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਦੀ ਚੋਣ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਲਾਕ ਸਾਈਜ਼ ਫਿਕਸਡ-ਸਾਈਜ਼ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਿਸਕ ਉੱਤੇ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਰੀਡ ਅਤੇ ਰਾਈਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਡਿਸਕ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ। ਬਲਾਕ ਦਾ ਆਕਾਰ ਡਿਸਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਅਤੇ ਇੰਪੁੱਟ/ਆਊਟਪੁੱਟ (I/O) ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ (IOPS) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਡਿਸਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਵਰਕਲੋਡ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 4 KB, ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਦੇ ਕੰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜੋ ਅਕਸਰ ਛੋਟੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਰੀਡਿੰਗ ਅਤੇ ਰਾਈਟਿੰਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜ, ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਛੋਟੇ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਵਧੇਰੇ ਦਾਣੇਦਾਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਾਲ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵੱਡੇ ਬਲਾਕ ਸਾਈਜ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 64 KB ਜਾਂ 128 KB, ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਰੀਡਿੰਗ ਅਤੇ ਰਾਈਟਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵੱਡੇ ਬਲਾਕ ਸਾਈਜ਼ ਡਿਸਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ I/O ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪਰਸਿਸਟੈਂਟ ਡਿਸਕ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ext4 ਵਰਗੇ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਆਪਣਾ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬੇਲੋੜੀ ਓਵਰਹੈੱਡ ਤੋਂ ਬਚਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਿਰ ਡਿਸਕ ਦੇ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
AI ਵਰਕਲੋਡ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਡਿਸਕ ਉੱਤੇ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਚਿਤ ਬਲਾਕ ਆਕਾਰ ਦੀ ਚੋਣ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੀਤੇ ਗਏ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਬੇਤਰਤੀਬ ਜਾਂ ਕ੍ਰਮਵਾਰ), ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ Google ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ Google ਕਲਾਉਡ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ