Jak plánovač dynamického pracovního vytížení zlepšuje výkon TPU

1. Efektivní přidělení zdrojů: DWS naplánuje všechny potřebné akcelerátory, včetně TPU, současně pro úkoly, jako je trénink a doladění. Tím je zajištěno, že pracovní vytížení vyžadující více uzlů může začít, pouze pokud jsou všechny zdroje připraveny, sníží prostoje a zlepšení celkové účinnosti [1] [2].

2. Flexibilita a optimalizace nákladů: DWS nabízí dva režimy: Flex Start a kalendář. Režim startu FLEX umožňuje uživatelům požadovat kapacitu TPU podle potřeby, což umožňuje nepřetržité provádění pracovních zátěží, jakmile jsou k dispozici zdroje. Uživatelé mohou po dokončení práce ukončit zdroje a platit pouze za skutečné použití, což optimalizuje náklady [1] [2].

3. Integrace s Google Cloud Services: DWS se integruje s různými službami Google Cloud AI/ML, jako je Engine Vertex AI a Google Kubernetes Engine. Tato integrace zjednodušuje získávání hardwaru a zefektivňuje pracovní postupy AI, což usnadňuje správu zdrojů TPU na různých platformách [3] [5].

4. Plánování Pokroky: DWS využívá technologii společnosti Google Borg, která je známá svými plánovacími schopnostmi v reálném čase. Tato technologie pomáhá efektivně spravovat miliony pracovních míst a poskytuje zvýšenou flexibilitu a optimalizované využití zdrojů pro TPU [2].

Celkově DWS zvyšuje výkon TPU tím, že zajistí efektivní přidělování zdrojů, optimalizací nákladů a dobře integruje do stávajících služeb AI/ML, což z něj činí výkonný nástroj pro správu pracovní zátěže AI.