Как улучшает динамический планировщик рабочей нагрузки

1. Эффективное распределение ресурсов: DWS графики все необходимые ускорители, включая TPU, одновременно для таких задач, как обучение и точная настройка. Это гарантирует, что рабочие нагрузки, требующие нескольких узлов, могут начинаться только тогда, когда все ресурсы будут готовы, сокращая время простоя и повышая общую эффективность [1] [2].

2. Гибкость и оптимизация затрат: DWS предлагает два режима: Flex Start и Calendar. Режим Flex Start позволяет пользователям запросить емкость TPU по мере необходимости, позволяя непрерывному выполнению рабочих нагрузок после доступных ресурсов. Пользователи могут прекратить ресурсы после завершения работы, платя только за фактическое использование, которое оптимизирует затраты [1] [2].

3. Интеграция с Google Cloud Services: DWS интегрируется с различными услугами Google Cloud AI/ML, такими как Vertex AI и Google Kubernetes Engine. Эта интеграция упрощает получение оборудования и оптимизирует рабочие процессы ИИ, что облегчает управление ресурсами ТПУ на разных платформах [3] [5].

4. Планирование достижений: DWS использует технологию Google Borg, которая известна своими возможностями планирования в реальном времени. Эта технология помогает эффективно управлять миллионами рабочих мест, обеспечивая повышенную гибкость и оптимизированное использование ресурсов для TPU [2].

В целом, DWS повышает производительность TPU, обеспечивая эффективное распределение ресурсов, оптимизацию затрат и хорошо интегрируясь с существующими услугами AI/ML, что делает его мощным инструментом для управления рабочими нагрузками ИИ.