Ako sa plánovač dynamického pracovného zaťaženia zlepšuje výkon TPU

1. Efektívne pridelenie zdrojov: DWS plánuje všetky potrebné urýchľovače vrátane TPU, súčasne pre úlohy, ako je školenie a doladenie. To zaisťuje, že pracovné zaťaženie, ktoré si vyžadujú viac uzlov, sa môžu začať iba vtedy, keď sú pripravené všetky zdroje, znížia prestoje a zlepšia celkovú účinnosť [1] [2].

2. Flexibilita a optimalizácia nákladov: DWS ponúka dva režimy: Flex Start a Kalendár. Režim Flex Start umožňuje používateľom požadovať kapacitu TPU podľa potreby, čo umožňuje nepretržité vykonávanie pracovného zaťaženia, keď sú k dispozícii zdroje. Používatelia môžu ukončiť zdroje po dokončení úlohy, platia iba za skutočné využitie, ktoré optimalizujú náklady [1] [2].

3. Integrácia so službami Google Cloud Services: DWS sa integruje do rôznych služieb AI/ML Google Cloud, ako sú Vertex AI a Google Kubernetetes Engine. Táto integrácia zjednodušuje akvizíciu hardvéru a zefektívňuje pracovné postupy AI, čo uľahčuje správu zdrojov TPU na rôznych platformách [3] [5].

4. Plánovanie pokrokov: DWS využíva spoločnosť Borg Technology Google, ktorá je známa svojimi schopnosťami plánovania v reálnom čase. Táto technológia pomáha efektívne spravovať milióny pracovných miest, poskytuje zvýšenú flexibilitu a optimalizované využitie zdrojov pre TPU [2].

Celkovo DWS zvyšuje výkon TPU zabezpečením efektívneho prideľovania zdrojov, optimalizáciou nákladov a dobre integráciou do existujúcich služieb AI/ML, čím sa stane výkonným nástrojom na správu pracovného zaťaženia AI.