Dünaamiline töökoormuse ajakava (DWS) parandab TPU jõudlust, optimeerides AI/ML ressursside, sealhulgas TPU-de kasutamise ja kulutõhususe. Siin on peamised viisid, kuidas see suurendab TPU jõudlust:
1. Tõhus ressursside jaotamine: DWS ajastab kõik vajalikud kiirendid, sealhulgas TPU-d, üheaegselt selliste ülesannete jaoks nagu treenimine ja peenhäälestamine. See tagab, et mitut sõlme vajavad töökoormused võivad alata ainult siis, kui kõik ressursid on valmis, vähendades seisakuid ja parandades üldist tõhusust [1] [2].
2. Paindlikkus ja kulude optimeerimine: DWS pakub kahte režiimi: Flex Start ja kalender. Flex Start režiim võimaldab kasutajatel taotleda TPU mahutavust vastavalt vajadusele, võimaldades töökoormuste pidevat täitmist, kui ressursid on saadaval. Kasutajad saavad ressursid pärast töökoha valmimist lõpetada, makstes ainult tegeliku kasutamise eest, mis optimeerib kulusid [1] [2].
3. integreerimine Google Cloud Services: DWS integreerub erinevate Google Cloud AI/ML -teenustega, näiteks Vertex AI ja Google Kubernetes Engine. See integratsioon lihtsustab riistvara omandamist ja lihtsustab AI töövooge, muutes TPU ressursside haldamise lihtsamaks erinevatel platvormidel [3] [5].
4. Ajakava koostamine: DWS kasutab Google'i Borgi tehnoloogiat, mis on tuntud oma reaalajas sõiduplaanide võimaluste poolest. See tehnoloogia aitab miljoneid töökohti tõhusalt hallata, pakkudes TPU -de jaoks paremat paindlikkust ja optimeeritud ressursside kasutamist [2].
Üldiselt suurendab DWS TPU jõudlust, tagades ressursside tõhusa jaotamise, kulud optimeerides ja integreerides hästi olemasolevate AI/ML -teenustega, muutes selle võimsaks tööriistaks AI töökoormuse haldamiseks.
Tsitaadid:]
]
[3] https://www.youtube.com/watch?v=1d04eHHDVHG
]
[5] https://www.youtube.com/watch?v=uwio00rvqp4
]
[7] https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/training/schedule-jobs-dws
]
[9] https://arxiv.org/html/2502.06982v1