Dynamic Workload Scheduler ปรับปรุงประสิทธิภาพ TPU ได้อย่างไร

1. การจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ: DWS กำหนดเวลาตัวเร่งความเร็วที่จำเป็นทั้งหมดรวมถึง TPUS พร้อมกันสำหรับงานเช่นการฝึกอบรมและการปรับแต่ง สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าเวิร์กโหลดที่ต้องการหลายโหนดสามารถเริ่มต้นได้เฉพาะเมื่อทรัพยากรทั้งหมดพร้อมลดเวลาหยุดทำงานและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม [1] [2]

2. ความยืดหยุ่นและการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน: DWS มีสองโหมด: Flex Start และปฏิทิน โหมด Flex Start ช่วยให้ผู้ใช้สามารถขอความจุ TPU ได้ตามต้องการทำให้สามารถดำเนินการอย่างต่อเนื่องของเวิร์กโหลดเมื่อมีทรัพยากร ผู้ใช้สามารถยุติทรัพยากรหลังจากเสร็จสิ้นงานจ่ายเฉพาะสำหรับการใช้งานจริงซึ่งจะปรับค่าใช้จ่าย [1] [2]

3. การรวมเข้ากับ Google Cloud Services: DWS รวมเข้ากับบริการ Google Cloud AI/ML ต่างๆเช่น Vertex AI และ Google Kubernetes Engine การรวมนี้ช่วยลดความซับซ้อนของการได้มาซึ่งฮาร์ดแวร์และปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ AI ทำให้ง่ายต่อการจัดการทรัพยากร TPU ในแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน [3] [5]

4. ความก้าวหน้าในการจัดตารางเวลา: DWs ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Borg ของ Google ซึ่งเป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องความสามารถในการกำหนดเวลาแบบเรียลไทม์ เทคโนโลยีนี้ช่วยจัดการงานหลายล้านตำแหน่งอย่างมีประสิทธิภาพให้ความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้นและการใช้ทรัพยากรที่ดีที่สุดสำหรับ TPUs [2]

โดยรวมแล้ว DWS ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ TPU โดยการสร้างความมั่นใจว่าการจัดสรรทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพเพิ่มค่าใช้จ่ายและการรวมเข้ากับบริการ AI/ML ที่มีอยู่ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการจัดการเวิร์กโหลด AI