17、Ray 中的 GPU 加速与企业应用全解析

Ray 中的 GPU 加速与企业应用全解析

1. GPU 加速适用场景与局限

GPU 加速在多种场景中表现出色，但也存在一定的局限性。

1.1 适用场景

GPU 能够显著加速以下常见问题的处理：
- 机器学习（ML）
- 线性代数
- 物理模拟
- 图形处理

1.2 局限性

GPU 并不适合分支密集的非向量化工作流，或者数据复制成本与计算成本相近甚至更高的工作流。

2. 基础构建模块

使用 GPU 会带来额外的开销，类似于分布式任务的开销，但速度稍快。这种开销主要来自数据序列化和通信，不过 CPU 和 GPU 之间的连接通常比网络连接更快。与使用 Ray 的分布式任务不同，GPU 没有 Python 解释器，高级工具通常会生成或调用原生 GPU 代码。CUDA 和 Radeon Open Compute（ROCm）分别是 NVIDIA 和 AMD 用于与 GPU 交互的事实上的底层库。

2.1 库的采用情况

NVIDIA 率先发布了 CUDA，它迅速在许多高级库和工具中得到广泛应用，包括 TensorFlow。而 AMD 的 ROCm 起步较慢，采用程度不如 CUDA。一些高级工具，如 PyTorch，现在已经集成了 ROCm 支持，但其他许多工具需要使用特殊的分叉 ROCm 版本，如 TensorFlow（tensorflow - rocm）或 LAPACK（rocSOLVER）。

2.2 构建挑战

正确配置基础构建模块可能极具挑战性。例如，在 Linux4Te