1、探索 Ray：分布式计算与机器学习的强大工具

探索 Ray：分布式计算与机器学习的强大工具

1. 引言

在过去十年里，机器学习和数据应用的计算需求急剧增长，远远超出了单个服务器或处理器（包括 GPU 和 TPU 等硬件加速器）的能力。因此，分布式应用的开发成为必然，但构建这类应用却困难重重。Ray 作为一个框架应运而生，它简化了分布式应用的开发，为开发者提供了灵活的核心和强大的库，能轻松扩展各种工作负载，如训练、超参数调优、强化学习、模型服务和非结构化数据的批处理等。

2. Ray 简介

2.1 什么是 Ray

Ray 旨在让分布式计算变得简单，使非专业人员也能轻松上手。它能让 Python 脚本在多个节点上轻松扩展，尤其擅长处理数据和计算密集型工作负载，如数据预处理和模型训练，并且明确针对需要扩展的机器学习（ML）工作负载。

2.2 Ray 的设计原则

Ray 具有以下设计原则：
- 简单性：让分布式计算易于使用。
- 灵活性：支持各种工作负载和应用场景。
- 可扩展性：能够在不同规模的集群上运行。

2.3 Ray 的三层架构

Ray 由三个层次组成：核心层、库层和生态系统层。

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