Ray分布式计算框架介绍PPT

Ray分布式计算框架介绍 Ray是一个开源的统一框架，用于扩展AI和Python应用程序，如机器学习。Ray提供了一个统一的计算框架，使得开发者可以轻松地开发和部署机器学习应用程序。Ray的架构由三层组成：Ray AI Runtime、Ray Core和Ray Cluster。 Ray AI Runtime是一个开源的、Python的、特定领域的一系列工具库，为ML工程师、数据科学家和研究人员提供了一个可扩展的统一工具包，用于ML应用程序。 Ray Core是一个开源的Python通用分布式计算库，使ML工程师和Python开发人员能够扩展Python应用程序并加速机器学习工作负载。 Ray Cluster是一组连接到公共Ray头节点的工作节点。Ray Cluster可以是固定大小的，也可以根据集群上运行的应用程序请求的资源自动扩展和缩减。 Ray的架构遵循了典型的Master-Slave设计，Master负责全局协调和状态维护，Slave执行分布式计算任务。Master上启动了一个全局调度器，用于接收本地调度器提交的任务，并将任务分发给合适的本地任务调度器执行。 Ray的任务调度器被分为两层，由一个全局调度器和每个节点各自的局部调度器组成。为了避免全局调度器负载过重，在节点创建的任务首先被提交到局部调度器，如果该节点没有过载且节点资源能够满足任务的需求（如GPU的需求），则任务将在本地被调度，否则任务才会被传递到全局调度器，考虑将任务调度到远端。 Ray提供了多种机器学习任务的解决方案，如并行训练、模型服务、分布式训练大型模型、并行超参数调整实验、强化学习和ML平台等。Ray还提供了快速配置和访问云计算资源的功能，利用具有本机和可扩展集成的ML生态系统。 Ray的优点包括： * 高性能分布式计算框架 * 支持机器学习和Python应用程序 * 可扩展的统一工具包 * 支持云计算资源 * 具有本机和可扩展集成的ML生态系统 Ray是一个功能强大且灵活的分布式计算框架，能够满足机器学习和Python应用程序的需求，为开发者提供了一个统一的计算框架。