Ray：为新兴AI应用设计的分布式框架

"Ray是一个由UCBerkeley项目组开发的分布式执行框架，专为满足新兴AI应用的高性能和灵活性需求而设计。它旨在解决现有机器学习计算框架在应对增强学习（Reinforcement Learning, RL）等动态环境应用时的不足，论文《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》在Arvix上发布，由Philipp Moritz和Robert Nishihara等著名学者共同撰写。" 在当前的AI发展背景下，传统的机器学习框架主要针对监督学习任务，其模式是在离线环境中训练模型，然后在线上进行预测。然而，随着强化学习的崛起，AI应用越来越需要在实时和不确定的环境中进行自我学习和适应，这超出了传统框架的能力范围。强化学习的应用具有以下特点： 1) 强化学习严重依赖模拟来探索环境和决策的后果，这需要大量的计算资源，通常涉及数亿次的模拟迭代。 2) 由于每次模拟可能产生不同的结果和参数，导致计算图变得异构且动态变化，对框架的灵活性提出了极高要求。 3) 许多RL应用，例如机器人控制或自动驾驶，要求快速响应，需要在毫秒级延迟下执行大量任务。 现有的计算框架，如MapReduce、Apache Spark和CIEL，往往无法同时满足低延迟和高任务处理速度的需求。它们通常设计用于批处理或静态计算图，而不适合处理RL应用中的实时性和动态性。因此，Ray的出现填补了这一空白，它支持异构和动态计算图，并能以毫秒级延迟每秒处理数百万个任务，为RL和其他类似AI应用提供了一个强大的执行平台。 Ray的核心特性包括： - **分布式任务调度**：Ray能够高效地分配和执行跨多个节点的任务，确保任务之间的低延迟通信。 - **动态资源管理**：它允许应用程序根据需要动态调整资源分配，以应对计算图的变化。 - **内置的容错机制**：通过复制关键任务和数据，Ray可以在节点故障时保持应用的连续运行。 - **易于使用**：Ray提供了一套简单易用的API，使得开发者可以方便地构建和扩展分布式应用。 通过这些特性，Ray不仅适合强化学习，还可以应用于其他需要高度灵活性和实时性的AI任务，如在线推荐系统、实时数据分析和自适应控制系统等。它为AI开发者提供了一个更为灵活和高效的计算环境，推动了AI技术在更广泛的场景中落地应用。