Google 展示了 Ray Serve 在其张量处理单元 (TPU) 上的运行情况，重点关注多主机模型的 gang scheduling。这种方法旨在简化可扩展推理堆栈（超出单节点设置）的基础设施复杂性。该开发细节在 Google 的一篇博文中有所介绍，强调了大规模 AI 部署的实际应用。 AI
影响 简化了可扩展 AI 推理的基础设施，可能降低了部署大型模型的门槛。
排序理由 在新的硬件 (TPU) 上演示现有软件 (Ray Serve) 用于特定用例 (多主机推理)。
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