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English(EN) Scaling Ray for AI workloads to 10k node clusters

Anyscale 提升 Ray 在大规模 AI 训练集群中的性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Anyscale 已显著增强其 Ray 框架，以更好地支持大规模 AI 工作负载。最近的改进解决了驱动程序性能和 Actor 调度中的瓶颈，从而显著加快了批处理推理和数据混洗任务的速度。这些优化使 Ray 能够处理更大的训练集群，扩展到 10,000 个节点并支持多达 40,000 个 Actor，与之前的能力相比有了显著提升。 AI

影响 通过 Ray 框架实现更高效、更大规模的 AI 工作负载训练和推理。

排序理由 博客文章详细介绍了现有软件框架的性能改进和扩展能力。

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Anyscale 提升 Ray 在大规模 AI 训练集群中的性能

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报道来源 [1]

  1. Anyscale blog TIER_1 English(EN) ·

    将 Ray 扩展至 10k 节点集群以支持 AI 工作负载

    Learn how we scaled Ray Core for batch inference and large scale RL and pre-/post-training.

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