Google Cloud 和 Anyscale 合作，通过 RayTurbo 集成提升 AI 发展
realtime news Apr 11, 2025 04:48
Google Cloud 和 Anyscale 已合作将 RayTurbo 集成到 Google Kubernetes Engine 中，以增强 AI 应用开发和扩展。此次合作旨在简化和优化 AI 工作负载。
在人工智能发展的重大进展中，Google Cloud 与 Anyscale 合作，将 Anyscale 的 RayTurbo 集成到 Google Kubernetes Engine (GKE) 中。根据 Anyscale 的说法，此次合作旨在简化和优化构建和扩展 AI 应用程序的过程。
RayTurbo 和 GKE：AI 的统一平台
该合作引入了一个统一的平台，作为 AI 的分布式操作系统，利用 RayTurbo 的高性能运行时来增强 GKE 的容器和工作负载编排能力。鉴于组织日益采用 Kubernetes 来满足 AI 训练和推理的需求，此次集成尤为及时。
Ray 的 Python 原生分布式计算能力与 GKE 的强大基础设施相结合，承诺提供一种更具扩展性和效率的方式来处理 AI 工作负载。此集成旨在简化 AI 应用程序的管理，使开发者能够更多地专注于创新而非基础设施管理。
Ray：AI 计算的关键参与者
开源 Ray 项目凭借其能够在 CPU、GPU 和 TPU 上高效管理复杂的分布式 Python 工作负载而得到广泛采用。诸如 Coinbase、Spotify 和 Uber 等知名公司利用 Ray 进行 AI 模型开发和部署。Ray 的可扩展性和效率使其成为 AI 计算基础设施的基石，能够每秒处理数百万个任务，并跨越数千个节点。
用 RayTurbo 增强 Kubernetes
Google Cloud 的 GKE 以其强大的编排、资源隔离和自动缩放功能而著称。基于以往的合作，如开源 KubeRay 项目，RayTurbo 与 GKE 的集成通过提升任务执行速度和改善 GPU 和 TPU 的利用效率，增强了这些能力。这创造了一个专门为 AI 应用程序量身定制的分布式操作系统。
AI 团队的益处
AI 开发者和平台工程师将显著受益于此次集成。该合作有助于消除 AI 开发中的瓶颈，加速模型实验，降低扩展逻辑和 DevOps 负担的复杂性。集成承诺实现高达 4.5 倍的数据处理速度，并通过改善资源利用率实现显著的成本降低。
Google Cloud 也正在推出适用于 GKE 上 RayTurbo 的新 Kubernetes 功能，包括增强的 TPU 支持、动态资源分配和改进的自动缩放能力。这些增强功能将进一步提升 AI 工作负载的性能和效率。
对于有兴趣探索 Anyscale RayTurbo 在 GKE 上功能的人士，更多信息请访问 Anyscale 网站。
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