Ray与AI计算框架的演进

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Ray与AI计算框架的演进 - Blockchain.News

人工智能（AI）的快速发展给现有的计算框架带来了重大挑战，特别是在非结构化数据和GPU需求揭示了传统系统的局限性之际。根据Anyscale，非结构化数据如文本、图像和视频的增长速度远远超过了传统的结构化数据，需要更强大和灵活的计算框架。

向非结构化数据的转变

各组织越来越认识到非结构化数据的价值，其体量如今超过结构化数据达十倍或更多。这一转变是由处理复杂数据类型（如图像、音频和聊天记录）以增强用户体验和自动化流程的需求驱动的。然而，现有的数据和AI基础设施主要关注结构化数据和SQL风格的工作负载，因此很难应对这些需求。

当前框架的挑战

传统的框架，如Apache Spark，虽然在处理结构化数据方面有效，但在处理非结构化数据和AI模型时存在局限。Spark的以CPU为中心的架构及对Java虚拟机（JVM）的依赖，特别是在处理现代AI模型所需的以GPU为中心的任务时，会导致瓶颈。此外，在Python和Scala环境之间序列化数据的需要也进一步阻碍了性能。

Ray的崛起

为了应对这些挑战，Ray被开发成为一个AI原生的分布式计算框架，旨在满足基于Python的AI工作负载的特定需求。Ray的架构支持多模态数据和异构计算，能够实现CPU和GPU任务的无缝编排。这种灵活性使Ray成为希望现代化AI基础设施的组织的重要工具。

行业采用和影响

Ray的影响显著，Uber、Spotify和Pinterest等大公司采用该框架以增强其AI能力。Ray使这些组织能够在优化现有机器学习管道的同时，将生成式AI集成到他们的系统中。在高调项目如OpenAI的GPT-3.5中，其处理大规模复杂AI模型的能力得到了验证，显示了其革新AI计算框架的潜力。

未来前景

随着AI的不断发展，能够高效管理多模态数据和复杂工作负载的框架需求将不断增加。Ray的开源社区正在积极努力，以进一步简化分布式处理和AI工作负载在异构集群中的编排。Anyscale致力于民主化访问Ray的能力，确保AI团队能够快速利用其力量来应对对高级AI用例日益增加的需求。

Image source: Shutterstock