离网储能项目

　　2017年12月，加州大学伯克利分校的RISE实验室发布了一篇影响深远的论文什么是分布式计算，标题为《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》。这篇论文提出了一个专为扩展机器学习（ML）和人工智能（AI）工作负载而设计的统一分布式计算框架——Ray。从此，Ray逐渐成为业内的焦点，随着AI技术的快速发展，越来越多的AI应用开✅始基于Ray构建。比如，OpenAI的ChatGPT也是其忠实用户。

　　在近期的采访中，蚂蚁集团的资深技术专家潘臻轩（花名泰初）详细分享了Ray的独特之处及其未来发展方向。他在分布式计算领域有着深厚的经验，自2011年起便开始㊣探索这一领域，2016年加入蚂蚁集团，参与了一系列真实场景下的分布式计算项目，致力于构建高效的AI服务。

　　那么，什么是AI分布式计算框架？潘臻轩告诉我们，AI的分布式计算框架主要是为AI场景提供分布式计算能力。目前业界有多个框架可供选择，包括Spark、Flink等，但Ray的优势在于它提供了一整套的解决方案：从高性能的分布式引擎RayCore，到数据处理工具RayData，再到分布式训练框架RayTrain和在线推理服务RayServe，真正实现了AI应用开发的全流程支持。

　　近年来，Ray的生态逐渐✅完善，越来越多的企业开始关注并应用Ray。这种趋势的背后，除了技术的不㊣断迭代，还有OpenAI等标杆企业对Ray的使用所带来的示范效应。根据潘臻轩的说法离网储能项目，从Ray的实时计算能力到㊣丰富的AI生态，Ray已成为企业构建统一AI技术栈的重要基础。

　　面对机器学习日益增✅长的计算需求，Ray提供了灵活的解决方案。其分布式训练框架RayTrain让用户能够快速将传统单机模型训练代码扩展到云端的机器集群，最大程度地简化了分布式计算的复杂性。

　　值得一提的是，Ray并非其他数据处理框架的替代品，而是针㊣对AI场景提供核心能力的补充。潘臻轩指出，RayData与Spark、Flink等框架之间，更多是✅互为补充，在各自的场景中发挥各自的优势。

　　在谈及未来发展时，潘臻轩强调分布式计算依然面临许多挑战，比如处理非结构化数据和大模型的分布式推理。Ray凭借其优秀的设计理念和高效的资源利用，展现出应对这些挑战的巨大潜力。随着AI技术和应用场景的不断变化，基于Ray打造的统一AI技术栈将为企业提供更大的竞争优势，加速企业的创新和发展。

　　从流计算到图计算，再到如✅今的统筹AI服务，Ray的发展历程不仅是技术迭代的缩影，更是全球AI产业✅变革的重要组成部分。展望未来，Ray及其相关技术在AI领域无疑会扮演越来越重要的角色，助力企业在数字化转型的浪潮中立于不败之地。返回搜狐，查看更多