))
Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications
Manage episode 487366625 series 3670304
Вміст надано The Binary Breakdown. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією The Binary Breakdown або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
This research paper introduces Ray, a distributed framework designed for emerging AI applications, particularly those involving reinforcement learning. It addresses the limitations of existing systems in handling the complex demands of these applications, which require continuous interaction with the environment. Ray unifies task-parallel and actor-based computations through a dynamic execution engine, facilitating simulation, training, and serving within a single framework. The system uses a distributed scheduler and fault-tolerant store to manage control state, achieving high scalability and performance. Experiments demonstrate Ray's ability to scale to millions of tasks per second and outperform specialized systems in reinforcement learning applications. The paper highlights Ray's architecture, programming model, and performance, emphasizing its flexibility and efficiency in supporting the evolving needs of AI.
https://www.usenix.org/system/files/osdi18-moritz.pdf
44 епізодів
Поширити
