UC Berkeley研发分布式框架Ray，推动AI应用的动态环境学习

Ray是一个专为新兴人工智能应用设计的分布式执行框架，由UC Berkeley AMPLab的研究团队开发，以解决现有机器学习计算框架在处理复杂AI应用需求时的不足。论文《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》由Philipp Moritz和Robert Nishihara两位博士生主导，他们的工作得到了Michael I. Jordan和Ion Stoica两位知名学者的支持，他们是UC Berkeley电气工程与计算机科学系、统计系的杰出教授以及AMPLab的创始人。 传统的机器学习框架，如MapReduce、Apache Spark等，主要针对监督学习的应用，其模型在离线训练后部署到服务器进行预测，不适用于在动态环境中实时学习和适应的强化学习（RL）场景。RL应用对计算效率和延迟有着特殊需求： 1. RL依赖大量仿真来探索环境和操作效果，可能导致数十亿次的模拟，这在现有框架中难以实现高性能处理。 2. RL的计算图是异质且动态变化的，每个仿真可能耗时从几毫秒到几分钟，且仿真结果直接影响后续的决策参数。 3. 对于像机器人控制和自动驾驶这样的应用，实时反应至关重要，对延迟的要求远高于现有框架所能提供的。 为了应对这些挑战，Ray的设计目标是提供一个能够支持异构和动态计算图的高效分布式平台，它旨在实现在毫秒级别处理大规模任务，每秒能处理数百万级别的操作。这将极大地推动AI应用程序在真实世界环境中的应用，特别是在需要快速学习和响应的领域，如游戏策略、机器人控制、自动驾驶等。 Ray的优势在于其分布式架构，允许数据和任务在多台机器之间无缝流动，同时提供了并行化、任务调度和资源管理的能力。通过将复杂的计算任务分解为可独立执行的部分，Ray能够优化整体性能，减少延迟，并使得开发人员可以专注于构建智能算法，而不必过多关注底层的系统细节。 Ray作为下一代AI应用的分布式执行框架，不仅满足了AI应用在性能、灵活性和延迟上的新需求，还为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，以推动他们在强化学习和其他动态AI场景中的创新。通过UC Berkeley团队的领导和世界级学者的合作，Ray有望成为推动AI领域发展的重要里程碑。