继Spark之后，UC Berkeley 推出新一代高性能深度学习引擎——Ray（2）
应用层应用层包括三种类型的进程：驱动进程（Driver）：用来执行用户程序。工作进程（Worker）：用来执行 Driver 或者其他 Worker 指派的任务(remote functions，就是用户代码中装饰了`@ray.remote` 的那些函数)的无状...
继Spark之后，UC Berkeley 推出新一代高性能深度学习引擎——Ray（1）
导读继 Spark 之后，UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray，号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢？在试用之后，简单总结一下：极简 Python API 接口：在函数或者类定义时加上 ray.remote 的装饰器并做一些微小改变，...
SPARK中文峰会上海会场预告篇｜Ray On Spark
本周六下午，上海会场的讲师已经准备就绪～ SPARK + AI SUMMIT 2020 中文精华版线上峰会，十四位来自北京、上海、杭州、硅谷的PMC和意见领袖，一一还原英文现场的经典分享。 除 Databricks、Facebook、阿里巴巴、Intel 、领英等一线厂商的经典应用场景外，还有Ray...
Spark整合Ray思路漫谈
作者：祝威廉，资深数据架构，11年研发经验。同时维护和开发多个开源项目。擅长大数据/AI领域的一些思路和工具。现专注于构建集大数据和机器学习于一体的综合性平台，降低AI落地成本相关工作上。 什么是Ray 之前花了大概两到三天把Ray相关的论文，官网文档看了一遍，同时特意去找了一些中文资料看Ray当前...
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