下一代人工智能应用程序将不断与环境交互，并从这些交互中学习。这些应用程序在性能和灵活性方面都对系统提出了新的和苛刻的要求。在本文中，我们考虑了这些需求，并提出了一个分布式系统来解决这些需求。ray实现了一个统一的接口，该接口可以表示任务并行计算和基于actor的计算，并由单个动态执行引擎支持。为了满足性能要求，Ray采用分布式调度程序和分布式容错存储来管理系统的控制状态。在我们的实验中，我们展示了超越每秒180万个任务的扩展能力，并且在一些具有挑战性的强化学习应用程序中比现有的专业系统具有更好的

Ray是UCBerkeleyRISELab新推出的高性能分布式执行框架，它使用了和传统分布式计算系统不一样的架构和对分布式计算的抽象方式，具有比Spark更优异的计算性能。Ray目前还处于实验室阶段，最新版本为0.2.2版本。虽然Ray自称是面向AI应用的分布式计算框架，但是它的架构具有通用的分布式计算抽象。本文对Ray进行简单的介绍，帮助大家更快地了解Ray是什么，如有描述不当的地方，欢迎不吝指正。首先来看一下最简单的Ray程序是如何编写的。在Ray里，通过Python注解ray.remote

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下一代人工智能应用程序将不断与环境交互，并从这些交互中学习。这些应用程序在性能和灵活性方面都对系统提出了新的和苛刻的要求。在本文中，我们考虑了这些需求，并提出了一个分布式系统来解决这些需求。ray实现了一个统一的接口，该接口可以表示任务并行计算和基于actor的计算，并由单个动态执行引擎支持。为了满足性能要求，Ray采用分布式调度程序和分布式容错存储来管理系统的控制状态。在我们的实验中，我们展示了超越每秒180万个任务的扩展能力，并且在一些具有挑战性的强化学习应用程序中比现有的专业系统具有更好的