Ion Stoica 梳理 Ray 演进：计划用 Rust 重写核心组件
PyTorch · x · 2026-10-21
PyTorchCon 2026 上，UC Berkeley/Anyscale 的 Ion Stoica 发表《Ray's Evolution to Support AI Workloads》演讲，回顾 Ray 从强化学习起步到成为当今 RL 框架背后分布式计算层的历程。
- 涵盖数据处理、训练、服务与后训练复杂度的增长。
- 技术要点：面向 TPU pod 与 NVIDIA Blackwell GPU 的拓扑感知调度、基于 NIXL 的 GPU-to-GPU 传输、原生 TorchFT 集成。
- 未来路线图：用 Rust 重写 Ray 主要组件、与 Kubernetes 更紧密集成、与硬件厂商合作改进加速器支持。
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