Здравствуйте, любители техники! Сегодня мы собираемся погрузиться в увлекательный мир вычислительных кластеров, уделив особое внимание интересному новому игроку в этой области: Рэю. Мы рассмотрим, как Ray меняет ландшафт распределенных вычислений и чем он отличается от своих известных аналогов, Apache Spark и Amazon EMR. Итак, пристегнитесь и приготовьтесь к познавательному путешествию!
Знакомство с Рэем
Ray — это проект с открытым исходным кодом, который обеспечивает универсальную основу для распределенных вычислений. Он был разработан Калифорнийским университетом, RISELab Беркли, чтобы устранить ограничения существующих решений при обработке современных рабочих нагрузок, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Ray спроектирован так, чтобы быть гибким, быстрым и простым в использовании, что меняет правила игры в мире распределенных вычислений.
Ray против Spark и EMR: ключевые отличия
Растущее значение пакетного логического вывода в автономном режиме
По мере того, как модели машинного обучения становятся все более распространенными в бизнес-операциях, офлайн-вывод пакетов становится критической рабочей нагрузкой. Этот процесс включает в себя прогнозирование с использованием обученных моделей на большом наборе данных. Тем не менее, это не без проблем. К ним относятся управление сложной вычислительной инфраструктурой, оптимизация использования разнообразных ресурсов и эффективное перемещение данных из хранилища в аппаратные ускорители.
Претенденты: AWS SageMaker Batch Transform, Apache Spark и Ray Data
Чтобы решить эти проблемы, мы рассмотрели три популярных решения: AWS SageMaker Batch Transform, Apache Spark и Ray Data. Наши эксперименты выявили некоторые интересные факты. Ray Data превзошла своих конкурентов, достигнув скорости до 17 раз быстрее, чем SageMaker Batch Transform, и вдвое быстрее, чем Spark, для задач классификации изображений в автономном режиме. Более того, Ray Data продемонстрировала впечатляющую масштабируемость, с легкостью обрабатывая наборы данных размером в терабайт.
Почему данные Ray сияют
Превосходную производительность Ray Data можно объяснить несколькими ключевыми особенностями:
- Python-Native…
