Google、TPU上でRay AIライブラリを実行する方法を解説

記事の3ポイント

1. 1

   Ray Serve のマルチホストモデル最適化

   シンプルなトポロジ設定を用いて、大規模なマルチホストモデルを正しくガンスケジュールする機能を提供し、TPU スライス上での実行を可能にする。

2. 2

   Ray Data のデータロードボトルネック解消

   ネイティブ JAX バッチをアクセラレータに直接供給することで、データ読み込みのボトルネックを排除し、処理効率を向上させる。

3. 3

   JaxTrainer による分散トレーニングの簡素化

   クロススライス調整、チェックポイント作成、障害耐性を自動的に処理することで、TPU 上での分散トレーニングを流暢に実行する。