Ray 分布式計算框架介紹
Ray是由UC Berkeley RISELab推出的機器學習分布式框架，其產生背景源于AI和大數據的快速發展，對應用和硬件能力提出了更高的挑戰。該框架由Ion Stoica教授創立，他同時也是Spark產品的公司Databricks的創始人，Apache Mesos、Alluxio、Clipper的項目主導人。
Ray的特點在于其高性能計算能力，主要應用于投資組合的實時歸因分析等場景。Ray與Dask等類似框架相比，在Python用戶群體中更具優勢。Dask是Anaconda的產品，旨在彌補Python在數據科學中的性能不足，而Ray則專注于加速機器學習的調優和訓練速度。Ray不僅提供基礎的計算平臺，還包括Tune（超參數調節）和RLlib（增強學習）等工具。
Apache Arrow是Ray底層內存數據結構的基礎，它已經成為數據處理領域最通用的數據結構，具有豐富的生態和出色的性能。Ray團隊基于Arrow開發了一個內存數據服務，稱為Plasma，它在Linux共享內存中創建了Arrow封裝的對象，并通過Plasma Client Library使其他進程能夠訪問這塊共享內存中的Arrow存儲。
Ray的架構可以參考arxiv.org/abs/1712.0588...，其中GCS作為集中的服務端，是Worker之間傳遞消息的紐帶。每個Server都有一個共用的Object Store，即用Apache Arrow/Plasma構建的內存數據。Local Scheduler負責Server內部的調度，同時通過GCS與其他Server上的Worker通信。
Raylet是Raylet本地調度的核心，它在中間的作用非常關鍵，包含了Node Manager、Object Manager和gcs_client等重要內容。Node Manager是基于boost::asio的異步通信模塊，主要負責通信連接和消息處理管理；Object Manager負責管理Object Store；gcs_client負責連接GCS客戶端。
Ray采用Boost::asio的異步通信模型，通過Proactor模型實現異步操作。Node Manager在初始化時，會根據num_initial_workers的數量初始化worker pool，然后按照asio的異步機制，將任務分配到這些worker pool中的進程。
消息傳遞和調度機制中，Worker提交task到raylet，raylet將task分配到其他worker。同時，raylet還需要將task和相關worker信息提交給GCS。task執行的參數和返回值需要通過Object Store來獲取。
Task Lineage是Ray中一個重要的概念，它包含Lineage Cache、Lineage Entry和Lineage等概念。Lineage管理Task執行的DAG（有向無環圖），Lineage Entry管理Task狀態，Lineage Cache管理Task在本機執行的緩存。通過對Lineage的優化，可以提高Ray的調度性能。
集群架構方面，Ray集群包括Worker、Gcs和Raylet等模塊。Worker是一個執行單元，通過gRPC遠程提交任務。整個架構類似于istio的service mesh結構。Raylet是處理Worker和GCS的關鍵連接點，還有處理Local Worker之間的調度。Raylet包含Node Manager和Object Manager等組件。
提交任務時，Worker將task提交到raylet，raylet將task分配到其他worker。同時，raylet還需要將task和相關worker信息提交給GCS。task執行的參數和返回值需要通過Object Store來獲取。
分布式計算是人工智能的研究領域嗎
是的。
分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果。它主要研究在邏輯上或物理上分散的智能動作者如何協調其智能行為，求解單目標和多目標問題，為設計和建立大型復雜的智能系統或計算機支持協同工作提供有效途徑。它所能解決的問題需要整體互動所產生的整體智能來解決。主要研究內容有分布式問題求解（DPS，Distribution?Problem?Solving）和多智能體系統（MAS，Multi-Agent?System）。
分布式問題求解的方法是，先把問題分解成任務，再為之設計相應的任務執行系統。而MAS是由多個Agent組成的集合，通過Agent的交互來實現系統的表現。
MAS主要研究多個Agent為了聯合采取行動或求解問題，如何協調各自的知識、目標、策略和規劃。在表達實際系統時，MAS通過各Agent間的通信、合作、互解、協調、調度、管理及控制來表達系統的結構、功能及行為特性。由于在同一個MAS中各Agent可以異構，因此Multi-Agent技術對于復雜系統具有無可比擬的表達力。它為各種實際系統提供了一種統一的模型，能夠體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動態的世界環境，因而備受重視，相關研究已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。
是的。分布式人工智能是人工智能的一個分支，研究核心領域包括多智能體系統和分布式問題求解。
擴展：多智能體系統(multi-agent system,MAS) 是一種全新的分布式計算技術。自20 世紀70年代出現以來得到迅速發展，已經成為一種進行復雜系統分析與模擬的思想方法與工具。
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一個多智能體系統（multi-agent system，縮寫M.A.S.），是由在一個環境中交互的多個智能體組成的計算系統。多智能體系統也能被用在解決分離的智能體以及單層系統難以解決的問題。
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智能可以由一些方法，函數，過程，搜索算法或加強學習來實現。盡管存在相當大的重疊，然而一個多智能體系統并不總是一個基于智能體的模型（ABM）表現一致。ABM的目標是尋找遵循簡單規則的智能體（這些智能體不需要體現出太強的“智慧”）集體行為的解釋，通常在自然系統又或者解決具體的工程問題。ABM的術語經常在學術界被運用，而MAS的術語經常在工程技術中運用。多主體系統的研究課題可以給予一個合適的視角去觀察網絡貿易，災害應對以及社會結構建模。
是的，分布式計算是人工智能的研究領域之一。在人工智能中，很多任務需要處理的數據量非常大，例如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。這些任務需要使用大量的計算資源和存儲資源，傳統的計算機系統往往無法滿足需求。因此，分布式計算被引入到人工智能中，以解決這些問題。
分布式計算是指利用多臺計算機協同工作，共同完成大規模計算任務的一種計算模式。在人工智能中，分布式計算可以加速復雜任務的處理，提高計算效率。例如，通過分布式計算，可以將大規模的訓練數據集分散到多臺計算機上進行處理，從而加快訓練模型的速度。同時，分布式計算還可以提高計算的穩定性和可靠性，減少計算任務失敗的概率。
分布式計算在人工智能研究中的應用非常廣泛，例如分布式機器學習、分布式神經網絡、分布式自然語言處理等。通過分布式計算，可以實現更快、更準確、更可靠的人工智能應用，推動人工智能技術的發展。
