Ray: 확장 가능한 고성능 분산/병렬 Machine Learning 프레임워크

이 글은 머신러닝 엔지니어링 분야에서 확장 가능하고 고성능의 분산/병렬 컴퓨팅을 지원하는 프레임워크인 Ray를 소개합니다. Ray는 모델의 크기가 커지고 클라우드 환경에서의 구현이 보편화되면서 중요해진 분산 및 병렬 실행의 필요성을 충족시키기 위해 설계되었습니다.

기존의 순차 코드를 거의 변경하지 않고 몇 줄의 코드 추가만으로 병렬 처리를 가능하게 하여, 머신러닝 엔지니어링 분야의 초석이 될 수 있는 강력한 도구임을 강조합니다. Riiid의 AIOps Squad에서는 Ray를 GPU 클러스터 및 AutoML 시스템 구축에 활용하고 있으며, 복잡한 병렬 컴퓨팅 라이브러리 대신 간편하게 분산/병렬 애플리케이션을 구축할 수 있다는 Ray의 장점을 설명합니다.