TPU 환경에서의 Ray AI 라이브러리 활용 방안 소개
Ray의 상위 라이브러리인 Serve, Data, Train을 활용해 구글 TPU 슬라이스에서 AI 작업 부하를 실행하는 방법에 대한 내용이다.
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Ray의 상위 라이브러리인 Serve, Data, Train이 구글 TPU 슬라이스에서 인공지능 작업 부하를 실행할 때 발생하는 복잡성을 추상화하는 방식을 다룬다.
Ray Serve는 단순한 위상 구성을 통해 대규모 멀티 호스트 모델을 올바르게 갱 스케줄링하며, Ray Data는 데이터 로딩 과정을 처리한다.
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Google Developers Blog
Run Ray on TPU, Part 2: Ray AI libraries
원문 발행: 2026-09-06 17:07:01
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