目錄

簡述 Ray 的架構設計核心組件及其協作流程

全局控制存儲（GCS）在 Ray 中的作用是什么？如何實現高可用性？

對比 Ray 的任務（Task）與 Actor 模型，說明各自適用場景

解釋 Ray 的 Object Store 如何實現跨節點數據共享與零拷貝傳輸

Ray 的分布式調度器如何實現毫秒級延遲的百萬級任務調度？

什么是動態任務圖執行引擎？如何支持 AI 應用的動態需求？

Ray 的容錯機制中，基于血統（Lineage）的恢復與檢查點機制有何區別？

解釋 Placement Groups 的作用及資源分配策略（PACK vs SPREAD）

Ray 如何通過共享內存優化大規模數組對象的傳輸效率？

為什么 Ray 的 Actor 模型更適合有狀態服務？舉例說明其生命周期管理

描述 Ray 的運行時環境依賴管理方案及適用場景

如何理解 Ray 的 “統一編程模型”？其對開發效率的提升體現在哪些方面？

分析 Ray 與 Spark 在任務調度和 DAG 執行上的核心差異

Ray 的本地調度器與全局調度器如何協同工作？

解釋 Plasma 在 Ray 對象存儲中的角色及底層實現技術

如何在 Kubernetes 上部署 Ray 集群？簡述 KubeRay 的核心組件

使用 ray start 命令啟動 Head 節點和 Worker 節點的參數配置差異

Ray 集群如何實現自動擴縮容？需配置哪些關鍵參數？

如何通過 Ray Dashboard 監控集群資源使用情況？

解釋 Ray 集群中 Head 節點的職責及容災方案

如何在 Ray 集群中實現 GPU 資源的動態分配？

使用 Ray 時如何管理 Python 環境依賴（如第三方庫）？

如何通過 Ray Client 遠程提交任務到集群？適用場景有哪些？

編寫一個 Ray 遠程函數實現并行計算斐波那契數列，并說明任務提交流程

如何通過 @ray.remote 裝飾器定義支持多返回值的遠程函數？

使用 Actor 實現一個分布式計數器，并處理并發安全問題

解釋 ray.get () 與 ray.wait () 的區別及在異步編程中的應用場景

如何為任務或 Actor 指定 CPU/GPU 資源需求？代碼示例

分析 Ray 任務執行過程中對象 ID 的傳遞機制與序列化優化

如何實現跨 Actor 的狀態共享？對比共享內存與消息傳遞方案的優劣

使用 Actor Pool 實現批量任務處理的代碼示例及性能優化點

如何處理 Ray 任務中的異常？列舉常用容錯策略

如何通過 Ray 實現有向無環圖（DAG）任務的動態編排？

解釋 Ray 的 “無副作用” 任務設計原則及其對分布式計算的影響

如何監控 Ray 任務的執行狀態與資源消耗？

使用 Ray Tune 實現超參數搜索的完整代碼流程及異步優化策略

如何基于 Ray Train 實現 PyTorch 模型的分布式訓練

解釋 RLlib 中 Trainer 與 Rollout Worker 的交互機制

使用 Ray Serve 部署多模型組合服務的架構設計與性能優化

如何通過 Ray Dataset 實現大規模數據并行預處理

Ray 在強化學習中的優勢？以 PPO 算法為例說明 RLlib 的實現

分析 Ray 在批量推斷（Batch Inference）場景下的性能優化手段

如何利用 Ray 實現時間序列預測中的多模型并行訓練？

解釋 Tune 庫中的 PBT（Population Based Training）算法原理

使用 Ray 實現聯邦學習（Federated Learning）的架構設計

如何通過 Ray 實現模型訓練與推理服務的無縫銜接？

在 Ray 中如何集成第三方機器學習框架（如 TensorFlow、Hugging Face）？

分析 Ray 在 AutoML 場景中的應用案例與局限性

如何通過 Ray 實現實時在線學習的低延遲數據流水線？

解釋 Ray 在分布式強化學習中的通信優化策略（如 IMPALA 框架）

解釋 Ray 任務血緣（Lineage）與容錯恢復的性能開銷權衡

如何通過 Profiling 工具定位 Ray 應用中的性能瓶頸？

在 Kubernetes 環境中部署 Ray 集群的資源配額規劃建議

如何通過批處理（Batching）優化 Ray Serve 的推理吞吐量？

分析 Ray 在萬兆網絡環境下的跨節點通信優化手段

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簡述 Ray 的架構設計核心組件及其協作流程

Ray 是一個用于分布式計算和人工智能的框架，其架構設計包含多個核心組件，這些組件相互協作以實現高效的分布式計算。

• 節點管理器（Node Manager）：負責管理單個節點上的資源，包括 CPU、內存、GPU 等。它監控節點的資源使用情況，并向全局調度器匯報。同時，節點管理器還