"Ray"是一个开源的分布式计算框架，用于构建大规模的并行和分布式应用程序。它提供了一套简单的API，让开发者能够轻松实现并行和分布式计算，而无需深入了解底层的并发或通信细节。Ray的设计目标是高性能、易用性和通用性，支持多种计算模式，包括批处理、流处理、机器学习和强化学习等。
Ray的主要特点包括：
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简单的API：Ray提供了Python、Java和C++的API，使得开发并行和分布式应用变得简单直接。
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弹性和高效的任务调度：Ray能够智能地调度任务到集群中的节点，以优化资源使用和加速计算。
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内置支持机器学习和AI应用：Ray为机器学习和AI领域的应用提供了特别的支持，包括但不限于Ray Tune（超参数调优）、Ray RLlib（强化学习库）和Ray Serve（模型服务库）。
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容错和可伸缩性：Ray设计用于支持大规模的集群，能够处理节点故障和自动扩展以满足计算需求。
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内存对象存储：Ray使用共享内存对象存储来高效地在节点间共享和传输数据，减少数据复制的需要，加快计算速度。
Ray的应用场景广泛，从简单的并行任务到复杂的机器学习训练和推理，都可以通过Ray来实现。其能够使得开发者专注于业务逻辑，而不是并发和分布式计算的复杂性，使得构建高性能的分布式应用变得更加容易。
