Clusters Ray pour l'IA : Architecture de Calcul Distribué
Mis à jour le 11 décembre 2025
Mise à jour de décembre 2025 : OpenAI utilise Ray pour coordonner l'entraînement de ChatGPT. L'adhésion de Ray à la PyTorch Foundation valide son adoption en entreprise. Le framework passe d'un ordinateur portable à des milliers de GPU. Il atteint des millions de tâches par seconde avec une latence inférieure à la milliseconde — un ordre de grandeur plus rapide que Spark pour les patterns IA. Support natif du calcul hétérogène permettant le mélange de charges de travail CPU/GPU.
OpenAI utilise Ray pour coordonner l'entraînement de ChatGPT et d'autres modèles.¹ Le framework passe d'un ordinateur portable à des clusters de milliers de GPU, gérant la complexité du calcul distribué qui nécessiterait autrement une infrastructure personnalisée pour chaque projet. L'adoption de Ray a explosé en 2025, validée par l'adhésion du framework à la PyTorch Foundation et la levée de fonds d'Anyscale pour soutenir les déploiements en entreprise.² Comprendre l'architecture et les patterns de déploiement de Ray aide les organisations à construire une infrastructure IA distribuée qui évolue de l'expérimentation à la production.
Ray fournit un framework unifié pour les charges de travail IA distribuées — entraînement, optimisation, inférence et traitement des données — qui abstrait la complexité de la gestion de cluster tout en maintenant un contrôle précis sur l'allocation des ressources. Pour les organisations qui dépassent l'expérimentation sur un seul GPU vers des systèmes de production multi-nœuds, Ray offre le chemin le plus direct vers une infrastructure IA évolutive.
Pourquoi Ray pour l'infrastructure IA
Ray a émergé du RISELab de UC Berkeley pour répondre aux défis spécifiques des charges de travail IA distribuées que les frameworks traditionnels comme Apache Spark gèrent mal :
Exigences des charges de travail IA
Calcul hétérogène : Les pipelines IA mélangent le traitement de données intensif en CPU avec l'entraînement et l'inférence accélérés par GPU. Ray supporte nativement l'allocation de ressources hétérogènes, planifiant les tâches sur les CPU et GPU selon les besoins des charges de travail.³
Parallélisme à grain fin : L'entraînement en deep learning nécessite de coordonner les gradients entre les workers, de gérer l'état du modèle et de gérer les pannes avec élégance. Les abstractions de tâches et d'acteurs de Ray fournissent les primitives nécessaires pour ces patterns.
Calcul avec état : Contrairement aux frameworks de style MapReduce, les charges de travail IA maintiennent souvent un état entre les itérations. Les acteurs Ray persistent l'état entre les invocations, supportant des patterns comme les serveurs de paramètres et les agents d'apprentissage par renforcement.
Faible latence : L'inférence en temps réel et la recherche d'hyperparamètres nécessitent une planification de tâches à la microseconde. Ray atteint des millions de tâches par seconde avec une latence inférieure à la milliseconde — un ordre de grandeur plus rapide que Spark pour ces patterns.⁴
Comparaison avec les alternatives
Apache Spark : Optimisé pour le traitement de données par lots avec SQL et DataFrames. Excelle dans l'ETL, l'ingénierie des features et l'analytique sur données structurées. Moins adapté aux charges de travail GPU, au calcul avec état et aux exigences de faible latence.⁵
Dask : Calcul distribué natif Python avec des API DataFrame et array. Plus léger que Spark mais ne dispose pas du modèle d'acteurs de Ray ni des bibliothèques spécifiques au ML.
Horovod : Focalisé spécifiquement sur l'entraînement distribué en deep learning. Moins flexible que Ray pour des charges de travail IA diverses mais plus simple pour les scénarios d'entraînement pur.
L'avantage de Ray : Un framework unique gère le traitement des données, l'entraînement, l'optimisation des hyperparamètres et le service d'inférence. Les équipes évitent de gérer plusieurs systèmes et la complexité d'intégration entre eux.
Adoption en production
Des organisations majeures utilisent Ray en production :⁶
- OpenAI : Coordination de l'entraînement de ChatGPT
- Uber : Plateforme ML distribuée
- Instacart : Colonne vertébrale de l'infrastructure ML
- Shopify : Charges de travail ML en production
- Ant Group : ML financier à grande échelle
Les clusters Ray supportent officiellement jusqu'à 2 000 nœuds, permettant l'échelle requise pour l'entraînement de modèles de pointe et l'inférence à haut volume.
Architecture de Ray
Abstractions fondamentales
Ray fournit deux abstractions fondamentales pour le calcul distribué :
Tâches : Fonctions sans état exécutées à distance. Ray planifie automatiquement les tâches sur les workers disponibles, gère les pannes et retourne les résultats.
import ray
ray.init()
@ray.remote
def process_batch(data):
# S'exécute sur n'importe quel worker disponible
return transform(data)
# Exécuter en parallèle
futures = [process_batch.remote(batch) for batch in batches]
results = ray.get(futures)
Acteurs : Objets avec état distribués à travers le cluster. Chaque acteur maintient son état entre les appels de méthodes, permettant des patterns comme le service de modèles, les serveurs de paramètres et les environnements de jeu.
@ray.remote
class ModelServer:
def __init__(self, model_path):
self.model = load_model(model_path)
def predict(self, input_data):
return self.model(input_data)
# Créer une instance d'acteur
server = ModelServer.remote("model.pt")
# Appeler les méthodes à distance
prediction = ray.get(server.predict.remote(data))
Architecture du cluster
Les clusters Ray se composent d'un nœud principal et de nœuds workers :
Nœud principal : Exécute le Global Control Store (GCS) gérant l'état du cluster, le répertoire d'objets suivant les emplacements des données, et le planificateur coordonnant le placement des tâches.
Nœuds workers : Exécutent les tâches et les acteurs. Chaque worker exécute un daemon Raylet gérant la planification locale et la gestion des objets.
Object store : Mémoire partagée distribuée permettant le passage de données sans copie entre les tâches sur le même nœud et une sérialisation efficace entre les nœuds.
Gestion des ressources
Ray gère explicitement les ressources hétérogènes :
@ray.remote(num_cpus=4, num_gpus=1)
def train_step(model, data):
# 4 CPU et 1 GPU garantis
return model.train(data)
Les ressources personnalisées permettent une planification à grain fin :
# Demander du matériel spécifique
@ray.remote(resources={"TPU": 1})
def tpu_inference(data):
return run_on_tpu(data)
Bibliothèques IA de Ray
Ray inclut des bibliothèques dédiées aux charges de travail IA courantes :
Ray Train
Abstraction d'entraînement distribué supportant PyTorch, TensorFlow et d'autres frameworks :
from ray.train.torch import TorchTrainer
from ray.train import ScalingConfig
def train_func():
# Code d'entraînement PyTorch standard
model = MyModel()
for epoch in range(10):
train_epoch(model)
trainer = TorchTrainer(
train_loop_per_worker=train_func,
scaling_config=ScalingConfig(
num_workers=8,
use_gpu=True
),
)
result = trainer.fit()
Capacités clés :⁷ - Passage d'un seul GPU à des clusters multi-nœuds avec 2 lignes de code à modifier - Chargement de données distribué automatique et synchronisation des gradients - Gestion des checkpoints et récupération après panne - Intégration avec PyTorch Lightning, Hugging Face Transformers et DeepSpeed
Ray Tune
Optimisation distribuée des hyperparamètres :
from ray import tune
from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler
def training_function(config):
model = build_model(config["learning_rate"], config["batch_size"])
for epoch in range(100):
loss = train_epoch(model)
tune.report(loss=loss)
analysis = tune.run(
training_function,
config={
"learning_rate": tune.loguniform(1e-4, 1e-1),
"batch_size": tune.choice([32, 64, 128])
},
scheduler=ASHAScheduler(metric="loss", mode="min"),
num_samples=100,
)
Ray Tune fournit : - Exécution parallèle des essais à travers le cluster - Arrêt anticipé avec ASHA, Population-Based Training et autres planificateurs - Intégration avec Optuna, HyperOpt et autres bibliothèques d'optimisation - Checkpointing et reprise
Ray Serve
Service de modèles en production avec auto-scaling :
from ray import serve
@serve.deployment(num_replicas=2, ray_actor_options={"num_gpus": 1})
class LLMDeployment:
def __init__(self):
self.model = load_llm()
async def __call__(self, request):
prompt = await request.json()
return self.model.generate(prompt["text"])
serve.run(LLMDeployment.bind())
Capacités de Ray Serve :⁸ - Auto-scaling basé sur le taux de requêtes - Déploiements sans interruption de service - Composition multi-modèles et routage des requêtes - API compatible OpenAI pour le service de LLM - Réduction de 60% du time-to-first-token avec le routage prefix-aware⁹
Ray Data
Chargement et prétraitement distribué des données :
import ray
ds = ray.data.read_parquet("s3://bucket/data/")
ds = ds.map(preprocess)
ds = ds.filter(lambda x: x["label"] > 0)
# Convertir en PyTorch DataLoader
train_loader = ds.iter_torch_batches(batch_size=32)
Ray Data fournit : - Exécution en streaming pour les grands ensembles de données - Prétraitement accéléré par GPU - Intégration avec Ray Train pour l'entraînement distribué - Support natif des données image, texte et tabulaires
Déploiement Kubernetes avec KubeRay
Les déploiements Ray en production s'exécutent typiquement sur Kubernetes en utilisant KubeRay, l'opérateur Kubernetes officiel :¹⁰
Composants KubeRay
CRD RayCluster : Définit la configuration du cluster incluant les spécifications des nœuds principal et workers, les politiques d'auto-scaling et les exigences en ressources.
apiVersion: ray.io/v1
kind: RayCluster
metadata:
name: ml-cluster
spec:
headGroupSpec:
rayStartParams:
dashboard-host: '0.0.0.0'
template:
spec:
containers:
- name: ray-head
image: rayproject/ray:2.52.0-py310-gpu
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
workerGroupSpecs:
- replicas: 4
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
groupName: gpu-workers
rayStartParams: {}
template:
spec:
containers:
- name: ray-worker
image: rayproject/ray:2.52.0-py310-gpu
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
CRD RayJob : Soumet des jobs à des clusters provisionnés automatiquement. KubeRay crée le cluster, exécute le job, et supprime optionnellement le cluster à la fin.
CRD RayService : Déploiements Ray Serve gérés avec mises à jour sans interruption et vérification de santé.
Bonnes pratiques en production
Images de conteneurs : Intégrez les dépendances dans des images Docker publiées plutôt que de les installer au runtime. Cela assure la reproductibilité et un démarrage plus rapide.¹¹
Auto-scaling : Activez à la fois l'auto-scaling Ray (mise à l'échelle des workers au sein d'un cluster) et l'auto-scaling Kubernetes (mise à l'échelle des nœuds du cluster) :
spec:
enableInTreeAutoscaling: true
autoscalerOptions:
upscalingMode: Default
idleTimeoutSeconds: 60
Stockage : Utilisez des volumes persistants pour les checkpoints et du stockage partagé pour les grands ensembles de données :
volumes:
- name: shared-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: ml-data-pvc
Monitoring : Intégrez avec Prometheus et Grafana pour l'observabilité :
metadata:
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "8080"
Déploiements spécifiques aux clouds
GKE : L'add-on Ray sur GKE fournit des clusters Ray gérés avec provisionnement automatique et intégration avec les services Google Cloud.¹²
EKS : Déployez KubeRay avec Cluster Autoscaler ou Karpenter pour la mise à l'échelle des nœuds. L'intégration avec FSx for Lustre fournit un stockage partagé haute performance.
AKS : Microsoft et Anyscale proposent Anyscale sur Azure comme service de première partie accessible depuis le portail Azure.¹³
Ray géré par Anyscale
Anyscale, l'entreprise fondée par les créateurs de Ray, propose des déploiements Ray gérés :
Plateforme Anyscale
Clusters gérés : Clusters Ray de niveau production avec mise à l'échelle automatique, tolérance aux pannes et monitoring sans gestion d'infrastructure.
Runtime RayTurbo : Améliorations de performance propriétaires offrant une meilleure résilience, des performances plus rapides et un coût inférieur par rapport à Ray open-source.¹⁴
Fonctionnalités entreprise : Contrôle d'accès basé sur les rôles, journalisation d'audit, VPC peering et certifications de conformité.
Partenariats cloud
CoreWeave : Anyscale BYOC (Bring Your Own Cloud) se déploie directement dans les comptes clients CoreWeave via CoreWeave Kubernetes Service.¹⁵
Azure : Service Anyscale de première partie disponible dans le portail Azure avec intégration native.
AWS : Anyscale opère sur AWS avec intégration aux services AWS existants.
Quand utiliser Anyscale
**Envisagez Anysc
