Ray Clusters voor AI: Architectuur voor Gedistribueerd Rekenen

Bijgewerkt op 11 december 2025

Update december 2025: OpenAI gebruikt Ray om ChatGPT-training te coördineren. Ray treedt toe tot de PyTorch Foundation, wat enterprise-adoptie valideert. Het framework schaalt van laptop tot duizenden GPU's. Bereikt miljoenen taken per seconde met latentie onder de milliseconde—een orde van grootte sneller dan Spark voor AI-patronen. Native heterogene compute ondersteunt CPU/GPU workload-mixing.

OpenAI gebruikt Ray om de training van ChatGPT en andere modellen te coördineren.¹ Het framework schaalt van een laptop tot clusters van duizenden GPU's en handelt de complexiteit van gedistribueerd rekenen af die anders aangepaste infrastructuur zou vereisen voor elk project. De adoptie van Ray explodeerde in 2025, gevalideerd door de toetreding van het framework tot de PyTorch Foundation en Anyscale's kapitaalverhoging om enterprise-implementaties te ondersteunen.² Het begrijpen van Ray's architectuur en deployment-patronen helpt organisaties gedistribueerde AI-infrastructuur te bouwen die schaalt van experimentatie tot productie.

Ray biedt een uniform framework voor gedistribueerde AI-workloads—training, tuning, inference en dataverwerking—dat de complexiteit van clusterbeheer abstraheert terwijl fijnmazige controle over resource-allocatie behouden blijft. Voor organisaties die verder gaan dan single-GPU-experimentatie naar multi-node productiesystemen, biedt Ray het meest directe pad naar schaalbare AI-infrastructuur.

Waarom Ray voor AI-infrastructuur

Ray ontstond uit UC Berkeley's RISELab om de specifieke uitdagingen van gedistribueerde AI-workloads aan te pakken die traditionele frameworks zoals Apache Spark slecht afhandelen:

Vereisten voor AI-workloads

Heterogene compute: AI-pipelines mixen CPU-intensieve dataverwerking met GPU-versnelde training en inference. Ray ondersteunt native heterogene resource-allocatie en plant taken over CPU's en GPU's naarmate workloads dat vereisen.³

Fijnmazig parallellisme: Deep learning-training vereist coördinatie van gradiënten tussen workers, beheer van modelstatus en het elegant afhandelen van fouten. Ray's task- en actor-abstracties bieden de primitieven die nodig zijn voor deze patronen.

Stateful computation: In tegenstelling tot MapReduce-achtige frameworks behouden AI-workloads vaak status over iteraties heen. Ray actors behouden status tussen aanroepen en ondersteunen patronen zoals parameter servers en reinforcement learning agents.

Lage latentie: Real-time inference en hyperparameter search vereisen microseconde task scheduling. Ray bereikt miljoenen taken per seconde met latentie onder de milliseconde—een orde van grootte sneller dan Spark voor deze patronen.⁴

Vergelijking met alternatieven

Apache Spark: Geoptimaliseerd voor batch-dataverwerking met SQL en DataFrames. Excelleert in ETL, feature engineering en analytics op gestructureerde data. Minder geschikt voor GPU-workloads, stateful computation en lage-latentie-vereisten.⁵

Dask: Python-native gedistribueerd rekenen met DataFrame en array API's. Lichter dan Spark maar mist Ray's actor model en ML-specifieke bibliotheken.

Horovod: Specifiek gericht op gedistribueerde deep learning-training. Minder flexibel dan Ray voor diverse AI-workloads maar eenvoudiger voor pure training-scenario's.

Ray's voordeel: Eén framework handelt dataverwerking, training, hyperparameter tuning en inference serving af. Teams vermijden het beheren van meerdere systemen en de integratiecomplexiteit daartussen.

Productie-adoptie

Grote organisaties draaien Ray in productie:⁶

• OpenAI: ChatGPT training-coördinatie
• Uber: Gedistribueerd ML-platform
• Instacart: ML-infrastructuur backbone
• Shopify: Productie ML-workloads
• Ant Group: Grootschalige financiële ML

Ray clusters ondersteunen officieel tot 2.000 nodes, wat de schaal mogelijk maakt die nodig is voor frontier model-training en high-volume inference.

Ray-architectuur

Core abstracties

Ray biedt twee fundamentele abstracties voor gedistribueerde berekening:

Tasks: Stateless functies die remote worden uitgevoerd. Ray plant taken automatisch over beschikbare workers, handelt fouten af en retourneert resultaten.

import ray

ray.init()

@ray.remote
def process_batch(data):
    # Draait op elke beschikbare worker
    return transform(data)

# Uitvoeren in parallel
futures = [process_batch.remote(batch) for batch in batches]
results = ray.get(futures)

Actors: Stateful objecten gedistribueerd over het cluster. Elke actor behoudt status tussen methode-aanroepen, wat patronen mogelijk maakt zoals model serving, parameter servers en game-omgevingen.

@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)

# Maak actor-instantie
server = ModelServer.remote("model.pt")
# Roep methodes remote aan
prediction = ray.get(server.predict.remote(data))

Cluster-architectuur

Ray clusters bestaan uit een head node en worker nodes:

Head node: Draait de Global Control Store (GCS) die clusterstatus beheert, object directory die datalocaties volgt, en scheduler die taskplaatsing coördineert.

Worker nodes: Voeren tasks en actors uit. Elke worker draait een Raylet daemon die lokale scheduling en objectbeheer afhandelt.

Object store: Gedistribueerd shared memory dat zero-copy data passing mogelijk maakt tussen tasks op dezelfde node en efficiënte serialisatie over nodes heen.

Resource management

Ray beheert heterogene resources expliciet:

@ray.remote(num_cpus=4, num_gpus=1)
def train_step(model, data):
    # Gegarandeerd 4 CPU's en 1 GPU
    return model.train(data)

Custom resources maken fijnmazige scheduling mogelijk:

# Vraag specifieke hardware aan
@ray.remote(resources={"TPU": 1})
def tpu_inference(data):
    return run_on_tpu(data)

Ray AI-bibliotheken

Ray bevat doelgerichte bibliotheken voor veelvoorkomende AI-workloads:

Ray Train

Abstractie voor gedistribueerde training die PyTorch, TensorFlow en andere frameworks ondersteunt:

from ray.train.torch import TorchTrainer
from ray.train import ScalingConfig

def train_func():
    # Standaard PyTorch training code
    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()

Belangrijke mogelijkheden:⁷ - Schaal van single GPU naar multi-node clusters met 2 regels code-aanpassing - Automatische gedistribueerde data loading en gradiënt-synchronisatie - Checkpoint management en fault recovery - Integratie met PyTorch Lightning, Hugging Face Transformers en DeepSpeed

Ray Tune

Gedistribueerde hyperparameter-optimalisatie:

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 biedt: - Parallelle trial-uitvoering over het cluster - Early stopping met ASHA, Population-Based Training en andere schedulers - Integratie met Optuna, HyperOpt en andere optimalisatiebibliotheken - Checkpointing en hervatting

Ray Serve

Productie model serving met autoscaling:

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())

Ray Serve mogelijkheden:⁸ - Autoscaling gebaseerd op request rate - Zero-downtime deployments - Multi-model compositie en request routing - OpenAI-compatibele API voor LLM serving - 60% reductie in time-to-first-token met prefix-aware routing⁹

Ray Data

Gedistribueerde data loading en preprocessing:

import ray

ds = ray.data.read_parquet("s3://bucket/data/")
ds = ds.map(preprocess)
ds = ds.filter(lambda x: x["label"] > 0)

# Converteer naar PyTorch DataLoader
train_loader = ds.iter_torch_batches(batch_size=32)

Ray Data biedt: - Streaming execution voor grote datasets - GPU-versnelde preprocessing - Integratie met Ray Train voor gedistribueerde training - Native ondersteuning voor image, tekst en tabulaire data

Kubernetes deployment met KubeRay

Productie Ray deployments draaien typisch op Kubernetes met KubeRay, de officiële Kubernetes operator:¹⁰

KubeRay componenten

RayCluster CRD: Definieert clusterconfiguratie inclusief head en worker node specificaties, autoscaling policies en resource requirements.

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

RayJob CRD: Dien jobs in bij automatisch geprovisioned clusters. KubeRay maakt het cluster aan, draait de job, en verwijdert optioneel het cluster bij voltooiing.

RayService CRD: Beheerde Ray Serve deployments met zero-downtime upgrades en health checking.

Best practices voor productie

Container images: Bak dependencies in gepubliceerde Docker images in plaats van installeren tijdens runtime. Dit zorgt voor reproduceerbaarheid en snellere startup.¹¹

Autoscaling: Schakel zowel Ray autoscaling (workers schalen binnen een cluster) als Kubernetes autoscaling (cluster nodes schalen) in:

spec:
  enableInTreeAutoscaling: true
  autoscalerOptions:
    upscalingMode: Default
    idleTimeoutSeconds: 60

Storage: Gebruik persistent volumes voor checkpoints en shared storage voor grote datasets:

volumes:
- name: shared-storage
  persistentVolumeClaim:
    claimName: ml-data-pvc

Monitoring: Integreer met Prometheus en Grafana voor observability:

metadata:
  annotations:
    prometheus.io/scrape: "true"
    prometheus.io/port: "8080"

Cloud-specifieke deployments

GKE: Ray on GKE add-on biedt beheerde Ray clusters met automatische provisioning en integratie met Google Cloud services.¹²

EKS: Deploy KubeRay met Cluster Autoscaler of Karpenter voor node scaling. Integratie met FSx for Lustre biedt high-performance shared storage.

AKS: Microsoft en Anyscale bieden Anyscale on Azure als een first-party service toegankelijk vanuit Azure Portal.¹³

Anyscale managed Ray

Anyscale, het bedrijf opgericht door Ray's makers, biedt beheerde Ray deployments:

Anyscale Platform

Beheerde clusters: Production-grade Ray clusters met automatische scaling, fault tolerance en monitoring zonder infrastructuurbeheer.

RayTurbo runtime: Proprietary performance-verbeteringen die hogere resilience, snellere performance en lagere kosten leveren versus open-source Ray.¹⁴

Enterprise features: Role-based access control, audit logging, VPC peering en compliance-certificeringen.

Cloud partnerships

CoreWeave: Anyscale BYOC (Bring Your Own Cloud) deployt direct in CoreWeave klantaccounts via CoreWeave Kubernetes Service.¹⁵

Azure: First-party Anyscale service beschikbaar in Azure Portal met native integratie.

AWS: Anyscale opereert op AWS met integratie in bestaande AWS services.

Wanneer Anyscale gebruiken

**Overweeg Anysc