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Ray 0.6.1 釋出,高效能分散式執行框架

  

Ray 0.6.1 已釋出,這是 UC Berkeley RISELab 針對機器學習領域開發的一種新的分散式計算框架,它使用了和傳統分散式計算系統不一樣的架構和對分散式計算的抽象方式。RISELab 實驗室的前身也就是開發 Spark/Mesos 等的 AMPLab 實驗室,Ray 也具有比 Spark 更優異的計算效能。

部分更新內容如下:

  • Core:修復 Plasma TensorFlow operator 的記憶體洩露問題

  • Core:修復與 TensorFlow 和 PyTorch 的相容性問題

  • Core:繁雜程式碼重構和清理

  • Core:文件改進

  • Core:穩定性改進

  • RLlib:效能改進

  • RLlib:報錯提醒改進

  • ……

完整更新內容請查閱發行說明

原始碼下載: