Anyscale lance le SIG pour Ray sur les accélérateurs
Anyscale a annoncé mardi le lancement d’un groupe d’intérêt spécial pour Ray sur les accélérateurs matériels, une initiative visant à rendre le cadre open source plus facile à utiliser sur un large éventail de GPU, TPU et autres puces spécialisées. Le groupe vise à définir une feuille de route neutre pour le support des accélérateurs, à mesure que les systèmes d’IA deviennent plus dépendants d’un matériel hétérogène.
Preuves et contexte
Dans l’annonce publiée le 20 octobre 2026, Anyscale a indiqué que le SIG réunira des fournisseurs de matériel, des contributeurs Ray et des développeurs d’applications pour améliorer le support des accélérateurs dans trois domaines initiaux : infrastructure de développement et de test, capacités de conscience matérielle, ainsi que réseau et transport. La société a indiqué que Ray prend déjà en charge plus d’une douzaine de types d’accélérateurs, dont les GPU NVIDIA et AMD, les TPU, Trainium et Gaudi.
Le travail proposé est centré sur des préoccupations pratiques d’infrastructure plutôt que sur des lancements de produits. Lors des tests, Anyscale a indiqué que les mainteneurs ont besoin d’un accès fiable au matériel réel pour valider les modifications, reproduire les pannes et détecter les régressions avant la sortie. Concernant la planification et le placement, Ray a indiqué que Ray a besoin d’une vue plus précise de la topologie des accélérateurs, pas seulement du nombre de dispositifs, afin que les charges de travail puissent être assignées au bon matériel. Concernant le mouvement des données, l’entreprise a indiqué Ray Direct Transport, ou RDT, qui déplace directement les données tensorielles entre les appareils en utilisant des transports tels que UCX et RDMA au lieu de copier via la mémoire hôte.
La feuille de route d’Anyscale prévoit une couverture CI plus large, des interfaces matérielles indépendantes du fournisseur, une découverte renforcée, une intégration cloud et plateforme, ainsi que des recettes de déploiement validées pour des charges de travail à haut débit. L’entreprise a également indiqué que le SIG définira des interfaces plug-in, des tests et des niveaux de maturité pour les accélérateurs dans Ray, tandis que les fournisseurs et fournisseurs cloud contribueront avec des plugins d’appareils, des transports et un support pour les nouveaux SKU.
Cette annonce fait suite à plusieurs mises à jour récentes de la plateforme Anyscale. Le 2 octobre 2026, la société a indiqué que le pipeline GPU pour l’inférence PyTorch était entré en bêta dans Anyscale Runtime et nécessitait Ray 2.59 ou une version ultérieure. Le même jour, Ray 2.59.0 est devenu disponible en tant qu’image de base Anyscale. Le 7 octobre 2026, Anyscale sur Azure est devenu généralement disponible avec une intégration native sur Azure Kubernetes Service.
Ray lui-même est un framework open source permettant de faire évoluer des applications Python et IA d’un ordinateur portable vers des clusters multi-nœuds, avec des composants pour l’exécution distribuée, la planification des ressources et les charges de travail d’IA telles que la formation, le service et l’apprentissage par renforcement, selon la documentation du projet. Le nouveau SIG vise à étendre cette base à mesure que le matériel accélérateur devient plus fragmenté et spécialisé.