AnyscaleがアクセラレータでSIG for Rayを立ち上げる

Anyscaleは火曜日、ハードウェアアクセラレータに関するRayの特別関心グループを立ち上げると発表しました。これは、オープンソースフレームワークを、GPU、TPU、その他の特殊チップの多様な組み合わせで使いやすくすることを目的としています。このグループは、AIシステムが異種ハードウェアにますます依存するようになる中で、アクセラレータサポートのためのベンダー中立的なロードマップを定義することを目的としています。

証拠と背景

2026年10月20日に発表された発表で、AnyscaleはSIGがハードウェアベンダー、Rayの貢献者、アプリケーション開発者を結集し、開発・テストインフラ、ハードウェア認識機能、ネットワークおよびトランスポートなど初期の分野におけるRayのアクセラレータサポートを強化する三述べています。同社は、RayがすでにNVIDIAやAMD GPU、TPU、Trainium、Gaudiなど十数種類のアクセラレータをサポートしていると述べました。

提案された作業は、製品発売ではなく、実用的なインフラの懸念を中心に構成されています。テストに関して、Anyscaleは、メンテナンス担当者が変更の検証、失敗の再現、リリース前の回帰検出のために、実際のハードウェアに信頼できるアクセスが必要だと述べました。スケジューリングや配置については、Rayはデバイス数だけでなくアクセラレータトポロジーのより正確なビューが必要であり、適切なハードウェアにワークロードを割り当てられるようにする必要があると述べました。データ移動に関しては、Ray Direct Transport(RDT)を挙げました。これはホストメモリをコピーするのではなく、UCXやRDMAなどのトランスポートを使ってテンソルデータをデバイス間で直接移動させるものです。

Anyscaleのロードマップでは、より広範なCIカバレッジ、ベンダー中立のハードウェアインターフェース、強化されたディスカバリー、クラウドとプラットフォームの統合、そして高スループットワークロード向けの検証済みデプロイレシピが求められています。同社はまた、SIGがRay内でアクセラレータのプラグインインターフェース、テスト、成熟度ティアを定義し、ベンダーやクラウドプロバイダーがデバイスプラグイン、トランスポート、新しいSKUのサポートを提供すると述べています。

この発表は、最近のAnyscaleプラットフォームのアップデートに続くものです。2026年10月2日、同社はPyTorch推論用のGPUパイプラインがAnyscale Runtimeのベータ版に入り、Ray 2.59以降が必要だと発表しました。同日、Ray 2.59.0はAnyscaleのベースイメージとして利用可能になりました。2026年10月7日、Azure 上のAnyscaleはAzure Kubernetes Service上でネイティブ統合で一般公開されました。

Ray自体は、ノートパソコンからマルチノードクラスターへPythonやAIアプリケーションをスケーリングするためのオープンソースフレームワークであり、分散実行、リソーススケジューリング、トレーニング、サーブ、強化学習などのAIワークロードのコンポーネントを備えています(プロジェクトのドキュメントによると)。新しいSIGは、アクセラレータハードウェアがより分散化し専門化される中で、その基盤を拡張することを目的としています。